Telegram заблокировал более 15 млн групп и каналов

Telegram заблокировал более 15 млн групп и каналов

Telegram заблокировал более 15 млн групп и каналов

Администрация Telegram опубликовала статистику по блокировке каналов и контента, нарушающих политику мессенджера или законы различных государств. Всего в 2024 году было заблокировано 15,4 млн групп и каналов.

Основными мотивами для блокировок, по официальному сообщению администрации мессенджера, являются подстрекательство к насилию, обмен материалами о жестоком обращении с детьми и торговля запрещенными товарами.

«С 2015 года модерация в Telegram сочетала реакцию на жалобы пользователей с активным мониторингом, использующим машинное обучение. В начале 2024 года эти средства были еще усилены с помощью передовых технологий, применяющих искусственный интеллект», — говорится в сообщении администрации Telegram.

Тем не менее именно слабое модерирование и отсутствие сотрудничества с правоохранительными органами были частой претензией к Telegram со стороны властей разных стран. Схожие обвинения французских властей привели к аресту Павла Дурова в августе 2024 года. Его обвиняли в использовании площадки для распространения детской порнографии, мошенничества и прочих преступлений.

В сентябре политика мессенджера была радикально пересмотрена. Лично Павел Дуров заявил, что администрация площадки будет раскрывать правоохранительным органам нарушителей.

В декабре Telegram начал сотрудничать и с рядом некоммерческих организаций, в частности, с британской IWF, которая занимается борьбой с сексуальной эксплуатацией детей и подростков и удалении из Сети материалов, содержащих детскую порнографию.

После начала сотрудничества с IWF Telegram расширил базу контента, содержащего сцены с сексуальным насилием над детьми. За 2024 год было удалено более 700 тысяч групп и каналов, которые распространяли такого рода контент.

Модераторы также удалили почти 130 тысяч каналов и групп, связанных с террористическими организациями. Дополнительно в сотрудничестве с правоохранительными органами и неправительственными организациями было пресечено распространение 100 млн единиц контента, содержащего призывы к насилию или пропаганду терроризма.

«За последние несколько лет наша команда модераторов неустанно трудилась, чтобы обеспечить безопасность Telegram. Каждый месяц они удаляли около 1 миллиона каналов и групп, а также более 10 миллионов пользователей, нарушивших наши правила. Эти впечатляющие результаты стали возможны благодаря вашим отчетам, а также нашим автоматизированным системам обнаружения и инструментам на основе искусственного интеллекта. Однако большая часть этой работы осталась за кулисами. Общественность не была полностью осведомлена о масштабах наших усилий по модерации, и СМИ часто полагались на устаревшую информацию из частей нашего веб-сайта, которые не обновлялись десятилетие», — написал Павел Дуров в личном блоге.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru