Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. «С началом СВО это вошло в разряд первоочередных задач». Прибыл первый эшелон с российскими военными для участия в «Западе-2025»
  2. «Спрячьте деньги». В эфире ОНТ показали, как начальник ОАЦ передал Тихановской сверток перед выездом из Беларуси в августе 2020 года
  3. Круглый стол переговоров однажды привел к свержению режима у наших соседей. Как им это удалось и возможно ли это в Беларуси — объясняем
  4. В Беларуси откорректировали ПДД
  5. Искусство «слива»: что стоит за информацией от источников в Кремле, которая попадает в западные СМИ
  6. Что в 2020 году могло пойти иначе? И могло ли? Мнение
  7. Спрашивают про зарплату в Польше, арестовывают мебель. Силовики приходят с обысками к родным участников Дня Воли за границей
  8. Пропагандист в эфире госТВ перечислил адреса объектов недвижимости, которой владеют некоторые из уехавших за границу беларусов
  9. Мария Мороз, которую власти вывозили вместе с Тихановской, рассказала, почему до границы с ними ехал глава ОАЦ Павлюченко
  10. Власти продолжают «отжимать» недвижимость у уехавших за границу из-за политики. На этот раз — у известной спортсменки
  11. Почему власть боится акций беларусов за рубежом? Спросили у социолога
  12. Появилось несколько налоговых новшеств — рассказываем подробности
  13. В видео госТВ фигурировал якобы начальник охраны штаба Бабарико. Он бывший силовик, отсидевший в тюрьме
  14. Тихановская прокомментировала «Зеркалу» видео, где глава ОАЦ передает ей сверток и говорит, что там деньги


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.