Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Состоялся матч-реванш между Усиком и Фьюри. Кто победил
  2. По госТВ сообщили о задержании «курьеров BYSOL». Его глава сказал «Зеркалу», что не знает такие фамилии (и это не все странное в сюжете)
  3. Погибли сотни тысяч людей. Рассказываем о самом смертоносном урагане в истории, который привел к падению диктатуры и развалу государства
  4. Стало известно, кто был за рулем автомобиля, въехавшего в толпу на рождественской ярмарке Магдебурга. Число погибших выросло
  5. Численность беларусов, официально проживающих в Польше, выросла в пять раз. Сколько их?
  6. Настоящую зиму можно пока не ждать. Прогноз погоды на 23−29 декабря
  7. «Киберпартизаны» получили доступ к базам с официальными причинами смерти беларусов. В ней есть данные о Макее, Зельцере и Ашурке
  8. Кто та женщина, что постоянно носит шпица Умку во время визитов Лукашенко? Рассказываем
  9. В российской Казани беспилотники попали в несколько домов. В городе закрыли аэропорт, эвакуируют школы и техникумы
  10. Экс-дипломат Павел Слюнькин поступил в один из лучших вузов мира. «Зеркало» узнало, как ему это удалось и кто платит за образование
  11. Что означает загадочный код R99 в причинах смерти Владимира Макея и Витольда Ашурка? Узнали у судмедэкспертки (спойлер: все прозаично)
  12. Эксперты: Украина впервые провела «атаку роботов», а Путин пытается «подкупить» бывших участников войны
  13. Эксперты проанализировали высказывания Путина о войне на прямой линии по итогам 2024 года — вот их выводы


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.