Новый генератор картинок ChatGPT ловко фальсифицирует счета общепита

Новый генератор картинок ChatGPT ловко фальсифицирует счета общепита

Новый генератор картинок ChatGPT ловко фальсифицирует счета общепита

В прошлом месяце ИИ-бот ChatGPT обрел новый генератор изображений с выпуском модели 4o. Первые пробы показали, что создаваемые с его помощью картинки с вставленным текстом стали более реалистичными.

Пользователи ChatGPT теперь заставляют его генерировать ресторанные счета и получают вполне убедительные дипфейки.

Фото одной из таких фальшивок было опубликовано в X.

 

 

 

Другие юзеры подхватили идею, добились схожих результатов, а в одном из случаев тот же фейковый счет был для большего правдоподобия «испачкан»:

 

Наиболее реалистичный образец получился у французского специалиста в области ИИ — из-за эффекта помятой бумаги.

 

В TechCrunch тоже опробовали новинку и получили вполне сносный вариант для гриль-бара в Сан-Франциско. Правда, в итоговой сумме вместо точки стояла запятая, к тому же у ChatGPT, видимо, плохо с арифметикой, но эти огрехи при желании можно быстро исправить, конкретизировав подсказки, или с помощью графического редактора.

 

В комментарии для онлайн-издания представитель OpenAI заявила, что все изображения, генерируемые ИИ-ботом, снабжены соответствующими метаданными. Обнаружив нарушение пользовательского соглашения, компания «принимает меры» и «учится» на таких случаях.

В ответ на вопрос, зачем вообще позволять ChatGPT соглашаться на авантюры, попахивающие злоупотреблением, собеседница подчеркнула, что их цель — предоставить юзерам «как можно больше свободы творчества». К тому же фейковые счета необязательно нужны для мошенничества, их можно использовать в целях финансового ликбеза, а также для создания оригинальных картин или продуктовой рекламы.

Подпишитесь на новости

Anthropic предупредила об ИИ-червях, угрожающих умной технике

Компактные ИИ-модели могут приблизиться к автономному распространению по слабо защищенным устройствам. Anthropic рассматривает сценарий, в котором модель копируется между узлами и использует их вычислительные ресурсы без постоянной связи с центральным дата-центром.

В исследовании компании показан запуск модели Gemma4-26B-A4B на 15 недорогих Android TV-приставках.

Скорость составила 0,39 токена в секунду. Это медленно для чата, но демонстрирует возможность распределить вычисления между бытовыми устройствами.

Модели с 30 млрд параметров и меньше уже выполняют многие отдельные этапы размножения, однако ошибаются при объединении их в полную цепочку.

В упрощенном эксперименте GLM-5.2 справилась с распространением другой, меньшей модели. Доступ к тестовым устройствам намеренно облегчили: ADB работал без аутентификации. Поэтому результат не доказывает способность автономно заражать произвольную технику в интернете.


Среди протестированных моделей пока нет той, которая одновременно достаточно компактна для выбранных устройств и достаточно способна для надежного полного цикла. По грубой экстраполяции исследователей, такой уровень может стать реальным к концу 2026 года.

Потенциальную распределенную сеть будет сложно остановить одним выключателем. При этом предполагаемое распространение может занимать дни, а не секунды.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru