Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Антирекорд за 15 лет. В Беларуси была вспышка «самой заразной болезни» — получили закрытый документ Минздрава
  2. Госсекретарь США заявил, что Трамп готов бросить попытки помирить Украину и Россию и «двигаться дальше» — при каком условии
  3. Путин отклонил предложение США и Украины о 30-дневном прекращении огня — эксперты о ситуации на войне
  4. «Пути молодых мужчин и женщин расходятся»? Откуда растут ноги у тренда, о котором эксперты давно бьют тревогу (но лучше не становится)
  5. Почему Лукашенко больше не отпускает политзаключенных? И зачем КГБ устроил облавы на риелторов? Спросили у политического аналитика
  6. Правозащитники: В Дзержинске проводят задержания и обыски, повод — послевыборные протесты
  7. Что стало с «крышей» Бондаревой? Артем Шрайбман порассуждал, почему известная активистка оказалась за решеткой
  8. Битва за частный сектор: минчане отказываются покидать дома ради нового парка
  9. «Не думаю, что что-то страшное». Попытались устроиться в госорганизации с подписью на последних выборах не за Лукашенко — что вышло
  10. Путин объявил «пасхальное перемирие» на фронте
  11. «Беларусов действительно много». Поговорили с мэром Гданьска о наших земляках в городе, их бизнесе, творчестве и дискриминации
  12. «У меня нет буквально никаких перспектив, и я буквально никому не нужен». Роман Протасевич рассказал, «как обстоят дела»


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.