Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Правительство Беларуси приняло решение, которое может удивить жителей страны, где есть АЭС
  2. Беларусов с двойным гражданством перестали пропускать в страну по иностранным документам
  3. Огромный город рухнул за 15 секунд, погибли более 300 000. Рассказываем о самом кровавом землетрясении в истории
  4. Для медиков и желающих выехать на работу за границу могут ввести изменения. Что за они
  5. «Я лучше промолчу». Трамп сообщил о прошедшем разговоре с Путиным
  6. «С моей стороны это был тактический шаг». Полина Шарендо-Панасюк рассказала, что подписала соглашение о сотрудничестве с силовиками
  7. «К сожалению, я любила этого человека». Тимановская попросила силовиков, чтобы они задержали ее бывшего мужа — узнали, зачем ей это
  8. Россия задействует для шпионажа против стран НАТО технологии, разработанные в ходе войны, — СМИ рассказали об инциденте в Германии
  9. «Мы должны сначала принять закон». Для родителей хотят ввести новую обязанность, но как это будет работать, чиновники не могут пояснить
  10. «Вясна»: Задержания на границах Беларуси продолжаются
  11. Доллар станет еще дешевле в феврале? Прогноз по валютам
  12. Вот почему важны независимые СМИ. У детской школы искусств в Хойниках упал дрон — как местная газета объяснила, почему не пишет об этом
  13. «Ваше время прошло»: лидеры ультраправых сил обратились к главам основных партий ЕС


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.