Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. «У каждого политика свое время». Интервью с ветераном беларусской оппозиции — о старении, Тихановской и ответственности Позняка
  2. «Каждый в отдельности кувыркаемся туда-сюда». Лукашенко посетовал, что страны экс-СССР не «горят желанием бежать» по пути Беларуси и РФ
  3. Что будет с курсом доллара в ближайшие месяцы — прогноз эксперта
  4. Умер актер Андрей Бордухаев. Ему было 49 лет
  5. Россия усилила штурмы у Покровска и, вероятно, готовится к долгой изнурительной операции — ISW
  6. Мобильные операторы вводят очередные изменения. Среди прочего они пригрозили «спящим» клиентам
  7. Беларусы получат потяжелевшие жировки за июнь. На сколько вырастут платежи?
  8. У чиновников родилась новая идея, как привлечь выпускников в село и в армию. Хотят подключить частников
  9. Их могилы «светятся» до сих пор. Рассказываем жуткую историю «призрачных девушек», для которых работа мечты стала смертельным кошмаром
  10. Есть «ловушка», в которую могут попасть некоторые водители. Рассказываем подробности


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.