Продажи плюшевых ИИ-мишек приостановлены из-за их сексуальных фантазий

Продажи плюшевых ИИ-мишек приостановлены из-за их сексуальных фантазий

Продажи плюшевых ИИ-мишек приостановлены из-за их сексуальных фантазий

Базирующаяся в Сингапуре компания FoloToy сняла с продажи медвежат Kumma и другие игрушки на основе ИИ после того, как исследователи выявили их склонность к вредным советам и обсуждению сексуальных пристрастий.

Вендор интеллектуальных плюшевых мишек заявил, что проводит аудит безопасности ассортимента, использующего ИИ-технологии.

Набивной плюшевый мишка с интегрированным чат-ботом на основе GPT-4o производства OpenAI продавался по цене $99 и позиционировался как дружелюбный и знающий собеседник, которого оценят и любознательные дети, и их родители.

Как выяснилось, вооруженная ИИ приятная игрушка использует его без должных ограничений. Тестирование показало, что Kumma с готовностью выдают потенциально опасный контент — сведения о нетрадиционном сексе с наглядной графикой, а также советы о том, как зажигать спички и где отыскать в доме ножи.

Получив соответствующее уведомление, OpenAI заблокировала разработчика детских игрушек за нарушение ее политик. Вместе с тем исследователи с сожалением отмечают, что это не единичный случай: производство ИИ-игрушек пока никак не регулируется, а поток их продаж растет.

Удаление одного потенциально опасного продукта с прилавков, по мнению экспертов, не решит проблемы, пока не будет введен систематический контроль.

Стоит заметить, что детские игрушки на основе ИИ, склонного к галлюцинациям, способны нанести еще больший вред, чем некогда модные интерактивные куклы, мягкие зверики и роботы, подключенные к интернету и потому уязвимые к взлому и перехвату персональных данных.

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