ChatGPT помог поймать пиромана, устроившего разрушительный пожар

ChatGPT помог поймать пиромана, устроившего разрушительный пожар

ChatGPT помог поймать пиромана, устроившего разрушительный пожар

Сгенерированные с помощью ChatGPT изображения горящего Лос-Анджелеса стали одной из улик при аресте 29-летнего таксиста. Он находился примерно в 10 метрах от эпицентра пожара, а его запросы в нейросеть датируются несколькими месяцами до январских возгораний.

Об аресте Джонатана Риндеркнехта, которого подозревают в поджогах, сообщил телеканал CNN.

По данным следствия, сначала мужчина просил нейросеть сгенерировать изображение лесного пожара и толпы, убегающей от огня. Позже запросы стали более конкретными: он просил создать иллюстрацию города, разделённого забором с изображением доллара — якобы в бедной части всё горит, а в богатой люди наблюдают за происходящим.

Следствие считает, что такие запросы могут свидетельствовать о мотивах и психическом состоянии подозреваемого. Свидетель, которого Риндеркнехт подвозил в день пожаров, рассказал, что тот выглядел рассерженным и взволнованным. После того как он высадил пассажира, по версии обвинения, мужчина совершил поджог и затем сообщил об этом службам спасения.

В результате январских пожаров почти полностью пострадал район Pacific Palisades в Лос-Анджелесе, где живут многие голливудские звёзды. Серьёзные разрушения зафиксированы также в Альтадене, Малибу и Итон. По данным расследования, погибло более 30 человек, а суммарный ущерб оценивается свыше $250 млрд — один из самых разрушительных пожаров в истории Калифорнии и США.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru