Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. На глубине 700 метров под землей оказались заблокированными 33 человека. Они ждали помощи более двух месяцев — как их оттуда вытянули
  2. В Литве на границе удивились, что в автобусе из Беларуси приехало очень мало пассажиров, и решили осмотреться внутри. Что обнаружили
  3. Беларусы лишились части заработка на перегоне подержанных авто в соседнюю страну
  4. Неделя начнется с лютых морозов — еще сильнее, чем говорили синоптики. Местами будет до −29°С
  5. Всего пять шагов, пару минут вашего времени — и польская налоговая отправит «Зеркалу» деньги. Рассказываем, что нужно сделать
  6. Один из самых известных беларусских актеров сменил работу и ушел от российской звезды
  7. У беларуса в эмиграции неожиданно отказали почки. Нужна пересадка, и жена жертвует ему свою — рассказываем историю этой семьи
  8. Карточки популярного среди беларусов иностранного банка перестали работать в РБ
  9. Курс доллара опускается к минимуму, но есть нюанс. Прогноз курсов валют
  10. Россия тестирует стратосферную систему связи в качестве альтернативы Starlink — что она собой представляет
  11. На Минщине троих иностранцев задержали за разбой — им по 17−18 лет. К делу подключился Интерпол


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.