Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. «Автократы в Москве и Минске будут праздновать кончину». Американские власти исполнили мечту беларусских
  2. Зеленский сменил начальника Генштаба ВСУ
  3. Рекорд по доллару, который никто не ожидал: прогноз по валютам
  4. Российские военные блогеры поймали Владимира Путина на очередном вранье. Что в этот раз
  5. Родители все еще отдают девочек на детские конкурсы красоты. Но не задумываются о том, что за ними на самом деле стоит, — рассказываем
  6. Появилось расследование о еще одной резиденции Лукашенко. Рассказываем интересные факты
  7. Сбежал из суда, отобрав пистолет у конвоира, и годами был в бегах. Вспоминаем историю «самого дерзкого преступника Беларуси»
  8. «Нужны врачи». Кочановой пожаловались на дефицит медиков
  9. «Сотрудница взяла мой телефон, сняла чехол и посмотрела, что под ним». Рассказываем, какая обстановка на границе с соседними странами
  10. Лукашенко в очередной раз оскорбил Зеленского. Политику «прилетел» колкий ответ из Киева, который поймет едва ли не каждый беларус


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.