Автор роликов на YouTube борется с ИИ-плагиатом, подсовывая ботам мусор

Автор роликов на YouTube борется с ИИ-плагиатом, подсовывая ботам мусор

Автор роликов на YouTube борется с ИИ-плагиатом, подсовывая ботам мусор

На YouTube плодятся видеоматериалы, созданные на основе краденого контента с помощью ИИ. Автоматизированный плагиат позволяет мошенникам быстро получать доход с минимальными усилиями, а жертвы сплотились и пытаются дать отпор.

Автор видеоконтента F4mi борется с ИИ-ботами, ворующими расшифровки, вставляя в них большое количество скрытых мусорных данных, Подобное дополнение не мешает пользователям читать тексты, но способно обесценить творение умного помощника, обрабатывающего добычу скрейперов.

Разработанный F4mi метод полагается на использование формата ASS, созданного десятки лет назад для субтитров. Мусор вносится в расшифровки в пропорции 2:1, при этом используются фрагменты из открытых источников либо сгенерированные ИИ выдумки.

Возможности ASS позволяют задать нулевые значения размера и прозрачности вставок, то есть сделать их невидимыми. В результате обработки таких файлов ИИ-пособник мошенников выдает тексты, непригодные для использования.

Автор идеи признает, что более мощные инструменты вроде ChatGPT o1 смогут отфильтровать мусор и правильно воспроизвести оригинал. В этом случае придется еще помудрить над ASS-файлами, чтобы затруднить задачу и таким помощникам.

Поддержки ASS на YouTube не предусмотрено, там отдают предпочтение YTT, но можно использовать конвертер. В мобильной версии YouTube содержимое таких файлов будет отображаться некорректно — в виде черного окна поверх видео.

Изобретательному автору удалось обойти и это препятствие. Был написан Python-скрипт, который прячет мусорные вставки как черный текст на черном фоне. Единственная проблема, которая пока не решена, — это креш, возникающий на слишком тяжелых файлах.

К сожалению, придуманный F4mi трюк не помеха для таких инструментов, как Whisper разработки OpenAI, который сам делает расшифровку аудиозаписей, притом, по отзывам, вполне сносно.

Пассажиров Яндекс Такси тайно наказывают рейтингом без права на обжалование

Автор «Хабра» Yselia (Мария Минакова) рассказала, как снижение рейтинга в сервисе такси с пяти до 4,85 балла якобы ухудшило качество поездок: машину пришлось ждать дольше, а приезжать стали водители с более низкими оценками.

По словам автора, рейтинг упал после поездки с водителем, который настойчиво пытался с ней познакомиться.

Поддержка при этом отвечала шаблонами, утверждала, что показатель ни на что не влияет, а один из сотрудников якобы заявил, что водители его вообще не видят. Исправить оценку или хотя бы объяснить причину её снижения в сервисе не смогли.

Тогда Мария устроила собственный полевой ресёрч и начала расспрашивать таксистов. Один из них признался, что не принимает заказы пассажиров с рейтингом ниже 4,87, поскольку ждёт от них проблем.

Другие опрошенные пассажиры также рассказали о случаях, когда водители отказывались от клиента с низкой оценкой, но сразу принимали тот же маршрут от его спутника с рейтингом повыше.

На профильном митапе докладчик, занимавшийся рейтингами, по словам Yselia, подтвердил влияние оценки пассажира. Однако развитие механизма обжалования слишком дорого и невыгодно для сервиса: каждую спорную двойку пришлось бы разбирать вручную.

Автор называет происходящее газлайтингом в UX: алгоритм может незаметно ухудшать обслуживание, но пользователь не знает, кто и за что снизил ему балл, и не способен оспорить решение.

Позиция Яндекса по описанному случаю пока не приводится.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru