Под озером в Кыргызстане найдут город возрастом 800 лет; ожидается пролить свет на историю Шелкового пути

Австралийская компания использует искусственный интеллект для того, чтобы мошенники тратили время на несуществующих жертв. Компания Apate создала роботов, которые общаются с преступниками по телефону и через интернет, собирая данные о мошенничестве и затрудняя новые попытки обмана.

Эта технология также применяется в цифровых ловушках, предназначенных для привлечения хакеров. Цель состоит в том, чтобы использовать способность ИИ имитировать человеческое поведение для повышения эффективности этих оборонительных стратегий.

Apate разрабатывает эту платформу уже два года. Согласно словам Дали Каафара, основателя и генерального директора компании, система включает около 350 тысяч роботов и используется банками при поддержке телекоммуникационных компаний. Эти программы отвечают на звонки, обрабатывают текстовые сообщения и участвуют в онлайн-группах, используемых для совершения мошеннических действий. Во время общения они могут собирать сведения о преступной деятельности.

Компания утверждает, что собрала более 250 тысяч записей в режиме реального времени, включая адреса мошеннических сайтов, банковские данные и счета, используемые для незаконных переводов средств. Чтобы не вызывать подозрений, роботы принимают различные профили и модели поведения; некоторые используют WhatsApp, а другие — нет. Есть роботы, которые отвечают на звонки, и те, которые завершают разговор, заявляя о последующем обращении.

Дали Каафар заявил изданию Wired: «Мы любим думать, что создаем идеальных жертв для мошенников».

По его словам, каждая минута, потраченная преступником на разговор с роботом, может предотвратить обращение к сотням или даже тысячам людей этим же мошенником, который может применять системы автоматического набора номера.

Функционирование платформы было протестировано журналистами сайта Kernel Panic, которые пытались убедить искусственную жертву инвестировать в криптовалюту. Несмотря на то, что разговор проходил естественно, попытка потерпела неудачу: после шести минут система продолжала отклонять предложение.

Каафар отметил, что некоторые звонки длятся более двух часов. Пока мошенники пытаются убедить несуществующую жертву, они перестают обращаться к другим людям.

Однако охват этой стратегии имеет свои ограничения. Преступники совершают миллиарды звонков и отправляют миллиарды сообщений ежегодно, а некоторые операции проводятся в крупных физических центрах. Деятельность роботов сочетает в себе различные функции. Та же логика применяется в так называемых «ловушках» (honeypots) — системах, которые имитируют реальные компьютеры и сервисы для привлечения злоумышленников и наблюдения за их методами. Исследователи интегрируют большие языковые модели (LLMs) в эти ловушки, чтобы сделать их более убедительными.

В недавнем исследовании доктор наук Марк Веро из ETH Zurich и его коллеги обнаружили, что ловушки, оснащенные LLMs, удерживали агентов ИИ, используемых в атаках, дольше, чем системы с предсказуемым поведением. Веро заявил: «Атакующие агенты гораздо больше убеждаются симуляциями honeypots, созданными LLMs, и идентифицируют их как ловушки гораздо реже». По мнению исследователя, хорошо спроектированные системы могут дать преимущество тем, кто занимается защитой.

Борьба с цифровыми преступлениями также зависит от сотрудничества между правоохранительными органами, банками, телекоммуникационными компаниями и социальными сетями. Обмен информацией может помочь выявить закономерности и остановить операции, но ИИ пока не способен полностью помешать мошенникам пытаться обмануть новых жертв.

Компания Meta представила во вторник (12-го числа) два новых инструмента искусственного интеллекта (ИИ) — Muse Wonder и Muse Wonder Full. Эти модели призваны расширить присутствие компании на рынке передовых систем. Meta заявляет, что в тестах на программирование, письмо и рассуждение эти модели демонстрируют результаты, сравнимые с самыми продвинутыми разработками Anthropic.

Этот релиз является частью усилий, предпринимаемых Марком Цукербергом, чтобы укрепить подразделение ИИ и найти новые источники дохода помимо онлайн-рекламы. Доступ к новым функциям будет интегрирован в продукты Meta, включая приложение персональных агентов Muse и инструмент для кодирования Muse Code, причем доступ предоставляется через различные тарифные планы.

Разработка Muse Wonder началась после того, как в июне 2025 года Meta наняла Александра Ванга, основателя стартапа Scale AI, на должность директора по искусственному интеллекту. Эта новая линейка моделей стала второй серией, выпущенной подразделением под руководством Ванга, и первой, которую компания явно позиционирует как конкурента так называемых фронтирных моделей.

Эти системы ИИ относятся к самым передовым и обычно требуют значительных вычислительных мощностей для функционирования. По данным Meta, Muse Wonder также добился существенного прогресса в области программирования по сравнению с предыдущими версиями компании.

Функциональность и применение

Модель была создана для улучшения работы как личных, так и профессиональных агентов, которые выполняют задачи от имени пользователей. В интервью CNBC Александр Ванг сообщил, что процесс обучения был направлен на подготовку системы к поиску альтернативных решений при возникновении препятствий, вместо того чтобы останавливать работу и запрашивать инструкции у пользователя. Среди примеров, упомянутых руководителем, — повседневные задачи, такие как бронирование в ресторанах или проверка наличия мест. Цель состоит в том, чтобы агенты могли более эффективно справляться с непредвиденными обстоятельствами во время выполнения этих действий.

Muse Wonder будет интегрирован в части приложения Muse, которое было выпущено в предыдущем месяце. Хотя приложение имеет бесплатную версию, использование новой модели потребует ежемесячной подписки в размере 20 долларов США или 100 долларов США.

Кроме того, модель станет доступна разработчикам через Meta Model API. Ванг отметил, что этот вариант будет стоить дороже стандартных подписок, поскольку представляет собой более крупную и продвинутую систему. Тем не менее, по его словам, стоимость останется значительно ниже, чем та, что устанавливают ведущие модели OpenAI и Anthropic.

Версия Full и безопасность

Muse Wonder Full станет самой мощной версией этой новой серии. Доступ к ней будет ограничен разработчиками, подписавшимися на Muse Code — инструмент ИИ, ориентированный на разработку программного обеспечения. Тарифные планы, упомянутые CNBC, составляют 50 или 200 долларов США в месяц.

Запуск происходит на фоне опасений относительно поведения продвинутых моделей и агентов ИИ. В публикации в блоге компании Meta заявила, что новая модель обладает самыми надежными на данный момент защитами от неправомерного использования, связанного с кибербезопасностью. Пока эти меры доступны только в платной версии.

Команда Ванга также отслеживает инциденты и проблемы, связанные с использованием Muse. Некоторые пользователи высказывали в социальных сетях претензии о том, что агент получил доступ к личным сообщениям без разрешения, однако компания опровергает это утверждение. По словам Ванга, Meta информирует пользователей о работе приложения и о предоставленных ими разрешениях во время общения. Он добавил, что некоторые люди могли ранее разрешать определенные виды коммуникаций и впоследствии забыть об этом согласии.

Во время разработки Muse Wonder Meta столкнулась с задержками. В июле компания приостановила этап обучения, известный как предварительное обучение, что отодвинуло выход моделей до октября, согласно информации, ранее опубликованной The New York Times. Эти модели, которые имели внутреннее кодовое название Watermelon, являются еще одним шагом в стратегии Meta по расширению своего присутствия на рынке ИИ. Компания также стремится увеличить продажи услуг искусственного интеллекта другим корпорациям, в сегменте, где OpenAI и Anthropic уже занимают значимые позиции.

Новое исследование показало, что некоторые бразильские птицы обладают самыми интенсивными песнями на планете, способными издавать звуки, сравнимые со звуками бензопилы или перфоратора.

Это открытие стало результатом детального анализа голосового объема более сотни видов птиц по всему миру. Среди самых шумных выявленных видов выделяются обыкновенная арапонга (Procnias nudicollis) и красногоногая сериема (Cariama cristata), оба вида способны петь на чрезвычайно высокой громкости.

Работа, опубликованная в журнале Evolution, была сосредоточена на физике звука, в частности на амплитуде, которая определяет силу, с которой звуковая волна перемещает частицы воздуха. Эта характеристика определяет как расстояние, которое проходит звук, так и громкость, воспринимаемую слушателем.

Исследование собрало информацию об амплитуде пения 123 видов, охватывая места в штате Массачусетс в США и различные регионы Бразилии, включая 113 видов, чей объем никогда ранее не анализировался.

Джефф Подос, орнитолог из Массачусетского университета в Амхерсте и соавтор исследования, заявил, что проект позволил значительно увеличить число видов с доступными данными об амплитуде. Он подчеркнул, что это фундаментальное и базовое научное исследование беспрецедентного масштаба и открывает путь для бесчисленного множества других областей интересов.

Это исследование представляет собой важнейший прорыв в изучении птичьей коммуникации путем изучения аспекта, который ранее был почти недоступен: воспринимаемой амплитуды звуковой волны в зависимости от расстояния. Хотя громкий звук на расстоянии может казаться менее интенсивным, чем шепот поблизости, необходимое оборудование для одновременного измерения амплитуды и расстояния отсутствовало, ограничивая такие анализы лабораторными условиями, что было непрактично при работе с дикими животными из разных уголков мира.

Чтобы преодолеть это ограничение, исследователи разработали два инструмента: лазерный дальномер, аналогичный тем, что используются в гольфе для измерения расстояний, и децибелометр, используемый для определения того, какая птица издавала каждый шум. Измерения первоначально проводились во время карантина пандемии Covid-19 на улицах Амхерста, штат Массачусетс. Позже ученые расширили свои поиски на Атлантический лес и Серрадо Бразилии, стремясь к большему разнообразию видов.

При оценке 123 видов наблюдалась большая вариативность амплитуды. В то время как пение колибри достигало около 64 децибел (эквивалентно нормальному разговору), арапонги и сериемы издавали крики в диапазоне от 121 до 122 децибел, что превышает уровень работы электропилы.

Полученные данные дали представление о анатомических особенностях, которые делают некоторых птиц более громкими. В частности, ширина клюва и пропорции тела, по-видимому, влияют на интенсивность звука. Например, у сериемы удлиненная шея помогает проецировать пение с большей мощностью.

Подос заключил, что такой тип работы невозможно проводить только в лаборатории или на основе онлайн-данных, подчеркивая необходимость выезжать в поле, внимательно наблюдать за окружающей средой, и что любая полевая деятельность, требующая пристального наблюдения, по своей сути приятна, поскольку она отсылает к истокам научной практики.