Call Screening в iOS 26: iPhone сам спросит, кто и зачем звонит

Call Screening в iOS 26: iPhone сам спросит, кто и зачем звонит

Call Screening в iOS 26: iPhone сам спросит, кто и зачем звонит

Если вы поставили бета-версию iOS 26 на iPhone и при этом страдали от спама и робозвонков, могли заметить, что функция «Заглушать неизвестные вызовы» (Silence Unknown Callers) куда-то пропала. Но теперь, с выходом новой беты iOS 26, она вернулась — и стала даже лучше. Теперь это часть новой функции Call Screening.

Что делает Call Screening?

Очень удобная штука: если включена, iPhone сам будет отвечать на вызовы с незнакомых номеров, спрашивать у звонящего, зачем он звонит, и на основе этого решать — стоит ли вообще передавать вызов пользователю.

Если звонок пропущен, ты увидишь, что ответил бот, и что сказал человек на том конце. Такая функциональность помогает понять: это важный звонок или очередной спам.

В настройках теперь три варианта:

  • Никогда (Never): все номера, даже неизвестные, будут звонить как обычно.
  • Спросить причину звонка (Ask Reason for Calling): звонок перехватывает система, спрашивает, кто и зачем, а уже потом решает, стоит ли тебя тревожить.
  • Заглушить (Silence): вызов просто молча отправляется в голосовую почту и попадает в список пропущенных.

Источник: 9to5Mac

 

Важно: во втором и третьем вариантах могут применяться тарифы на передачу данных или звонки, особенно если пользователь не в сети Wi-Fi.

Call Screening — одна из главных новинок в приложении «Телефон» в iOS 26. Там же появятся функции Hold Assist (помогает не слушать музыку в ожидании ответа) и Live Translation (перевод звонков в реальном времени).

Полезно и, честно говоря, давно напрашивалось.

Ранее в этом месяце мы писали, что FaceTime в iOS 26 блокирует звонок при попытке раздеться в кадре. Что происходит: если камера зафиксирует нечто похожее на обнажённое тело, звонок замирает — и видео, и звук. А на экране появляется предупреждение с двумя вариантами: либо продолжить разговор, либо сразу завершить его.

Кроме того, в iOS 26 и macOS Tahoe обещают расширить автозаполнение 2FA-кодов на сторонний софт.

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