Google: Android SafetyCore — не сканер, а классификатор контента на базе ИИ

Google: Android SafetyCore — не сканер, а классификатор контента на базе ИИ

Google: Android SafetyCore — не сканер, а классификатор контента на базе ИИ

Развертывание защиты Android System SafetyCore вызвало опасения в отношении приватности чатов. Разработчик пояснил: ИИ-приложение не сканирует контент на стороне клиента, а лишь классифицирует его по запросу Google Messages.

О намерении Google усилить защиту обмена сообщениями в Android с помощью ИИ стало известно в октябре прошлого года. Механизм SafetyCore на тот момент проходил тестирование, а теперь его начали подключать на устройствах с ОС версий 9 и выше, а также с Android Go.

«SafetyCore — это новая системная служба Android 9+, создающая на устройстве инфраструктуру для безопасной и конфиденциальной классификации контента с тем, чтобы пользователи могли отсеивать нежелательные сообщения», — заявил представитель Google в ответ на запрос The Hacker News о комментарии.

Отсутствие оснований для опасений подтвердили участники проекта GrapheneOS, которые и сами бы не прочь внедрить решение Google, но исходники SafetyCore закрыты.

«Google Messages использует новое приложение для категоризации сообщений: спам, вредоносные, обнаженка и т. п. О попытках детекта нелегального контента с отправкой отчетов на сервис здесь и речи нет».

От себя добавим: новая фича Google схожа с защитой Communication Safety, которую Apple реализовала для iMessage. Там тоже локально используется ИИ, и по результатам анализа аттачей пользователям выводятся предупреждения.

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