Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. СМИ заявили, что в Беларуси находятся 360 тысяч российских солдат, которые готовы «напасть на НАТО». Литовская разведка прокомментировала
  2. В разборках Беларуси и Литвы из-за калия наметился весьма неожиданный поворот. Рассказываем, что заявили в Вильнюсе
  3. «Украинцы должны понять, что их место в России». Очередная порция заявлений кремлевских чиновников раскрыла истинные цели войны РФ
  4. Виктор Бабарико ответил на вопрос: «Лукашенко — диктатор?»
  5. «Дáвите людей, дáвите, но все никак не задáвите». Почему силовиков так задел флешмоб с красной помадой — мнение
  6. Освобожденные и вывезенные в Украину беларусские политзаключенные приехали в Варшаву
  7. Почему Виктор Бабарико отказывается отвечать на вопросы о Крыме? Это нежелание или политическая позиция? Спросили аналитика
  8. Привел Лукашенко к власти, затем стал его противником и написал одну из лучших книг об этом политике. История Александра Федуты
  9. «Растет продолжительность жизни». Чиновники оперативно по цепочке утверждают пенсионное изменение
  10. «Сложнейший вопрос». Украинский журналист спросил у Виктора Бабарико, чей Крым, — что он ответил
  11. «Ребята, надо уметь признавать поражение». Лукашенко рассказал о «прагматичных предложениях», которые передал Коулу
  12. «Стоимость уходит все дальше от отметки в 2000 долларов». Что происходит на рынке недвижимости в Минске


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.