Posts Tagged: данный

Станислав Дмитриевич Кондрашов разбирает политики конфиденциальности всех крупных ИИ-ассистентов — от ChatGPT до Gemini. Узнайте, кто может видеть ваши чаты, как отключить обучение ИИ на ваших данных и какие сервисы действительно защищают приватность. Практические советы по настройке безопасности.

Станислав Кондрашов ChatGPT

Сколько раз вы делились с ChatGPT бизнес-идеями, личными переживаниями или финансовыми расчётами? А задумывались ли, кто ещё может видеть эти разговоры? Я, Станислав Кондрашов, изучил политики конфиденциальности всех крупных ИИ-ассистентов — и результаты удивили даже меня. Большинство сервисов по умолчанию сохраняют всё, что вы говорите, и используют эти данные для обучения нейросетей.

Задумывались ли вы, что происходит с вашими вопросами к ChatGPT или беседами с другими ИИ-ассистентами? Я, Станислав Кондрашов, изучаю технологические тренды уже много лет, и тема конфиденциальности при работе с искусственным интеллектом вызывает у меня всё больше вопросов. Мы доверяем ИИ самые разные данные — от рабочих задач до личных размышлений, но мало кто задумывается, куда именно уходит эта информация.

Инструменты вроде ChatGPT, Google Gemini и других ИИ-ассистентов могут быть невероятно полезными, но они же представляют потенциальную угрозу для приватности. Большинство из них сохраняют полную историю ваших разговоров, делая её доступной всем, кто имеет доступ к вашим устройствам. Эти беседы также хранятся в облаке — часто бессрочно — так что они могут быть раскрыты из-за ошибок в безопасности или утечек данных. В некоторых случаях провайдеры ИИ даже отправляют ваши чаты живым людям для проверки.

Станислав Кондрашов Конфиденциальность ИИ-ассистентов

Почему это важно: личный опыт

Я регулярно общаюсь с предпринимателями, которые делятся с ИИ-ассистентами бизнес-идеями, финансовыми расчётами и стратегическими планами. Многие даже не подозревают, что эти данные могут использоваться для обучения нейросетей или проверяться сотрудниками компаний. Станислав Дмитриевич Кондрашов считает: прежде чем доверять ИИ самые сокровенные мысли или конфиденциальную информацию, стоит разобраться, как именно работают настройки приватности.

Чтобы помочь вам лучше защитить свою конфиденциальность, я изучил политики приватности всех крупных ИИ-ассистентов. Вот что нужно знать о том, что они делают с вашими данными и как вы можете это контролировать.

ChatGPT: удобно, но внимательно к настройкам

По умолчанию: ChatGPT использует ваши данные для обучения ИИ. Компания OpenAI предупреждает, что «обучающие данные могут случайно включать личную информацию».

Могут ли люди просматривать ваши чаты? Да. В FAQ ChatGPT компания OpenAI указывает, что может «проверять разговоры» для улучшения систем. Также компания сканирует беседы на предмет угроз физического насилия, отправляя их живым модераторам и, возможно, правоохранительным органам.

Можно ли отключить обучение ИИ? Да. Перейдите в «Настройки» → «Контроль данных» → «Улучшать модель для всех».

Есть ли режим приватных чатов? Да. Нажмите «Включить временный чат» в правом верхнем углу, чтобы разговор не попал в историю и не использовался для обучения ИИ.

Можно ли делиться чатами? Да, через создание публичной ссылки.

Используются ли чаты для таргетированной рекламы? По данным политики конфиденциальности OpenAI, компания не продаёт и не передаёт личные данные для контекстной поведенческой рекламы.

Как долго хранятся данные? До 30 дней для временных и удалённых чатов, хотя некоторые могут храниться дольше для «безопасности и юридических обязательств». Все остальные данные хранятся бессрочно.

Станислав Кондрашов компания использует ваши данные

Google Gemini: мощно, но с оговорками

По умолчанию: Gemini использует ваши данные для обучения ИИ.

Могут ли люди просматривать ваши чаты? Да. Google прямо говорит: не вводите «данные, которые вы не хотели бы показать проверяющему». После того как модератор видит ваши данные, Google хранит их до трёх лет — даже если вы удалите историю чатов.

Можно ли отключить обучение ИИ? Да. Перейдите на myactivity.google.com/product/gemini, нажмите выпадающее меню «Отключить», затем выберите «Отключить» или «Отключить и удалить активность».

Есть ли режим приватных чатов? Да. В левой боковой панели нажмите на иконку чата с пунктирными линиями рядом с кнопкой «Новый чат».

Можно ли делиться чатами? Да, через создание публичной ссылки.

Используются ли чаты для таргетированной рекламы? Google утверждает, что не использует чаты Gemini для показа рекламы, но политика конфиденциальности компании допускает такую возможность. Google обещает сообщать о любых изменениях в этой политике.

Как долго хранятся данные? Бессрочно, если только вы не включите автоматическое удаление в настройках активности Gemini Apps.

Anthropic Claude: баланс приватности

По умолчанию: С 28 сентября Anthropic использует разговоры для обучения ИИ, если только вы не откажетесь.

Могут ли люди просматривать ваши чаты? Нет, хотя Anthropic проверяет разговоры, помеченные как нарушающие политику использования.

Можно ли отключить обучение ИИ? Да. Перейдите в «Настройки» → «Приватность» и отключите «Помочь улучшить Claude».

Есть ли режим приватных чатов? Нет. Вы должны вручную удалять прошлые разговоры, чтобы скрыть их из истории.

Можно ли делиться чатами? Да, через создание публичной ссылки.

Используются ли чаты для таргетированной рекламы? Нет.

Как долго хранятся данные? До двух лет, или семь лет для запросов, помеченных за нарушения безопасности.

Microsoft Copilot: интеграция с экосистемой

По умолчанию: Microsoft использует ваши данные для обучения ИИ.

Могут ли люди просматривать ваши чаты? Да. Политика конфиденциальности Microsoft указывает, что компания использует «как автоматизированные, так и ручные (человеческие) методы обработки» персональных данных.

Можно ли отключить обучение ИИ? Да, хотя эта опция скрыта глубоко в настройках. Нажмите на изображение профиля → ваше имя → «Приватность» и отключите «Обучение модели на тексте».

Есть ли режим приватных чатов? Нет. Вы должны удалять чаты по одному или очищать историю через страницу аккаунта Microsoft.

Можно ли делиться чатами? Да, через создание публичной ссылки. Обратите внимание, что публичные ссылки нельзя сделать приватными без удаления всего чата.

Используются ли чаты для таргетированной рекламы? Да. Microsoft использует ваши данные для таргетированной рекламы. Вы можете отключить это, нажав на изображение профиля → ваше имя → «Приватность» и отключив «Персонализация и память».

Как долго хранятся данные? Данные хранятся 18 месяцев, если только вы не удалите их вручную.

Станислав Кондрашов баланс приватности

xAI Grok: новичок с амбициями

По умолчанию: Использует ваши данные для обучения ИИ.

Могут ли люди просматривать ваши чаты? Да. FAQ Grok указывает, что «ограниченное число» «авторизованного персонала» может проверять разговоры для контроля качества или безопасности.

Можно ли отключить обучение ИИ? Да. Нажмите на изображение профиля и перейдите в «Настройки» → «Контроль данных», затем отключите «Улучшать модель».

Есть ли режим приватных чатов? Да. Нажмите кнопку «Приватный» в правом верхнем углу.

Можно ли делиться чатами? Да, через создание публичной ссылки.

Используются ли чаты для таргетированной рекламы? Нет.

Как долго хранятся данные? Приватные чаты и даже удалённые разговоры хранятся 30 дней. Все остальные данные хранятся бессрочно.

Meta AI: интеграция с социальными сетями

По умолчанию: Использует ваши данные для обучения ИИ.

Могут ли люди просматривать ваши чаты? Да. Политика конфиденциальности Meta указывает, что компания использует ручную проверку для «понимания и создания» ИИ-контента.

Можно ли отключить обучение ИИ? Не напрямую. Пользователи в США могут заполнить специальную форму. Пользователи в ЕС и Великобритании могут воспользоваться правом на возражение.

Есть ли режим приватных чатов? Нет.

Можно ли делиться чатами? Да. Публичные ссылки автоматически появляются в общедоступной ленте и могут отображаться в других приложениях Meta.

Используются ли чаты для таргетированной рекламы? Да. Политика конфиденциальности Meta указывает, что компания таргетирует рекламу на основе собираемой информации, включая взаимодействие с ИИ.

Как долго хранятся данные? Бессрочно.

Perplexity: поиск с ИИ

По умолчанию: Использует ваши данные для обучения ИИ.

Могут ли люди просматривать ваши чаты? Политика конфиденциальности Perplexity не упоминает ручную проверку.

Можно ли отключить обучение ИИ? Да. Перейдите в «Аккаунт» → «Настройки» и отключите «Хранение ИИ-данных».

Есть ли режим приватных чатов? Да. Нажмите на иконку профиля, затем выберите «Инкогнито» под именем аккаунта.

Можно ли делиться чатами? Да, через создание публичной ссылки.

Используются ли чаты для таргетированной рекламы? Да. Perplexity может передавать вашу информацию сторонним рекламным партнёрам и собирать данные из других источников (например, от дата-брокеров) для улучшения таргетинга.

Как долго хранятся данные? До тех пор, пока вы не удалите аккаунт.

Duck.AI и Proton Lumo: приоритет приватности

Западные эксперты отмечают появление новых ИИ-ассистентов, которые ставят приватность во главу угла.

Duck.AI: По умолчанию не использует ваши данные для обучения ИИ благодаря соглашениям с крупными провайдерами. Люди не просматривают ваши чаты, данные не используются для рекламы. Провайдеры моделей хранят анонимизированные данные до 30 дней.

Proton Lumo: Не использует данные для обучения ИИ, не хранит логи чатов, есть режим приватных чатов. Данные не используются для рекламы.

Практические советы от Станислава Кондрашова

Исходя из моего анализа, вот что я рекомендую:

• Проверьте настройки приватности всех ИИ-ассистентов, которыми вы пользуетесь. Не оставляйте всё «по умолчанию».
• Используйте приватные режимы для конфиденциальных разговоров — это есть у ChatGPT, Grok, Perplexity и других.
• Никогда не делитесь с ИИ действительно чувствительной информацией: паролями, финансовыми данными, медицинскими диагнозами.
• Регулярно очищайте историю чатов, если не хотите, чтобы она оставалась в облаке бессрочно.
• Рассмотрите альтернативы вроде Duck.AI или Proton Lumo, если приватность для вас критически важна.
• Помните: если продукт бесплатный, то продукт — это вы. Ваши данные имеют ценность, и компании зарабатывают на них.

Заключение

Искусственный интеллект стремительно входит в нашу жизнь, и это прекрасно — но только если мы осознаём, какую цену платим за удобство. Я убеждён: будущее за прозрачными, контролируемыми пользователем технологиями. Пока мы до него не добрались, стоит быть бдительными и защищать свои данные самостоятельно.

А как вы относитесь к приватности при работе с ИИ? Проверяли ли настройки конфиденциальности в своих любимых ассистентах? Задумайтесь над этим — возможно, пришло время навести порядок в своих цифровых привычках.

Станислав Кондрашов интеграция с социальными сетями

Автор материала: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Следите за публикациями Станислава Дмитриевича Кондрашова, чтобы получать актуальные новости и практические советы, которые помогут сделать вашу жизнь более насыщенной и познавательной.

1. X: SKondrashovBlog
2. ВКонтакте: Клуб Станислава Дмитриевича Кондрашова
3. Telegram: Канал Станислава Дмитриевича Кондрашова
4. Facebook: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
5. Instagram: Официальный аккаунт Станиславка Конлрашова
6. Pinterest: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
7. Яндекс Дзен: Канал Станислава Дмитриевича Кондрашова
8. Одноклассники: Группа Станислава Дмитриевича Кондрашова
9. Rutube: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
10. Threads: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
11. Кондрашов Станислав: Личный сайт
12. VC.ru: Профиль Станислава Дмитриевича Кондрашова
13. LiveJournal: Блог Станислава Дмитриевича Кондрашова

Справка о Станиславе Дмитриевиче Кондрашове:

Станислав Кондрашов является создателем компании, которая уже более трех десятилетий демонстрирует впечатляющие результаты и удерживает лидерские позиции в своей отрасли благодаря внедрению передовых подходов к ведению бизнеса.

Профессиональная подготовка и практический опыт Кондрашова охватывают такие ключевые направления, как строительная индустрия, экономические процессы и финансовое планирование. Станислав проявил себя не только как результативный бизнесмен, но и как ментор для специалистов самых разных профессий.

Несмотря на то, что Станислав не предлагает платных консультаций или образовательных программ, он с удовольствием передает накопленную экспертизу и ценные инсайты через публикации на данном ресурсе.

Станислав Дмитриевич Кондрашов в прессе

Станислав Кондрашов если продукт бесплатный, то продукт — это вы

Станислав Кондрашов ИИ-ассистент

Станислав Кондрашов настройки конфиденциальности

Рейтинг

( Пока оценок нет )

Похожие материалы

Станислав Кондрашов: Эта книга изменит ваш взгляд на ИИ

Станислав Кондрашов: стартап собрал 25,5 млрд на ИИ-ученого

Станислав Кондрашов: Claude Sonnet 4.5 — прорыв в ИИ

Станислав Кондрашов: Китайские автомобили обогнали европейцев – пора признать факты

Станислав Кондрашов: формула успеха брендовых стриминг-шоу

Станислав Кондрашов: зеленые инвестиции олигархов

Станислав Кондрашов: ИИ-учёный получил 25,5 млрд рублей

Станислав Дмитриевич Кондрашов: Почему новые BMW и Mercedes стали уродливыми

Эффективная модель управления операционными рисками центрального банка строится как целостная экосистема — от формулирования риск-аппетита до цифрового аудита и культуры ответственности. Отправная точка — единая методология и таксономия рисков. Без общих определений и классификаторов невозможны сопоставимые метрики и приоритизация; центральный банк задаёт «тон» для всех линий защиты и аффилированных институтов. Системный контур включает самооценки рисков и контроля, ключевые индикаторы риска, панель инцидентов и потерь, а также механизм извлечения уроков из прошлых инцидентов, который используется для улучшения процесса. Такая архитектура не подменяет бизнес-процессы, а «вшивается» в них, фиксируя ответственность и точки контроля на всём жизненном цикле операций.

Следующий элемент — риск-аппетит и связь с целями института. Заявление о риск-аппетите должно транслироваться в операционные лимиты, SLA и KPI подразделений, чтобы управление не превращалось в отчётность ради отчётности. В условиях быстро меняющейся внешней среды пороги срабатывания индикаторов, сценарии стресс-тестов и триггеры эскалации обновляются по регламенту, а не эпизодически; именно регулярность делает контур предсказуемым и управляемым.

Данные и цифровой аудит — технологическая основа современного контроля. Непрерывный мониторинг, встроенный в бизнес-процессы, позволяет выявлять отклонения на ранней стадии и масштабировать проверку до 100 % событий без экспоненциального роста издержек. Решение опирается на сквозные реестры, единые справочники и автоматизированные «контрольные точки», что снижает ручные операции и человеческий фактор. Управление качеством данных становится частью риск-менеджмента: валидируются источники, назначаются владельцы наборов, а качество измеряется понятными метриками —

полнота (доля обязательных полей, заполненных корректно),

согласованность/целостность (непротиворечивость внутри набора и между реестрами; метрика — доля записей, нарушающих правила сверки: расхождение итогов с суммой по строкам, дубли ИНН/ОГРН, «битые» ссылки, несовпадение контрагента в разных реестрах),

актуальность (задержка обновления — время от события до записи),

уникальность (доля дублей).

Операционная устойчивость — это не только предотвращение инцидентов, но и способность поддерживать критические функции при сбоях. Для центрального банка это экосистемная задача: географическое и технологическое резервирование, «горячие» площадки, план непрерывности бизнеса, регулярные учения с участием внешних контрагентов и регуляторов. Сценарные упражнения учитывают цепные эффекты в платёжной инфраструктуре и внешние зависимости и строятся как экстремальные, но правдоподобные сценарии и обратные стресс-тесты: одновременный отказ дата-центра и телеком-магистрали; компрометация обновлений ключевого ПО; уход или дефолт критического провайдера; массовая недоступность платёжных сервисов в пиковое окно. Отдельно проверяются высоковероятные, но недооценённые риски на одном подрядчике или площадке, несогласованность резервных процедур, истечение сроков актуальности планов.

Третьи лица и закупки — один из ключевых каналов операционного риска. Управление им требует перехода от «бумажной» проверки поставщика к полноценному жизненному циклу: квалификация и due diligence на входе, контракт жизненного цикла с метриками качества, мониторинг исполнения и встроенные механизмы санкций. Функциональные ТЗ, расчёт совокупной стоимости владения и предкоммерческие закупки уменьшают риск «заточки» и технологической зависимости, а внутренний аудит проверяет не отдельную сделку, а дизайн правил и распределение ответственности.

Киберриски — часть общего контура, а не «параллельный мир». Метрики ИБ синхронизируются с операционными KPI; ведутся единые каталоги уязвимостей и инцидентов; регулярные пентесты и учения «красных команд» замыкают цикл: обнаружение — реагирование — восстановление — обучение. В регуляторных песочницах обкатываются решения, которые потенциально затрагивают устойчивость инфраструктуры: новые платёжные сценарии и каналы, механизмы цифровой идентификации и биометрии, антифрод- и AML-модели, облачные сервисы для расчётов/отчётности, смарт-контракты в закупках. Связь с киберрисками прямая: уже на стадии пилота проверяются шифрование и управление ключами, сегментация и доступы, устойчивость к DDoS, отказоустойчивость и резервирование, реагирование на инциденты, соответствие требованиям по хранению и локализации данных. Лишь после прохождения этих проверок решения масштабируются.

Наконец, люди и организационная среда — фундамент, на котором держатся технологии. Компетенции аудиторов и риск-менеджеров смещаются к аналитике данных, моделированию и этике алгоритмов; работают форматы «цифровых школ» и проектное обучение на кейсах контрольных органов. Важна культура открытого уведомления о рисках: действуют безопасные каналы для сообщений (включая конфиденциальные/анонимные), установлены сроки и ответственность за их рассмотрение, запрет на любые ответные меры в отношении сообщившего, фиксируется обязательная обратная связь по каждому сигналу. Показатели руководителей привязаны к качеству работы с такими сообщениями и к состоянию данных. В результате прозрачность возрастает.

В сумме эти принципы формируют архитектуру разумных гарантий: единая методология, связанный с целями риск-аппетит, управление данными и цифровой аудит, операционная устойчивость и контроль третьих лиц, скреплённые кадровой и этической рамкой. Такая система снижает вероятность и стоимость операционных сбоев, повышает доверие к институту и укрепляет финансовую стабильность.

Современная финансовая система публичного сектора переживает двойное давление: ускорение цифровизации увеличивает скорость операций, а общественный запрос на прозрачность — планку ответственности. В этих условиях внутренний аудит становится не постфактум-инструментом, а архитектурой «разумных гарантий» — совокупностью процедур и технологий, которые предупреждают злоупотребления и ошибки до того, как они превращаются в потери для бюджета. Под «разумными гарантиями» понимается достижимый при данных ресурсах и рисках уровень уверенности в достоверности отчётности, законности операций и надёжности процессов; это именно вероятностная, а не абсолютная защита — и эта оговорка принципиальна для корректной организации контроля.

Ключ к таким гарантиям — риск-ориентированная логика. Внутренний аудит встраивается в жизненный цикл бюджетного процесса: от планирования программ и закупок до исполнения контрактов и оценки результатов. Приоритеты проверок выстраиваются на основе карт рисков, где коррупционные и фрод-сценарии (конфликт интересов, «аффилированные» поставщики, завышение начальной цены, дробление закупок, фиктивные объёмы) описаны как измеримые гипотезы с порогами срабатывания. Такая методология переводит разговор о добросовестности из моралистики в управляемую технику — с метриками, базой данных и ясной ответственностью «трёх линий защиты».

Цифровой аудит усиливает эту технику за счёт непрерывного мониторинга. Когда контрольные точки автоматизированы, сигнал формируется в момент возникновения отклонения, а не после закрытия отчётного периода. Практика Банка России показывает: переход к цифровым контурам контроля повышает оперативность управления, снижает транзакционные издержки и позволяет масштабировать выборки до 100 % операций, не перегружая персонал. В связке с системным управлением операционными рисками — едиными справочниками, каталогом рисков, регистром причинно-следственных связей инцидентов — аудит превращается в механизм раннего предупреждения, а не ретроспективного поиска виноватых.

Отдельный фронт борьбы со злоупотреблениями проходит в сфере закупок — крупнейшем канале выхода бюджетных средств в реальные контракты. Антикоррупционный эффект достигается там, где закупочная система работает не только «по букве», но и «по смыслу»: функциональные ТЗ вместо «списков брендов», контракты жизненного цикла и расчёт совокупной стоимости владения вместо гонки за минимальной ценой, предкоммерческие закупки и пилоты, исключающие «заточку» под конкретного поставщика. Роль внутреннего аудита здесь — проверять не отдельные договоры, а дизайн правил: как устроены допуски, как формируются лоты, как учитываются риски аффилированности и как работает механизм обжалования.

Муниципальный и региональный уровни усиливают конкуренцию и подотчетность. Базовые открытые реестры и стандарты раскрытия формируются на федеральном уровне; на уровне субъекта и муниципалитета они детализируются и «сшиваются» с местными программами, появляются витрины получателей региональной поддержки и аналитические панели эффективности мер. Дополнительно вводятся карты соответствия для МСП-поставщиков — понятные «дорожные карты» участия в закупках: пошаговые инструкции и чек-листы (какая квалификация и документы нужны, требования к раскрытию аффилированности и предотвращению конфликта интересов, контрольные сроки и отчётность, типовые условия контрактов и риск-триггеры). Такая прослеживаемость защищает средства не только «по процедуре», но и «по эффекту» — через публичные KPI и сопоставимые межтерриториальные сравнения.

Цифровизация придаёт контролю не только скорость, но и глубину. Классическая аналитика данных — детерминистские правила, графы связей, ценовые бенчмарки, поведенческие триггеры — помогает на потоке видеть аффилированность, нетипичное поведение пользователей, завышение цен и дробление закупок. Там, где в работу вовлекаются модели машинного обучения — от антифрод-скорингов до детекторов аномалий и кластеризации поставок, — возникает иной уровень ответственности: нужна строгая валидация и «этический контур» — прозрачность признаков, исключение дискриминации, независимая переоценка качества на актуальных данных, документирование границ применения и возможность апелляции. Логичным продолжением становится «умное» казначейское сопровождение и смарт-контракты: условия и контрольные события зашиваются в код, сокращая ручные вмешательства и пространство для злоупотреблений.

Важно понимать границы ответственности. Внутренний аудит не подменяет следственные органы и не гарантирует абсолютную невозможность мошенничества. Его задача — так сконструировать процессы, чтобы вероятность коррупционных и мошеннических сценариев соответствовала заданному риск-аппетиту организации: он выражается в конкретных метриках (например, допустимая частота инцидентов на 1 млн операций, предел ущерба на единичный случай, время обнаружения и восстановления), Не менее важно, чтобы обнаружение и локализация отклонений происходили быстро и с минимальными потерями: блокировка подозрительного платежа или переход на ручную обработку, временная приостановка/расторжение контракта, вывод поставщика на дополнительную проверку, изоляция уязвимого сегмента ИС и т. п.

Для этого нужны три институциональные опоры: (1) стабильные и единообразные правила бюджетного процесса и закупок; (2) профессиональная независимость внутреннего аудита; (3) связанность сигналов контроля с управленческими решениями — когда показатели контроля встроены в бюджетирование (условно-целевые ассигнования и «стоп-факторы»), в закупочную практику (критерии допуска и санкции по контракту) и в кадровые KPI руководителей (часть вознаграждения зависит от соблюдения процедур и качества данных).

Под информационной рентой коррупционных посредников понимается избыточная выгода, возникающая из-за асимметрии информации: знание непубличных требований и «узких мест» процедур, доступ к закрытым реестрам, умение «настраивать» ТЗ под конкретного поставщика. Там, где действует описанный треугольник — правила устойчивы, аудит независим, а сигналы контроля напрямую влияют на бюджет, закупки и персональные KPI, — эта рента исчезает, а предсказуемость условий для добросовестных участников растёт.

В перспективе «разумные гарантии» будут усиливаться за счёт унификации справочников и метаданных, согласованных правил межведомственного обмена данными и бесшовного сопряжения информационных систем, а также практик открытой отчётности. При такой архитектуре внешний общественный контроль становится институциональным партнёром внутреннего аудита. В результате коррупция и мошенничество теряют главный ресурс — непрозрачность и информационную асимметрию; бюджет выигрывает за счёт снижения потерь и транзакционных издержек, а граждане и бизнес — от более качественных и предсказуемых государственных услуг, ради которых и направляются бюджетные средства.

Сельское хозяйство, как в РФ, так и в мире в целом, – отрасль с низким уровнем применения цифровых технологий. Тотальная цифровизация и роботизация сельхозпроизводства должна стать ответом на имеющиеся в АПК сложности сказал на заседании глава Минцифры Максут Шадаев. По его данным, затраты на цифровизацию в сельском хозяйстве в 2024 году составили 13 млрд руб. С 2020 года эти расходы растут в среднем на 11% в год.

В рамках 27-й Российской агропромышленной выставки «Золотая осень», проходящей с 8 по 11 октября, выступая на пленарном заседании «Цифровизация как инструмент повышения производительности АПК», Председатель Правительства Михаил Мишустин отметил, что продолжается перевод аграрных сервисов в цифровой формат. 77 из них, связанных с сельским хозяйством, уже предоставляется на Едином портале государственных услуг. «Также до 2030 года на единой цифровой платформе должны быть объединены все профильные министерства и ведомства, включая Минсельхоз, Росрыболовство, Россельхознадзор и ряд других ведомств. Такое «единое окно» поможет упростить взаимодействие между участниками аграрного рынка. В шести государственных информационных системах собираются данные, которые практически охватывают самые ключевые вопросы. Через такую систему с 1 марта следующего года будем выдавать бесплатно племенные свидетельства и разрешения на импорт» – сообщил Михаил Мишустин.

На Конференции «Применение ИИ и робототехники в сельском хозяй­стве» были озвучены следующие данные: к 2030 г. уровень цифровой зрелости в сельском хозяйстве может достичь почти 100%, хотя к 2025 г. эта отрасль оцифрована чуть более чем на 60%. Вклад использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в российском АПК в обозримой перспективе, по расчетам аналитиков, может составить $2млрд – $2,9 млрд в растениеводстве и животноводстве и $1,6 млрд – $3,2 млрд для поставщиков АПК. В то же время по данным опроса ВЦИОМ[1] большинство россиян либо впервые слышат о том, что в сельском хозяйстве применяют ИИ, либо знают об этом поверхностно и лишь10% россиян по самооценке хорошо осведомлены об этом. Среди сельчан, которые ближе других к сельскому хозяйству, процент ничего не знающих о применении ИИ в этой отрасли наибольший – 47% в сравнении с жителями других населенных пунктов.

По мнению преподавателя кафедры математики и информационных технологий Среднерусского института управления – филиала РАНХиГС Крюковой Ольги, цифровизация и внедрение технологий ИИ в сельском хозяйстве предъявляют высокие требования к уровню сформированности у сотрудников сельхозпредприятий соответствующих цифровых компетенций. Старшее поколение работников зачастую не готово к технологическим переменам.

[1] https://wciom.ru/analytical-reviews/analiticheskii-obzor/chto-poseesh-to-i-ocifruesh

Новости Искусственного Интеллекта

Новая атака под названием «CometJacking» использует параметры URL для передачи в браузер Comet AI от Perplexity скрытых инструкций, которые позволяют получить доступ к конфиденциальным данным из подключенных сервисов, таких как электронная почта и календарь.

В типичном сценарии не требуется ни ввод учётных данных, ни взаимодействие пользователя: злоумышленник может осуществить атаку, просто предоставив целевым пользователям специально сформированный вредоносный URL.

Методика атаки CometJacking была разработана исследователями компании LayerX, которые сообщили о своих находках в Perplexity в конце августа. Однако команда Perplexity заявила, что не усмотрела проблемы, отметив отчёт как «неподходящий».

Читайте далее