Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Окончательно «умерла» одна из фирм на автомобильном рынке. Появились новые подробности этой истории
  2. В Минске с крыши самого высокого жилого дома спрыгнул человек
  3. Беларусь заняла «почетное» место, а победил Вьетнам. В России прошел конкурс-заменитель «Евровидения»
  4. «Генеральное наступление осени по всем фронтам». Какой будет погода до конца сентября
  5. Встреча Путина и Трампа на Аляске привела к одному неприятному последствию. Вот к какому
  6. Погиб в ДТП, умер в изгнании, жив, но давно не дает интервью. Как сложились судьбы беларусских олигархов
  7. Счет женщин шел на десятки. Подробности интимной жизни самого любвеобильного правителя на территории Беларуси
  8. Власти уверяют, что не будут поднимать пенсионный возраст. Экономист же считает, что другого выхода нет — и напрячься надо женщинам
  9. Путин сделал важный вывод после встречи с Трампом и, похоже, специально слил его в СМИ. О чем идет речь и зачем он это сделал
  10. Мобильные операторы предупредили клиентов, что вводят изменения
  11. Французский тренч и сумка за тысячи долларов. Сколько стоит образ, в котором Наталья Петкевич посетила монастырь


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.