Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. Следователи рассказали подробности дела маньяка-лифтера
  2. Этой ночью Беларусь посетил смерч. Посмотрите на фото последствий
  3. С сайта МВД пропала функция онлайн-проверки запрета на выезд из страны
  4. Украина ударила по новому Wildberries
  5. Жена «кошелька» Лукашенко написала бестселлер — его перевели на беларусский язык
  6. Из Беларуси эвакуировали семью барабанщика, который играл на протестах и получил шесть лет колонии
  7. Умер при загадочных обстоятельствах, работал на российского олигарха. Как сложились судьбы министров иностранных дел Беларуси
  8. В Беларуси активно создается новая десантно-штурмовая бригада
  9. Куда сложнее всего поступить на платное в Беларуси? Появились данные о конкурсе и проходных баллах
  10. К беларусским чиновникам обратились из-за атак дронов по складам Wildberries в России — на что им жалуются и о чем просят
  11. «Трое комбайнеров едят, а перед ними танцуют и поют десять человек». Как «битва за урожай» в Беларуси превратилась в «агротреш»
  12. Доллар готовится к росту: каких уровней ждать в начале августа? Прогноз курсов валют
  13. «Откуда вас столько?» Что происходит с преследованием за протесты 2020 года, в «деле Гаюна» и в других громких историях
  14. Африканская жара наступает на Беларусь — скоро будет плюс 40


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.