Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Можно ли православным отмечать Рождество 25 декабря, и что тогда делать 7 января? Спросили у священника
  2. Путин еще в 2001-м говорил Бушу, что Украина «веками была частью России», и грозил проблемами. В США опубликовали стенограммы
  3. «Он не может отойти, это что-то личное». Почему Лукашенко так активно следит за событиями в демсилах — мнение Артема Шрайбмана
  4. Беларусу, воевавшему в Украине на стороне РФ и вернувшемуся по обмену пленными, на родине дали не менее 10 лет колонии
  5. На военном факультете БГУИР висит флаг ЧВК Вагнера. Снимки случайно опубликовал сам университет
  6. Эксперты рассказали, чего добивается Россия в переговорах, чтобы получить более выгодное положение для повторного вторжения в будущем
  7. На больших выходных в Беларуси объявили оранжевый уровень опасности. Каких сюрпризов от погоды стоит ждать
  8. «Як ты сюды патрапіў, рабочы?». Алесь Беляцкий рассказал, как к нему в колонию приезжал Роман Протасевич


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.