ChatGPT разрешит взрослым пользователям генерировать эротический контент 🔞

О планах разрешить генерацию эротики заявил генеральный директор OpenAI Сэм Альтман в сети X. По его словам, это станет частью реализации принципа «‎обращаться со взрослыми как со взрослыми», который ляжет в основу новой политики компании. В декабре 2025 OpenAI планирует внедрить систему возрастной верификации, что даст пользователям старше 18 лет расширенные возможности. 

Однако пока компания не раскрывает подробностей о том, как будет проверять возраст или обеспечивать конфиденциальность и безопасность контента 18+. Тем не менее в сентябре OpenAI запустила систему автоматической идентификации: она ограничивает материалы для пользователей младше 18 лет. 

Альтман анонсировал и другие изменения: так, в ChatGPT можно будет настраивать личность ИИ-помощника, делая его более человечным и дружелюбным.

Почему это важно?

С одной стороны, за этим решением стоит коммерческая логика. Несмотря на то, что OpenAI стала самой дорогой частной (т.е. акции которой не торгуются на фондовой бирже) компанией в мире, она все еще не показывает стабильную прибыль. Разрешение на генерацию взрослого контента позволит расширить аудиторию и увеличить доходы за счет роста подписок.  

С другой стороны, это ответ на потребности пользователей. Все больше людей обращаются к нейросетям как к собеседникам. Согласно британским и американским исследованиям, каждый пятый респондент использовал их как романтических партнеров.

Однако общение с ChatGPT в роли сексуального партнера создает несколько серьезных рисков. 

Во-первых, такой формат усилит психологическую привязанность пользователей к сервису и повысит их доверие к боту. Это может привести к тому, что люди начнут делиться с компанией все более чувствительными личными данными.

Во-вторых, существует опасность злоупотребления технологией. OpenAI потенциально может разрешить генерацию визуального эротического контента. Используя такие генерации как основу, злоумышленники смогут создавать реалистичные дипфейки с лицами реальных людей. Уровень реалистичности современных ИИ-видео и изображений уже достаточен для того, чтобы использовать их в целях мошенничества, шантажа и травли.

И, наконец, общение с ботом, обученным на согласие и поддержку, принципиально отличается от общения с реальными людьми — оно проще и менее многогранно. Это создает риск, что многие люди будут предпочитать «комфортное» общение с ИИ реальным отношениям. В результате число изолированных и социально дезадаптированных людей может увеличиться.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Искусство оцифровки: подборка интервью «Системного Блока»

Что происходит с памятью, когда она становится цифровой? В новой подборке интервью «Системного Блока» — истории тех, кто превращает архивы в цифровые пространства, пересобирает музеи в онлайн-формате и осмысляет, как современные инструменты помогают сохранять культурное наследие.

📓 «Как устроена оцифровка дневников»

Проект «Прожито» вырос из волонтерской инициативы по оцифровке личных дневников в крупный исследовательский и архивный центр при Европейском университете в Санкт-Петербурге. Михаил Мельниченко, основатель проекта, рассказывает о переходе «Прожито» от текстового корпуса к полноформатному цифровому архиву, а также о значении общественной архивистики и сложностях долговременного цифрового хранения.

💀 Цифровое бессмертие и язык онлайн-скорби

Культуролог и исследователь цифровой среды Оксана Мороз размышляет о трансформациях онлайн-коммуникации в условиях социального кризиса после 24 февраля 2022 года.

🎧 Коллекция аудиозаписей Пушкинского Дома

Заведующая Фонограммархивом Пушкинского Дома Светлана Подрезова делится историей одной из крупнейших коллекций этнографических аудиозаписей в России — от ранних записей голосов Блока и Гумилёва до современных технологий оцифровки.

🎓 Филология, IT и борьба с мракобесием

Цифровой филолог Кирилл Маслинский рассказывает, как он пришел к работе на стыке филологии и IT, а также об одном из крупнейших цифровых собраний детской литературы — Детском корпусе. В интервью — как открытые данные помогают бороться с мракобесием и пренебрежением исторической точностью.

🏛️ Цифровые музеи

Инна Кижнер, эксперт в области цифровых гуманитарных наук, раскрывает сложности создания цифровых музейных коллекций, а также объясняет, как оцифровка влияет на представление культуры и почему цифровые архивы часто бывают нерепрезентативными.

🖼️ Цифровое будущее музеев: кураторство, онлайн-выставки и ИИ

Заместитель директора по цифровому развитию Пушкинского музея Владимир Определенов размышляет о возможностях цифрового кураторства, онлайн-выставок, интеграции музейных данных и использовании искусственного интеллекта в музейной среде.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Шерлок Холмс XXI века: как цифровые технологии меняют криминалистику

Сегодня метаданные, Google Maps и нейросети могут помочь раскрыть реальные преступления. Причем делать это теперь могут не только эксперты, но и пользователи соцсетей. Рассказываем об интернет-ищейках и их методах подробнее в новой статье.

🕵🏻‍♂️ Кто этим занимается?

Интернет-ищейки (internet sleuths) — это сообщества энтузиастов, которые используют цифровые инструменты для расследования преступлений, поиска пропавших людей и разоблачения мошенников.

В Китае этот феномен известен под интригующим названием «поиск человеческой плоти» (human flesh search engine), когда тысячи пользователей скоординировано ищут информацию о человеке через соцсети и блоги. А крупнейшее англоязычное сообщество интернет-ищеек — форум Websleuths — было создано ещё в 1999 году для обсуждения нераскрытых дел. Сегодня у него больше 240 тысяч пользователей.

🌎 Какими технологиями они пользуются?

Одни из самых популярных сервисов среди онлайн-сыщиков — Google Maps и Google Earth. Google Maps предлагает интерактивные карты и панорамы Street View, а Google Earth — детальные спутниковые снимки с возможностью анализировать изменения местности за разные годы. Чем они могут быть полезны? Например, на одном из снимков в Google Street View обнаружили мужчину, укладывающего в багажник нечто, завернутое в пакеты. Позже в таких же пакетах нашли тело пропавшего на кладбище неподалеку.

🗂️ Может, что-то ещё?

Метаданные! Например, дата и время создания файла, автор, геолокация и т.д. Сами по себе они не являются технологией, но часто именно геотеггинг становится одной из важнейших зацепок в расследовании. Яркий пример — дело Габи Петито, в котором интернет-сыщики и полиция опирались на данные социальных сетей. Когда её жених вернулся из путешествия один, пользователи обратили внимание на видео и снимки Габи из соцсетей. Они включали геотеги, даты создания, технические параметры устройств.

Интернет-ищейки проверяли алиби жениха по временным меткам и искали свидетелей. Спойлер: на видео одной женщины, которая была в парке тогда же, как раз нашёлся фургон Габи и её жениха, а затем поблизости нашлось и тело пропавшей.

🤖 А как же нейросети?

Распознавание лиц с помощью нейросетей тоже может пригодиться. Благодаря ним журналист-раследователь Майкл Колборн обнаружил на фото 65-летнюю Даниэлу Клетте, которая когда-то состояла в террористической организации «Фракция Красной Армии» (RAF). В феврале 2024 года немецкие власти её арестовали.

Ещё об одной технологии, веб-скрейпинге, узнаете из полной версии статьи. Именно веб-скрейпинг, кстати, оказался особенно важен при расследовании захвата Капитолия в 2021 году, когда погибли пять человек, были ранены  десятки полицейских, а также разграблено Национальное законодательное собрание Америки.

Время чтения: 20 минут

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Многолесый и старомозгий: как неологизмы Маяковского (не) вошли в речь

Маяковский стремился реформировать язык в разных текстах и разными способами, создавая не только новые поэтические формы, но и новые слова. В новой статье изучаем судьбу его авторских неологизмов с помощью НКРЯ.

Напомните, что за неологизмы

Слова, которые появились в языке совсем недавно и еще не успели в нем закрепиться, называются неологизмами. Ещё лет 20-25 назад такими были, например, привычный сегодня ноутбук и крутой в значении отличный. Это общеязывковые неологизмы, но бывают и авторские. Например, появлением слова влюбленность мы обязаны Николаю Карамзину. Придумывал новые слова — и очень активно — и Маяковский, но не все из них, конечно, ушли в народ.

Как создавались новые слова

Маяковский использовал как стандартные модели словообразования: префиксацию (добавление приставки), сложение (соединение основ или слов), сращение (превращение словосочетания в одно слово), аббревиацию, так и необычные. Например, часто в качестве одного из компонентов в его слова входят числительное, наречие или местоимение: у него найдутся стоугольный Гигант, стодомый содом, многолесый скат и даже всенэповское загорание. А ещё у поэта обнаружатся слова старомозгий и синеволный.

Судьба неологизмов Маяковского

Попасть в разговорную речь и литературу смогли лишь немногие неологизмы поэта. Трижды в корпусе русского языка можно обнаружить придуманное им двухметроворостый. Но есть слово, которое использовали намного более активно: особенно часто в 1940-х и 1970-х.

Что это за слово? Предлагаем вам догадаться в опросе ниже!

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Браузер от OpenAI, DeepSeek предлагает заменить текст картинками

Рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время.

Браузер от OpenAI

Компания OpenAI представила браузер ChatGPT Atlas со встроенными ИИ-функциями.

Во время посещения веб-сайтов пользователь может задавать вопросы ChatGPT, который будет использовать содержимое страницы как контекст. Например, находясь на сайте отеля, у чат-бота можно узнать о ближайших достопримечательностях. Модель также способна автономно выполнять задачи вроде сборки заказа по предоставленному списку или заполнения таблиц.

Ещё одна функция — умный поиск по истории браузера. В целях безопасности агенту запрещено скачивать файлы и исполнять код. На определённых сайтах при выполнении задач систем будет требовать ручного подтверждения потенциально опасных действий — например, денежных переводов. Кроме того, пользователь может вручную запретить ChatGPT доступ к выбранным страницам.

ChatGPT Atlas доступен для пользователей Mac. Количество запросов зависит от типа подписки.

Почему это важно?

Многие компании разрабатывают продукты для автоматизации поиска и выполнения задач в интернете. Google встроила языковую модель Gemini в браузер Chrome, Perplexity выпустила ИИ-браузер Comet.

Высокий интерес к этой области объясняется тем, что люди решают огромное количество задач онлайн. Получая доступ к информации о посещаемых сайтах и действиях на них, компании лучше понимают потребности и интересы пользователей. Это открывает возможности как для улучшения продуктов, так и для монетизации.

Например, ChatGPT потенциально сможет встраивать релевантную рекламу в ответы, основываясь на контексте просматриваемой страницы. Компании также могут собирать историю взаимодействия с различными сайтами для обучения своих агентов.

Новый способ подачи текста языковой модели от DeepSeek

Лаборатория DeepSeek предложила представлять текст для языковых моделей в виде изображения.

Обычно текст разбивают на токены — слова или их фрагменты. У этого подхода есть недостатки: одна фраза может разбиваться по-разному, качество разбиения хуже для неанглийских языков, а эффективность сжатия низкая — один токен соответствует лишь 2–3,5 символам. При обработке длинных текстов модель начинает забывать контекст, а потребление памяти растёт.

Изображения разбиваются на «визуальные» токены: картинку делят на квадраты 16×16 пикселей. Такие токены можно агрегировать, сжимая последовательность в несколько раз без потери информации.

DeepSeek применили этот подход к тексту: представили его как изображение и преобразовали в визуальные токены.

Эксперименты показали, что это позволяет уменьшить длину последовательности в 10 раз (по сравнению с текстовым представлением) без ущерба качеству. Даже при сжатии в 20 раз модель сохраняет 60% исходного качества.

Почему это важно?

Исследователи уже давно пытаются заменить процесс разбиения текста на символьные токены более универсальными и надежными способами. Решение этой задачи поможет повысить качество работы LLM не в одной конкретной области, а во всех сразу, поскольку языковые модели оперируют токенами как фундаментальными строительными блоками.

Методы, позволяющие более компактно представлять текст, особенно актуальны для эффективной работы с длинными документами. Способность обрабатывать объемные тексты необходима для применения LLM в задачах анализа больших массивов данных — например, архивных материалов или кодовых баз. Кроме того, это важно для разработки ИИ-агентов, которые на каждом промежуточном шаге выполнения задачи генерируют развернутые рассуждения.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

Большие данные Большого террора

Сегодня, накануне Дня памяти жертв политических репрессий, проходит день возвращения имен. В этот день в десятках городов России и мира читают имена погибших в годы Большого террора. Эти имена взяты из документов, которые оставила после себя бюрократическая машина, сопровождавшая репрессии. Память об уничтоженных людях хранят расстрельные списки, архивы с уголовными делами, посмертные справки о реабилитации. Теперь эта память стала цифровой. Вспоминаем, какие базы жертв репрессий существуют.

Жертвы политического террора

Сбором и оцифровкой данных о репрессиях занимается «Международный Мемориал»*: cегодня их база содержит более 3 миллионов записей с информацией о дате и месте рождения, месте проживания и работы, дате ареста и приговоре. 

Это прямо здесь

География репрессий волнует многих исследователей, поэтому на основе данных «Мемориала» созданы несколько ресурсов с геопривязкой. Самый известный — московский «Это прямо здесь». Здесь можно обнаружить места массовых расстрелов, здания тюрем, лагерей и лагпунктов, захоронения расстрелянных. Всего — свыше 830 объектов.

Не только жертвы, не только репрессий

Информация есть не только о жертвах системы, но и о тех, кто в ней работал – в отдельной базе данных собрано почти 50 тысяч имен сотрудников органов государственной безопасности СССР с 1935 по 1939 годы.

Еще одна крупная база посвящена остарбайтерам — жителям оккупированных территорий СССР, перемещенных для работы в Германию и возвратившихся после войны.
Узнать подробнее об этих базах данных и о том, какие сложности возникают при их создании и дальнейшей стандартизацией информации, можно из полной версии статьи. А если вы знаете о других проектах и базах данных, которые помогают изучать тему Большого террора — расскажите о них в комментариях.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

*Международный Мемориал ликвидирован решением ВС РФ 28 февраля 2022 года