Звонок, который изменил всё, начинался обычно. Голос в трубке звучал как голос родного брата, говорил, что его похитили, просил денег на выкуп. Дедушка Тарини Падманабхуни заплатил, не усомнившись ни на секунду. Позже выяснилось: брат был жив-здоров и понятия не имел о звонке. Голос сгенерировал искусственный интеллект.
«Меня зацепили не деньги, — говорит Падманабхуни об этом случае. — А то, что он вообще не мог понять, что это подделка».
Спустя два года после того звонка она основала DetectifAI — компанию из Сан-Франциско, которая занимается ровно этой проблемой: распознаванием синтетических голосов. И проблема оказалась куда масштабнее одной семейной истории. По данным ФБР, только за прошлый год американцы потеряли почти 900 миллионов долларов из-за мошенничества с использованием AI — рост на 24% к 2024-му. Люди старше 60 лет теряют вдвое больше денег, чем те, кому от 50 до 59.
Конкуренция в детекции deepfake-голосов уже плотная: Reality Defender, Pindrop, Resemble AI, разработки Microsoft и Nuance. Но, по словам Падманабхуни, все они работают через облако — звонок или запись отправляются на удалённый сервер для анализа. Это значит, что производители телефонов не могут встроить такую защиту прямо в устройство, а человек, которому звонит мошенник, остаётся без мгновенной защиты в момент разговора.
DetectifAI пошла другим путём: не сжимать громоздкую облачную модель до размеров, влезающих в смартфон, а с самого начала проектировать компактные AI-модели, которые работают внутри операционной системы телефона. Итог — вердикт о том, настоящий голос или сгенерированный, выносится мгновенно, во время звонка, в голосовом сообщении, в любом аудио, и звук при этом не покидает устройство.
Стратегия продаж выстроена умно: сначала лицензирование производителям телефонов, чтобы детекция шла как встроенная функция операционной системы. Падманабхуни сравнивает это с историей AT&T и первого iPhone — эксклюзивный контракт с оператором тогда выделил Apple среди конкурентов. По её логике, первый производитель, который встроит DetectifAI, получит такое же преимущество, а обнаружение подделок голоса со временем станет обязательной характеристикой телефона — как разрешение камеры.
Ядро продукта — SDK, пакет кода, который другие компании встраивают в свои продукты через существующие каналы лицензирования. Второй источник дохода — лицензирование технологии бизнесам и компаниям, занимающимся борьбой с мошенничеством.
Выручка у стартапа уже есть: больше 100 000 звонков в месяц обрабатывается для финансовых учреждений в Индии. Эти звонки совершают AI-голосовые агенты, которые занимаются взысканием долгов и напоминают о кредитных документах — и на каждом звонке работает детекция подделок вместе с верификацией говорящего. Названия клиентов Падманабхуни не раскрывает из-за соглашений о конфиденциальности.
Сама основательница начала заниматься машинным обучением в 12 лет, а позже изучала киберфизические системы в Manipal Institute of Technology в Индии, где возглавила первое в стране студенческое подразделение беспилотных гоночных автомобилей в рамках Formula Student. Самым ценным моментом в истории стартапа она называет не метрики, а отзыв одного из тестировщиков бета-версии в WhatsApp — человека, чьи родственники уже становились жертвами мошенников. Он сказал, что заплатит за такой сервис без раздумий. «У моего дедушки такой возможности не было», — отвечает Падманабхуни.
DetectifAI пока привлекла небольшой seed-раунд от инвесторов Джоша Констайна (бывшего редактора TechCrunch) и Манохара Камата, партнёра консалтинговой фирмы KM Growth. Стартап прошёл отбор редакции TechCrunch для участия в конкурсе Startup Battlefield на TechCrunch Disrupt, который пройдёт с 13 по 15 октября в Сан-Франциско.
Во что углубиться:
- Статистика ФБР по AI-мошенничеству 2025: узнаешь реальные масштабы потерь по возрастным группам и типам схем
- Технология on-device AI против облачных моделей: почему локальная обработка становится трендом для приватности и скорости
- Конкуренты DetectifAI — Pindrop, Reality Defender, Resemble AI: сравнишь разные подходы к детекции синтетического голоса