Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. ВСУ нанесли удар по важнейшему для России заводу. Рассказываем, что он производит
  2. В измене государству обвинили трех минчан, которые проводили социсследования
  3. Погибший в Брестской районе при взрыве боеприпаса подросток совершил одну из самых распространенных ошибок. Что именно произошло
  4. «Мне отказано в назначении». Женщина проработала 30 лет, но осталась без трудовой пенсии — почему так произошло
  5. МВД изменило порядок сдачи экзаменов на водительские права. Что нового?
  6. Помните школьницу из Кобрина, победа которой на олимпиаде по немецкому возмутила некоторых беларусов? Узнали, что было дальше
  7. Умер беларусский актер и режиссер Максим Сохарь. Ему было 44 года
  8. Высокие чины тайно договаривались, как «удержать» цену на дорогой товар. Не вышло, Беларусь потеряла сотни миллионов долларов — рассказываем
  9. Хоккейное «Динамо-Минск» сотворило главную сенсацию в своей истории. Рассказываем, что произошло
  10. У культового американского музыканта, получившего Нобелевскую премию, нашли беларусские корни
  11. В сюжете госканала у политзаключенного была странная бирка на плече. Узнали, что это и для чего
  12. Первого убитого закопали в землю еще живым. Рассказываем о крупнейшей беларусской банде


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.