Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Россия ударила дронами и ракетами по Киеву — полностью разрушен подъезд жилого дома, есть погибшие и раненые
  2. Власти придумали очередное ограничение для населения
  3. Беларусы жалуются, что не могут найти в продаже отечественный товар, с которым, казалось бы, не будет проблем. Проверили — так и есть
  4. Путин хочет представить себя Трампу незаменимым посредником для урегулирования ситуации на Ближнем Востоке — вот для чего он это делает
  5. Чиновники взялись за еще одну категорию работников
  6. На рынке труда продолжает усугубляться обстановка — растет дефицит кадров. Но есть еще один не самый позитивный момент
  7. На молочном рынке маячит банкротство двух компаний. Что об этом известно
  8. «Человек выглядел как кусок мяса черно-синего цвета». Так над беларусом издевались в секретной тюрьме — ее здание видели многие из вас
  9. Один из санаториев «взорвал» TikTok введенной платой за вход для некоторых людей. В здравнице ответили
  10. С начала года потерял больше 14%: как долго будет дешеветь доллар. Прогноз по валютам


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.