Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Год без Асада и Путина. Куда ведут Сирию новые власти и что будет дальше
  2. Семейная шутка стала реальностью: уехавшей из Беларуси педиатру Майе Терекуловой силовики заблокировали счета
  3. Переговоры США и Украины в Майами зашли в тупик из-за территорий и гарантий безопасности. Зеленский назвал встречу «конструктивной»
  4. «Заставлены абсолютно все обочины». Минчане жалуются на проблемы от новой системы оплаты парковок
  5. Доллар готовится: какой курс будет в середине декабря? Прогноз по валютам
  6. Россияне на Харьковщине ударили по плотине Печенежского водохранилища, бьют по мостам в Запорожской и Днепропетровской областях — с какой целью
  7. Помните, Бондарева поставила крест на группе «Дрозды», назвав фронтмена «змагаром-переворотчиком»? Стало известно, чем он занялся после
  8. «Трясти какими-то призывами». Глава МИД очередной раз высказался о Литве — теперь вспомнил про деньги и Россию
  9. Этот популярный беларусский город однажды попал в состав Швеции на целый год. Объясняем, как он там оказался и что было дальше
  10. Температура выше нормы. Какой будет погода на следующей неделе


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.