Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Кремль продолжает готовить российское общество и экономику к затяжной войне с Украиной и НАТО — вот какой указ подписал Путин
  2. «Пари Сен-Жермен» разгромил «Интер» в финале Лиги чемпионов
  3. Милиция снова пригрозила населению «административкой» — вплоть до ареста. Из-за чего на этот раз
  4. Как отличаются пенсии беларусов — посмотрели
  5. Чиновники бросились тушить «пожар» на рынке труда — от Лукашенко до главы МВД. Но он активно продолжает разгораться
  6. Россия тянет с мирными переговорами, пока ее армия продвигается вглубь Украины — эксперты
  7. В Брянской и Курской областях РФ ЧП на железной дороге — рухнули мосты, есть погибшие и пострадавшие
  8. «Абсолютно безопасный препарат» стал кошмаром человечества. Как экс-нацисты создали популярное лекарство, сломавшее десятки тысяч жизней
  9. «Сможет ли Лукашенко, давший им силу, удерживать их, покажет время». Экономист — о рисках из-за «отжима» бизнеса силовиками и чиновниками


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.