ИСП РАН работает над маркировкой дипфейков

ИСП РАН работает над маркировкой дипфейков

ИСП РАН работает над маркировкой дипфейков

Директор Института системного программирования РАН им. В. П. Иванникова академик Арутюн Аветисян в кулуарах открытой конференции ИСП РАН заявил о том, что институт работает над цифровыми метками для маркировки контента, сгенерированного искусственным интеллектом (ИИ).

Пока, как отметил Арутюн Аветисян в беседе с корреспондентом ТАСС на полях конференции, готовые инструменты «позволяющие автоматически однозначно идентифицировать сгенерированный ИИ контент», отсутствуют. Причем их нет не только в России, но и в любой другой стране мира.

Директор ИСП РАН заявил, что в институте уже работают над своего рода цифровыми водяными знаками для маркировки материалов, сгенерированных с помощью ИИ. Это позволит защитить пользователей от угроз, которые несет распространение ложных данных.

Уже в первом квартале 2024 года, по данным Positive Technologies, дипфейки фигурировали в 85% атак на частных лиц с использованием методов социальной инженерии.

Необходимость маркирования такого контента отражена в регуляторных документах целого ряда стран, включая Россию, США, а также Евросоюз.

«[В ИСП РАН разработана] технология DocMarking, использующая машинное обучение для внедрения незаметных меток в изображения или видеопоток. Изначально мы применяли ее для борьбы с утечками конфиденциальных документов, а теперь адаптируем для пометки сгенерированного контента», — заявил Арутюн Аветисян корреспонденту ТАСС.

Подпишитесь на новости

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru