Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Главу фонда BYSOL Андрея Стрижака обвинили в рассылке непрошеных фото своих гениталий женщинам. Он признал это и отреагировал
  2. Заместитель Келлога рассказал, как под водку проводил с Лукашенко переговоры об освобождении политзаключенных
  3. «Не 3 гады, а 33 жыцця». Супруга экс-журналиста «президентского пула» Дмитрия Семченко подтвердила его выход на свободу
  4. «Хотел спасти хотя бы какое-то количество людей». Поговорили с дочкой задержанного беларуса, который отправлял данные в «Беларускі Гаюн»
  5. Кресла-убийцы. Дома и на работе вас может подстерегать опасность, о которой вы не знали — объясняем, как ее избежать
  6. В пяти точках Беларуси под землей лежат ядовитые «вечные химикаты». Ситуацией сильно обеспокоена Генпрокуратура — рассказываем
  7. «Я считаю, что нас довольно много: до 35% по стране». Беларус, который называет себя инцелом, рассказал, как пришел к этой мысли
  8. В Беларуси «взбесились» цены на товары. Эксперт прогнозирует, что ближайшие месяцы ситуация ухудшится
  9. «До 2000 беспилотников за ночь»: через несколько месяцев российские удары по Украине станут шокирующе массированными — ISW
  10. Это заболевание будет существовать вечно. Однажды оно уничтожило до трети населения Европы — рассказываем
  11. Прогноз по валютам: ждать ли доллар снова по 3 рубля? Неожиданное решение США


Исследователи из Университета штата Северная Каролина разработали инструмент для обучения ИИ, который поможет программам лучше учитывать то, что люди не всегда говорят правду, предоставляя личную информацию. Новый метод обучения разработан для использования в ситуациях, когда у людей есть экономический стимул лгать, например, при подаче заявки на ипотеку или попытке снизить страховые взносы, пишет «Хайтек».

Фотография используется в качестве иллюстрации. Фото: pixabay.com
Фотография используется в качестве иллюстрации. Фото: pixabay.com

ИИ уже используют в самых разных ситуациях для поддержки принятия решений. Такие программы, как правило, используют для прогнозирования математические алгоритмы, основанные исключительно на статистике. Проблема в том, что этот подход создает стимулы для людей лгать, например, чтобы получить ипотеку.

Исследователи разработали набор параметров, которые можно использовать для определения того, как ИИ учится делать прогнозы. Параметры помогают программе распознавать и учитывать экономические стимулы человека. Другими словами, ИИ учится распознавать обстоятельства, в которых человеку выгодно лгать.

В ходе моделирования, подтверждающего концепцию, модифицированный ИИ лучше обнаруживал неточную информацию от пользователей. Исследователи делают новые параметры обучения ИИ общедоступными, чтобы разработчики ИИ могли экспериментировать с ними.

«Это эффективно снижает стимул пользователя лгать при отправке информации. Однако маленькая ложь все равно может остаться незамеченной. Нам нужно проделать дополнительную работу, чтобы понять, где находится порог между „маленькой“ и „большой ложью“. В какой-то момент, если мы сделаем ИИ достаточно умным, мы сможем полностью устранить эти стимулы», — рассказал соавтор исследования Мехмет Канер.