Дональд Трамп помиловал создателя теневого маркетплейса Silk Road

Дональд Трамп помиловал создателя теневого маркетплейса Silk Road

Дональд Трамп помиловал создателя теневого маркетплейса Silk Road

Новоиспеченный президент США подарил свободу Россу Ульбрихту (Ross William Ulbricht). Тот был обречен на пожизненное заключение за создание даркнет-площадки Silk Road, на которой торговали наркотиками, оружием и другими противозаконными товарами.

Решение о помиловании было принято «в знак уважения к матери Ульбрихта и либертарианскому сообществу», оказавшему поддержку Дональду Трампу. Суровое наказание, назначенное основателю и оператору Silk Road, президент счел чрезмерным.

Ульбрихт и сам был участником Либертарианского движения и в 2011 году создал торговую площадку в сети Tor в качестве эксперимента. Однако Silk Road быстро набрала популярность и превратилась в настоящий маркетплейс с оборотом до $200 миллионов.

По оценкам, ежемесячная сумма сделок, заключаемых на сайте, составляла около $1,22 млн., и с каждой успешной покупки Ульбрихт брал от 8 до 15% комиссии. При аресте у него изъяли около $3,6 млн в биткоинах, а позднее ФБР обнаружило два криптокошелька, на которых скопились более внушительные суммы.

В 2015 году суд приговорил создателя Silk Road к пожизненному заключению без права на условно-досрочное освобождение, и с тех пор либертарианцы не жалели усилий, чтобы добиться смягчения наказания. С возвращением Трампа к власти их самые смелые чаяния сбылись.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru