Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Семейная шутка стала реальностью: уехавшей из Беларуси педиатру Майе Терекуловой силовики заблокировали счета
  2. «Трясти какими-то призывами». Глава МИД очередной раз высказался о Литве — теперь вспомнил про деньги и Россию
  3. Власти бросились устранять дефицит кадров. Эксперт: решение на поверхности — при чем тут увольнения из-за политики, аресты и «тунеядцы»
  4. «Власти не получат от нас ни евро, пока не станут демократическими». Интервью с еврокомиссаром Мартой Кос о поддержке и будущем Беларуси
  5. Россия собирается организовать «мирные протесты» в крупных городах Украины — вот с какой целью
  6. Секс, насилие, унижение. Рассказываем, как на самом деле жили женщины в партизанских отрядах Беларуси во время войны
  7. В 2020-м «непростой» иностранец хвалил Лукашенко и говорил, что «никто не украдет» его имущество в Беларуси. Реальность оказалась иной
  8. «Мы сами со всем разберемся». Тихановская прокомментировала скандал вокруг мужа и его возможный отъезд в Америку
  9. Многодетной маме, которая вынужденно живет в Польше, силовики заблокировали карту, куда шли алименты. Вот что говорят чиновники
  10. Для беларусов хотят сделать «безвизовым» целый курортный регион
  11. Доллар готовится: какой курс будет в середине декабря? Прогноз по валютам
  12. «Заставлены абсолютно все обочины». Минчане жалуются на проблемы от новой системы оплаты парковок


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.