Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Крупнейшую сеть фастфуда в Беларуси открывал выходец из КГБ. Рассказываем
  2. Для тех, кто получает подарки не от родственников, хотят ввести налоговое новшество. Тот случай, когда оно вряд ли понравится
  3. Жителям четырех районов Минска в воду добавят флуоресцеин. Что это
  4. Синоптики рассказали, когда в страну придет «весьма существенное похолодание»
  5. Собрали пять скрытых признаков СДВГ у взрослых. Эти особенности часто принимают за характер, но их игнорирование опаснее, чем кажется
  6. Его открывали с помпой и снесли тайком за одну ночь. Рассказываем, что за огромный памятник стоял в центре Минска
  7. Осужденный за убийство беларуски в Варшаве подал жалобу на приговор. Стало известно окончательное решение по делу
  8. Для тех, у кого есть автомобили, квартиры и земельные участки, чиновники придумали очередное налоговое новшество
  9. Беларусь готовится получить щедрый «подарок» из-за границы — его масштабы впечатляют. Но это несет риски для страны
  10. Россия задействовала «ошеломляющее количество» живой силы и техники для захвата Покровска. Что сейчас происходит в городе и вокруг него
  11. Польский визовый центр добавил новую категорию виз. Кто по ней может подать документы
  12. Для водителей намерены ввести новшество с 1 января


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.