Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Мария Колесникова встретилась с отцом — фото
  2. Еще одна страна Евросоюза восстанавливает пограничный контроль
  3. Беларуска попала в больницу и спустя три дня впала в спячку из-за ошибки медсестры
  4. Российская армия собирает силы и готовится к интенсивным штурмам — эксперты рассказали, на каком направлении
  5. В ISW предположили, кто мог нанести удар по дамбе Кураховского водохранилища и для чего
  6. В Украине после интервью пропагандистке Лебедевой задержали мужчину, который помогал уклонистам бежать от мобилизации
  7. Что будет с курсом доллара после победы Дональда Трампа: прогноз по валютам
  8. «Много ли мужчин скажут это?» Писательница Светлана Алексиевич вспомнила, как Виктор Бабарико бывал у нее в гостях и что ее поразило
  9. Президент Польши отказался от совместной фотосессии на климатическом саммите из-за Лукашенко
  10. Беларусы пожаловались в Совмин на нехватку «естественного света» и предложили вернуть переход на зимнее время. Что им ответили
  11. Тиль Швайгер выступил с оправданиями из-за вояжа в Беларусь
  12. Еще одна претендентка вышла из президентской гонки
  13. Полку почетных консулов прибыло. Кто завел дружбу с новыми странами в интересах Лукашенко
  14. БРЦ: Как агенты спецслужб внедрились в оппозицию и к волонтерам


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.