Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Трамп назначит специального посланника по Беларуси. Он поблагодарил Лукашенко и анонсировал освобождение политзаключенных
  2. «Беларусь является союзником России в войне». ISW о том, зачем воздушные шары с беларусской территории атакуют вильнюсский аэропорт
  3. Литва снова обратится к Минску из-за застрявших фур — на этот раз на более высоком уровне
  4. Литовские фуры отгонят на неработающий погранпереход, где могут применить «все предусмотренные законом меры»
  5. Лукашенко объяснил, как разговаривает с Кочановой без мобильных телефонов
  6. Спортсмены меняли имена, команды и изображали судей. Подробности о масштабной схеме договорных матчей, которые транслировались на 1XBET
  7. Милиция грозила «административкой» тем, кто не придет в комиссию по «тунеядцам». Теперь дошло до реального наказания
  8. Чтобы попасть утром, очередь занимали с вечера. Рассказываем историю магазина, где бывал каждый минчанин и многие беларусы
  9. Стало понятно, куда двинется курс доллара в ноябре: прогноз для валют
  10. «В следующий раз будешь думать дважды». Электромобиль беларуски «сгорел» на зарядке — по делу вынесли первый в своем роде приговор
  11. Вернулся в соцсети один из гродненских блогеров, обвиненных в мошенничестве со сбором на лечение ребенка. Вот что он рассказал


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.