5 мая 2026, 12:58
Суд в Москве оштрафовал Google и Telegram за неудаление запрещённой информации
Таганский суд Москвы признал Google и Telegram виновными в неудалении запрещённого в России контента. Google оштрафовали на 15,2 млн рублей, Telegram — на 7 млн рублей. Об этом сообщает «Интерфакс» из зала суда.
Google оштрафовали по четырём протоколам о неудалении запрещённой информации (ч. 2 ст. 13.41 КоАП). Telegram — по ч. 4 ст. 13.41 КоАП (неудаление запрещённой информации, связанной с призывами к экстремистской деятельности, порнографией или наркотиками).
Google и Telegram неоднократно привлекали к ответственности в России. В последний раз Таганский суд Москвы штрафовал Google за неудаление запрещенного в РФ контента 27 апреля. Тогда сумма штрафа составила 19 млн рублей. Telegram в последний раз штрафовали 21 апреля на 7 млн рублей по той же статье.
Читают сейчас
35 минут назад
Электромобили UMO впервые вышли на первое место по продажам в РФ
Российский бренд UMO по итогам мая 2026 года в первый раз занял первое место по продажам новых электромобилей в России. Об этом сообщает «Автостат» со ссылкой на информация аналитической компании ППК.
45 минут назад
Вышел js-dos 8.4.0: 3Dfx через WebGL, свежий веб стек и OPFS
Состоялся релиз js-dos v8.4.0 — новой версии платформы для запуска DOS-приложений и игр прямо в браузере. Читать далее
47 минут назад
Демографы утверждают, что выход iPhone отвечает за значительный процент падения рождаемости в США
Экономисты из Middlebury College опубликовали исследование с неожиданным выводом: распространение смартфонов, начавшееся с выхода первого iPhone в 2007 году, могло сыграть заметную роль в снижении рож
51 минуту назад
В программе Петербургского цифрового хаба будет сессия об искусственном интеллекте в 1С
Петербургский виртуальный хаб 2026 сформировал архитектуру деловой программы. В одном из треков запланирована сессия Инфостарта о практическом применении ИИ-инструментов в экосистеме 1С — для задач уч
1 час назад
Как посчитать, приносит ИИ пользу или нет?
До сих пор оценка эффективности нейросетей и ML-моделей в бизнесе часто напоминала гадание. Команды хвастались «высокой точностью модели», а финдиректора разводили руками, не понимая, где реальные ден