«Сейчас нам очень стыдно». «Яндекс» признал нарушение собственных принципов

Аудит выявил несколько случаев нарушения корпоративных принципов и этических норм «Яндекса», однако, компания уточнила, что недавно слитые части кода не представляют угрозы для безопасности пользователей и самих проектов.

«Сейчас нам очень стыдно, и мы приносим извинения нашим пользователям и партнёрам. Считаем необходимым рассказать, почему такое происходило, и что в связи с этим мы намерены предпринимать», — заявили в компании.

В своём пресс-релизе российский ИТ-гигант привёл несколько примеров причин для извинения:

  • В «Яндекс.Лавке» была выявлена возможность ручной настройки рекомендаций любых товаров без пометки об их рекламном характере.
  • Один из опубликованных фрагментов тестовых алгоритмов временно включал микрофон без упоминания «Алисы».
  • В утекшем коде содержались контактные данные водителей «Яндекс.Такси».
  • Также части кода содержали слова, не влиявшие на работу сервисов, но были оскорбительны для людей разных рас и национальностей.

31 января, 2023

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

02.09.2026
НСПК будет учитывать даже неиспользуемый «пластик»
02.09.2026
Oberon объединил биометрический СКУД, видеонаблюдение и мониторинг среды
02.09.2026
Еврокомиссия взяла в оборот гигантов Кремниевой долины
01.09.2026
Зачем нужна новая классификация дата-центров
01.09.2026
Корейцев ждут бесплатные нейросети. Но в основном местные
01.09.2026
Минцифры: Всех «белых» — в отдельные подсети!
01.09.2026
Вступил в силу приказ ФСТЭК России №60
01.09.2026
«Сбер» не видит явного интереса к цифровому рублю
01.09.2026
Топ отраслей по росту ИТ-расходов — исследование Т1
31.08.2026
ИИ «решил обманывать людей и создавать ложные личности»

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных