Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Это заболевание будет существовать вечно. Однажды оно уничтожило до трети населения Европы — рассказываем
  2. В Беларуси «взбесились» цены на товары. Эксперт прогнозирует, что ближайшие месяцы ситуация ухудшится
  3. «Не 3 гады, а 33 жыцця». Супруга экс-журналиста «президентского пула» Дмитрия Семченко подтвердила его выход на свободу
  4. «До 2000 беспилотников за ночь»: через несколько месяцев российские удары по Украине станут шокирующе массированными — ISW
  5. «Хотел спасти хотя бы какое-то количество людей». Поговорили с дочкой задержанного беларуса, который отправлял данные в «Беларускі Гаюн»
  6. Прогноз по валютам: ждать ли доллар снова по 3 рубля? Неожиданное решение США
  7. Заместитель Келлога рассказал, как под водку проводил с Лукашенко переговоры об освобождении политзаключенных
  8. Главу фонда BYSOL Андрея Стрижака обвинили в рассылке непрошеных фото своих гениталий женщинам. Он признал это и отреагировал


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.