ИИ-ассистент Muse от Meta собирает досье на друзей и родственников пользователей

Коротко

  • Исследователи обнаружили, что ИИ-ассистент Muse от 1 создаёт подробные досье на друзей, родственников и коллег пользователя, хотя сами эти люди могут даже не знать о сборе информации.
  • Muse каждый час обновляет память, запоминает события и особенности отношений между людьми, а по ночам анализирует разговоры, чтобы давать более персональные рекомендации.
  • Muse хранит данные в изолированной виртуальной машине и позволяет удалять память. Однако, по мнению автора статьи, это не решает проблему сбора личных сведений о третьих лицах без их согласия.

Персональные ИИ-ассистенты собирают подробные досье не только на пользователей, но и на их друзей, родственников и коллег. Исследователи изучили устройство Muse от 1 и выяснили, как агент запоминает чужие личные данные, отслеживает отношения между людьми и использует эти сведения для рекомендаций.

Muse от Meta и Dots от представляют новое поколение персональных ИИ-ассистентов. В отличие от обычных чат-ботов, они обладают долговременной памятью и могут работать с личными сервисами пользователя: почтой, мессенджерами и файлами. Такие агенты способны отправлять сообщения, выполнять поручения и даже участвовать в финансовых операциях. При этом платежи требуют подтверждения владельца, а сбор информации может идти автоматически.

После выхода Muse специалисты по безопасности исследовали его файловую систему и обнаружили необычную инструкцию: агент должен создавать отдельное досье на каждого человека из окружения пользователя. Это касается членов семьи, партнёров, друзей, коллег и других людей, которые регулярно упоминаются в разговорах.

Сначала в досье может быть всего несколько строк, но со временем оно обрастает подробностями. Muse запоминает, где человек живёт, чем занимается, когда у него день рождения и какие события связывают его с пользователем. Например, агент может сохранить информацию о совместных накоплениях, недавнем переезде, поездке в марте или споре, который удалось разрешить.

Отдельное внимание уделяется самим отношениям: насколько люди близки, что их объединяет, как они общаются и в какой поддержке могут нуждаться. В досье предусмотрен раздел «Укрепление», где агент собирает идеи для будущего общения. Он может напомнить о годовщине, предложить повод позвонить другу или подсказать, как поддержать близкого человека. При этом инструкция требует опираться на реальные сведения: лучше оставить поле пустым, чем придумать несуществующий факт.

Память Muse обновляется не только во время общения. Как выяснили исследователи, фоновые задания запускаются каждый час: агент просматривает накопленную информацию, распределяет её по темам и дополняет записи. Для хранения используются обычные файлы Markdown, в том числе ежедневные заметки в каталоге ~/memory/. PostgreSQL помогает искать информацию в этих записях.

Есть и ночной процесс, который разработчики называют «сновидениями». Он анализирует недавние разговоры и готовит рекомендации для следующих сеансов. Старые результаты сохраняются в каталоге ~/dreams/. Получается, что память агента продолжает пополняться и упорядочиваться даже тогда, когда пользователь с ним не разговаривает.

Исследователи обнаружили и другие подробности архитектуры Muse. Во внутренних файлах агент фигурирует под названием Hatch, а каталог agents/ содержит записи о 113 субагентах. Для создания приложений используется среда Spaces с TypeScript, React, серверными функциями, Drizzle, SQLite и Bun. Кроме того, по результатам одного из исследований, установка Muse с настройками по умолчанию даёт агенту права администратора в Ubuntu, доступ к оперативной памяти, системным заданиям cron.d и пользовательским файлам, включая SSH-ключи.

Главная проблема, на которую обращает внимание автор публикации на , касается людей, которые никогда не устанавливали такого ассистента. Пользователь может добровольно открыть ИИ свою переписку, но его друзья и родственники не обязательно соглашались на создание подробных профилей. По мнению автора, эти сведения могут дополнить социальные графы, которые технологические компании уже собирают через мессенджеры и социальные сети.

При этом Muse предусматривает меры защиты. Данные и контекст пользователя хранятся в отдельной виртуальной машине, недоступной другим агентам. Память можно удалить, а подключённые сервисы — отключить. В разработке защищённой среды участвовал Мокси Марлинспайк, один из создателей Signal. Архитектура также призвана ограничить возможность самостоятельного взаимодействия персональных агентов друг с другом.

Однако техническая изоляция не снимает вопрос о согласии третьих лиц. Даже если никто посторонний не получит доступ к собранным сведениям, сам ассистент уже формирует подробную картину чужой жизни. Именно в этом автор видит новый риск: ради более полезных рекомендаций ИИ начинает запоминать информацию о людях, которые не давали ему такого поручения.

FAQ

Что Muse запоминает о друзьях и родственниках пользователя?

Агент может сохранять сведения о месте жительства, работе, важных датах, совместных планах и истории общения. Он также описывает характер отношений и использует эти записи, чтобы предлагать поводы для встреч, звонков и поддержки близких.

Можно ли удалить данные, которые собрал Muse?

По описанию системы, пользователь может стереть память агента и отключить доступ к внешним сервисам. Muse хранит данные в изолированной виртуальной машине, а механизм удаления рассчитан на полное уничтожение сохранённых воспоминаний.

Читайте также

  1. Baton позволяет переносить историю работы между пятью ИИ-агентами
  2. Kodik обошёл Codex, OpenCode и DeepSeek Harness: почему важна не только ИИ-модель
  3. Пять месяцев доработок GoClaw: почему разработчик создал свою платформу ИИ-агентов
  4. Собираем LLM-агента на Python
  5. Можно ли заменить Codex и Claude Opus? Тест показал силу дешёвых ИИ-моделей и пределы локальных
Ключевые инсайты из новости (по версии ChatGPT)
  • Архитектура долговременной памяти ИИ-агентов: Исследование Muse от Meta описывает многоуровневую память ИИ-агента: ежедневные записи сохраняются в Markdown-файлах, фоновые задания каждый час распределяют информацию по темам, а PostgreSQL обеспечивает поиск. Отдельный ночной процесс анализирует историю общения и формирует рекомендации для следующих сеансов. Такая архитектура представляет интерес для разработки корпоративных ИИ-ассистентов, сохраняющих рабочий контекст между сессиями.
    [Архитектура ИИ-агентов]
Для получения полного доступа оформите подписку PubMag PRO.
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Инсайты автоматически генерируются с помощью искусственного интеллекта на основе текста статьи.
← Назад в лентуЧитать оригинал →
✈️ Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!