В MAX ответили на слухи о «прослушке» звонков нейросетью

В MAX ответили на слухи о «прослушке» звонков нейросетью

В MAX ответили на слухи о «прослушке» звонков нейросетью

Вокруг национального мессенджера MAX разгорелась новая дискуссия о приватности звонков. Поводом стал пост пользователя Pikabu, который заявил, что во время звонков в приложении якобы работает система распознавания ключевых слов на базе нейросети BC-ResNet.

По его версии, сейчас она реагирует на фразу «не слышу», а набор слов можно менять без обновления самого приложения. На этом фоне в соцсетях быстро заговорили чуть ли не о расшифровке разговоров пользователей.

В Центре безопасности MAX на это ответили резко: публикации о том, что кто-то получил доступ к расшифровке разговоров пользователей, там назвали фейком. В официальной позиции платформы говорится, что пользовательские данные «находятся под надёжной защитой», а ИИ в звонках нужен не для прослушивания содержимого бесед, а для технической настройки качества связи.

По версии MAX, технологии машинного обучения используются для анализа условий связи и автоматической подстройки параметров звонка. Проще говоря, система должна понимать, когда качество связи падает ниже критического уровня, чтобы вовремя переключить сервер или кодек и не дать разговору окончательно развалиться. При этом в компании подчёркивают, что такие инструменты работают обезличенно.

Отдельный интерес вызвало упоминание BC-ResNet. Это не какое-то секретное название внутреннего «шпионского» модуля, а известная архитектура нейросети для детектирования ключевых слов и распознавания коротких голосовых команд и ключевых слов на устройствах с ограниченными ресурсами, включая смартфоны. В открытом описании Qualcomm AI Research эта архитектура прямо позиционируется как эффективное решение для подобных задач с низкой вычислительной нагрузкой.

Ещё один момент, который многим показался подозрительным, — возможность обновлять ML-модели без полной пересборки приложения. Но и здесь ничего экзотического нет: современные мобильные SDK и правда позволяют отдельно обновлять модели машинного обучения, не выкатывая каждый раз новую версию всей программы. Иными словами, сам по себе этот факт ещё не доказывает слежку, а лишь показывает, что в приложении используются обычные для отрасли механизмы разработки.

Подпишитесь на новости

Поток ИИ-слопа вынудил arXiv ввести лимит на новые статьи

Научный конвейер притормозили: с 1 октября arXiv разрешает каждому пользователю отправлять только две новые статьи за календарный месяц. Лимит общий для всех категорий, а отклонённая работа тоже расходует попытку. Написать текст за пару минут теперь недостаточно, придётся выбирать, что отправлять.

В блоге arXiv команда объясняет решение перегрузкой. В сентябре 2026 года репозиторий получил около 40 тысяч статей — вдвое больше, чем двумя годами ранее. Число обращений к сотрудникам и модераторам за месяц приблизилось к 9 тысячам.

Одной из причин называют генеративный ИИ. Он помогает раздувать небольшой результат до полноценной статьи или нарезать одно исследование на несколько публикаций (ту самую тактику салями). Новых выводов немного, зато повторяющегося текста хоть отбавляй.


Использование нейросетей не запрещено: о существенном применении нужно сообщать модераторам, а ответственность остаётся на авторах. Лимит касается всех отправителей, независимо от того, кто набирал текст.


Мера временная, она должна дать модераторам-добровольцам передышку, пока площадка обновляет правила и инструменты. При этом arXiv не проводит полноценное научное рецензирование.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru