Устройства не могут прослушивать разговоры для таргетинга рекламы

Устройства не могут прослушивать разговоры для таргетинга рекламы

Устройства не могут прослушивать разговоры для таргетинга рекламы

Устройства и онлайн-сервисы не прослушивают пользователей через встроенные микрофоны. Это потребовало бы значительных вычислительных и энергетических ресурсов, а также создало бы серьезные юридические риски.

Для таргетирования рекламы достаточно анализа цифрового следа пользователя.

Директор по продукту цифровизации клиентского сервиса в дистанционных каналах компании BSS Юлия Вдовина рассказала агентству «РИА Новости», как компании подбирают рекламу. По ее словам, использование аудиоданных для этих целей нецелесообразно для владельцев платформ и сервисов.

Операционные системы iOS и Android запрашивают разрешение пользователя на доступ к микрофону — как правило, при первом использовании голосового поиска в приложениях. Однако даже при наличии такого разрешения постоянный сбор аудиоданных быстро разряжает аккумулятор и потребляет значительный объем интернет-трафика. Кроме того, подобная практика является серьезным нарушением законодательства о защите персональных данных, действующего во многих странах, включая Россию.

«Прямой прослушки микрофона для показа рекламы не происходит. Однако алгоритмы настолько точно анализируют ваш цифровой след — историю поиска, геолокацию, активность в социальных сетях — что создается впечатление "подслушивания". С помощью идентификаторов IDFA и GAID сервисы связывают действия пользователя в разных приложениях: например, поиск отеля в одном из них может привести к показу рекламы в другом. Сайты обмениваются данными через cookie-файлы и аналитические пиксели, а специалисты по продажам прогнозируют спрос, учитывая сезонность и демографические характеристики», — пояснила Юлия Вдовина.

Чтобы минимизировать риски возможного «подслушивания», она рекомендовала ограничить доступ приложений к микрофону, геолокации и контактам устройства.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru