Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Включат ли в квартирах отопление «хотя бы наполовину» из-за похолодания? Коммунальники ответили
  2. Жителям Гомельщины, признанным «тунеядцами», стали рассылать «повестки» из милиции — «Флагшток»
  3. Эксперты о новых заявлениях Путина: Готовит российское общество к более длительной войне в Украине и возможным столкновениям с Западом
  4. «Предложения уже забрасывают — сколько человек надо, на какие сферы». Глава одного из районов — о пакистанцах и других рабочих мигрантах
  5. С 1 сентября в школах вводят запрет на мобильные телефоны
  6. На крупных заводах не хватает тысячи работников. Их заманивают зарплатами почти до 7000 рублей: рассказываем, кого и на какие деньги ищут
  7. Доллар успел подешеветь в короткую неделю: чего ждать от курсов в начале мая? Прогноз по валютам
  8. Самосуд или справедливое возмездие? Как народные мстители карают тех, кого не наказывают власти (это явление есть и в Беларуси)
  9. Силовики заявили о «доставке в Беларусь» двоих человек: калиновца и экс-кандидата в Координационный совет, подозреваемого в связях с КГБ
  10. Вы знали, что из-за банковской карточки можно заработать «уголовку»? Нацбанк вводит новшества для «пластика» — 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.