Google DeepMind і GovTech Сінгапуру роблять on-device ШІ проти шахрайських чатів

Google DeepMind і сінгапурський GovTech доопрацювали on-device модель виявлення шахрайства на базі Gemma, пише DeepMind 14 жовтня 2026. Мета — помічати маніпулятивні схеми в чатах (інвестиційне шахрайство, фейкові вакансії, видавання себе за посадовців) без відправки тексту повідомлень у хмару.

Чому саме такий підхід

DeepMind наводить дані щодо Сінгапуру: шахрайство становить понад половину зареєстрованих злочинів і понад S$4 млрд збитків з 2019 року, а складна соціальна інженерія — до 80% втрат. Універсальні моделі часто пропускають місцеві трюки, тож модель доопрацьовували на локальних шахрайських діалогах (банки, установи, регіональні схеми) на анонімізованих наборах, а не на приватних повідомленнях громадян — так зазначено в дописі.

Як працює конвеєр на телефоні

DeepMind описує двоступеневу схему:

1. Легкий класифікатор переглядає вхідні повідомлення з низьким споживанням енергії.
2. Якщо є підозра, доопрацьована Gemma аналізує ширший фрагмент розмови, щоб підтвердити або відхилити сигнал.

Якщо модель фіксує маніпуляцію, пристрій може показати попередження в реальному часі до передачі грошей чи облікових даних. DeepMind каже, що доступ до розмов на пристрої — лише зі згодою користувача за умовами застосунку, а ні Google, ні уряд Сінгапуру не читають чати через це розгортання, бо висновок лишається на пристрої.

Управління та вихід

Навчання відбувалося в GCP-пісочниці під керуванням GovTech. Для тренування не використовували приватні PII, стверджує DeepMind; тестували на синтетичних діалогах і місцевих корпусах. Вихід у застосунки буде поетапним. У блозі немає публічних цифр точності чи дати масового запуску для споживачів.