В США в топ App Store ворвалось необычное приложение Neon, которое предлагает пользователям зарабатывать на своих телефонных разговорах. Принцип работы прост. Сервис платит 30 центов за каждую минуту записи, но есть ограничение — максимум 30 долларов в день. Если звонок происходит между двумя пользователями Neon, приложение фиксирует обе стороны разговора, если же собеседник использует обычный телефон, то сохраняется только речь владельца приложения.
Компания утверждает, что удаляет личные данные и обезличивает записи, однако в пользовательском соглашении закреплены широкие права на использование собранных аудиофайлов. Neon может не только продавать данные третьим лицам, но и модифицировать их. Основные клиенты сервиса — AI-компании, которые используют реальные разговоры для обучения голосовых моделей. Но остаётся риск, что эти же данные могут попасть в руки создателей дипфейков или мошенников, которые смогут воспроизводить чужие голоса.
Интересно, что в США такой сервис формально не нарушает закон. В большинстве штатов достаточно согласия одной стороны для записи разговора, поэтому фиксация собственных реплик считается легальной. Именно эта юридическая лазейка позволила Neon запуститься и быстро завоевать популярность. Однако в экспертном сообществе уже звучат опасения: пользователи готовы продавать свои голоса за деньги, не задумываясь о том, где и как они могут быть использованы в будущем.
Феномен Neon показывает, как стремительно меняется рынок данных для ИИ. Если раньше для обучения моделей активно собирали тексты и изображения, то теперь в центр внимания выходят аудиозаписи и живые диалоги. И хотя приложение подаётся как способ заработать на своих разговорах, оно поднимает важный вопрос — стоит ли столь дёшево отдавать то, что может стать самым уязвимым элементом цифровой безопасности.
Сейчас приложение закрылось из-за утечки.
Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!
Автор: cognitronn
