Новости технологий: Google’s Gemini app — 18.12.2025

Google представила новую функцию в своем приложении Gemini — возможность автоматически определять, были ли видео созданы или отредактированы с помощью технологи...

📋 Обзор

Google представила новую функцию в своем приложении Gemini — возможность автоматически определять, были ли видео созданы или отредактированы с помощью технологий искусственного интеллекта. Эта новинка особенно актуальна в контексте растущего потока контента, созданного с использованием генеративных моделей, которые становятся все доступнее и сложнее отличимыми от настоящих съёмок.

Функция проверки видеоматериалов работает через анализ различных характеристик файла: метаданных, визуальных признаков и особенностей, вызывающих подозрение в искусственном происхождении контента. Алгоритмы Gemini способны выявлять признаки, характерные для синтезированных изображений и видео, такие как аномалии в движениях, неестественные переходы, или артефакты, возникающие при генерации с помощью нейросетей. Особенно полезно это для журналистов, исследователей, платформ и пользователей, сталкивающихся с распространением фейковых новостей или манипулированных видеоматериалов.

Российская информационная среда сталкивается с аналогичными вызовами: фейковые ролики, созданные с помощью зарубежных генеративных моделей или редакторов, становятся причиной дезинформации и политической манипуляции. Поэтому подобные инструменты изначально вызывают интерес у российских журналистов, регуляторов и платформ. В условиях, когда распространение видео с поддельным содержанием уже стало частью информационной повестки, технология Google может стать одним из новых инструментов борьбы с недостоверным контентом. Важно отметить, что система Google проверяет видео только на наличие признаков генерации искусственным интеллектом — она не говорит о полном соответствии или уникальности оригинального видео, а лишь выявляет вероятность использования подобных технологий при создании или редактировании. В российских реалиях подобные технологии могли бы помочь платформам, вроде ВК или Яндекс.Зен, автоподдерживая борьбу с распространимым фейковым контентом и подтверждая или опровергая его достоверность. Такие разработки только начинаются, и их эффективность зависит от постоянного совершенствования алгоритмов и доступа к базе данных примеров поддельных видео. В будущем можно ожидать интеграцию подобных решений во внутренние системы соцсетей и платформ, что поможет не только бороться с дезинформацией, но и улучшить уровень доверия к видеоконтенту в интернете. В российском контексте важно следить за развитием таких технологий и обсуждением стандартов их использования. На локальных платформах разработка и тестирование аналогичных инструментов, основанных на международных трендах, могла бы стать важной частью борьбы с подделками и манипуляциями с видеоматериалами. Кроме того, применение таких решений может помочь в более точной идентификации фейков в случае информационных конфликтов или киберпропаганды, что становится все более актуальным в условиях глобальной информационной войны.