Минэк России беспокоит несовершенство регулирования работы с ИИ

Минэк России беспокоит несовершенство регулирования работы с ИИ

Минэк России беспокоит несовершенство регулирования работы с ИИ

Выступая на проходящем в Москве форуме ЦИФРАПРАВА, директор департамента цифрового развития и экономики данных Минэкономразвития РФ Владимир Волошин поднял вопрос о проблемах внедрения и коммерческого использования ИИ.

Внедрение ИИ в повседневные сервисы, по словам спикера, не всегда оправданно и может создать дополнительные сложности для пользователей.

«Звонишь в клинику и минут десять пытаешься доказать, что ты человек и что тебе нужен человек», — цитирует РБК выступление представителя министерства.

В качестве примера Волошин также привел инцидент с беспилотным авто в Санкт-Петербурге, спровоцировавшим легкое ДТП: его разбор потребовал созыва специальной комиссии. К слову, похожий случай недавно произошел в Калифорнии — полицейские не смогли выписать тикет за нарушение ПДД, так как в машине не оказалось водителя.

Проблема, способная затормозить развитие ИИ-технологий в стране, требует корректировок на законодательном уровне, считает докладчик. Из-за несовершенства регулирования сферы ИИ российские бизнесмены почти не используют большие языковые модели, опасаясь возможной кары за нарушение требований ИБ.

Для исправления ситуации представитель Минэка предложил создать экспериментальные правовые режимы, позволяющие бизнес-структурам апробировать методы обезличивания данных и работать с большими моделями в безопасной регуляторной среде.

Минпромторг тоже выступает за совершенствование регулирования сферы ИИ и даже разработал проект универсального законодательного акта. А в Госдуме создали межфракционную рабочую группу для выработки принципов регулирования ИИ, предложений по отраслевому применению таких технологий и по противодействию злоупотреблениям ИИ.

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