Новая ИИ-фича Google Chrome проверит посещаемые сайты на надёжность

Новая ИИ-фича Google Chrome проверит посещаемые сайты на надёжность

Новая ИИ-фича Google Chrome проверит посещаемые сайты на надёжность

Новая функциональность Google Chrome будет использовать возможности искусственного интеллекта для проверки надёжности посещаемых сайтов. Пользователь будет видеть сводку отзывов с независимых ресурсов.

На нововведение указал пользователь X с ником Leo. Судя по всему, функциональность будет называться «Store reviews».

Идея заключается в том, чтобы пользователь мог просмотреть подборку отзывов о сайте от независимых платформ вроде Trust Pilot, ScamAdvisor и пр. Эта сводка будет располагаться в области сведений о веб-странице, которые выводятся при нажатии на иконку замка или знак «i».

 

В этот раздел добавят пункт «Отзывы», с помощью которого можно будет просмотреть сгенерированную ИИ сводку отзывов о посещаемом сайте с нескольких проверенных источников.

Это избавит от необходимости гуглить и собственноручно собирать информацию, если вы хотите проверить, насколько можно доверять тому или иному веб-ресурсу.

Ожидается, что такая функциональность будет доступна не только в Google Chrome.

Напомним, режим Enhanced Protection в Google Chrome в прошлом месяце получил дополнительную функциональность, основанную на ИИ. Google добавила соответствующую строку в описание Enhanced Protection.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru