Запрет спам-обзвонов уже запланирован на лето

Запрет спам-обзвонов уже запланирован на лето

Запрет спам-обзвонов уже запланирован на лето

Министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций России анонсировал запрет на массовые спам-обзвоны. Этот шаг станет возможным после внедрения обязательной маркировки звонков и возможности для абонентов блокировать рекламные звонки с помощью одной кнопки в мобильном приложении оператора.

Мера входит в число из 30 предложенных правительством поправок, которые были направлены в Госдуму 16 февраля.

«Звонки будут маркироваться в зависимости от типа организации — банка, сервисных услуг и т. д. — но они не будут касаться частных разговоров, а персональные данные абонентов не передаются», — прокомментировали инициативу в Минцифры.

Согласно новым правилам, компании, совершающие массовые звонки, обязаны предоставлять информацию о себе оператору связи. В случае невыполнения этого требования их вызовы, как с мобильных, так и с стационарных номеров, будут блокироваться. Некоторые операторы уже внедрили подобные функции, например, сервис «Этикетка» от «Билайна».

Как напомнили в МТС, еще в 2021 году операторы мобильной связи подписали меморандум под эгидой Федеральной антимонопольной службы. В рамках этого соглашения были введены меры, ограничивающие массовые маркетинговые обзвоны. Абоненты получили возможность подать заявку на запрет маркетинговых звонков или жалобу на конкретный номер.

Эти меры показали свою эффективность: по данным Минцифры, операторы ежемесячно блокируют около 500 млн звонков. Новая инициатива поможет усилить защиту от телефонного спама, часто связанного с сомнительными предложениями.

Тем не менее в правительственных поправках пока не предусмотрено наказание для операторов, которые пропускают спам-звонки. В Минцифры сообщили, что этот вопрос может быть решен в ходе дальнейших обсуждений.

Эксперты, опрошенные «Ведомостями», отметили, что уже по действующему законодательству, в частности, по статье 14.3 Кодекса об административных правонарушениях, операторы несут ответственность за распространение несанкционированной рекламы. Однако представители операторов предупреждают, что они не могут анализировать содержание звонков, поскольку это нарушает закон о тайне связи.

Кроме того, в отрасли связи предупреждают, что новые меры могут затронуть, например, оповещения от сервисов курьерской доставки. Аналитик Алексей Бойко отметил, что граница между рекламой и информированием о новых условиях обслуживания зачастую бывает размыта.

Еще одной проблемой является тот факт, что массовые обзвоны часто осуществляются с номеров, которые рекламодатель отрицает. В таких случаях абоненты могут заблокировать рекламу, но звонки все равно поступают. Привлечь к ответственности таких рекламодателей бывает крайне сложно.

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