ПЕРВАЯ ИГРА ОТ ЗЕРКАЛА!
Вы можете отправить нам 1,5% своих польских налогов
Беларусы на войне
  1. Более 2000 дней за решеткой. Как известные политзаключенные выглядели до и после освобождения
  2. «Я не хочу бегать с автоматом по улице». Лукашенко — об освобожденных политзаключенных, оставленных в Беларуси
  3. Бывшая «правая рука» Лукашенко и его спутница скупают землю в крошечной деревне. Рассказываем детали
  4. «Плошчы-2006» — 20 лет. Поговорили с участницей, одной из первых поставивших палатку в самом центре Минска
  5. «Знала много чувствительной информации, и не только о нас»: Павел Латушко — о возможном появлении Мельниковой в Минске
  6. «Была просто телом, которому что-то надо делать». Супруга директора ЕРАМ — о тяжелом лечении от рака, рецидиве и надежде
  7. Россия может готовить наступление на Донбассе: что фиксируют аналитики
  8. «Села ў турму за тое, што 20 рублёў мне пералічыла ў СІЗА». В Литву приехала часть освобожденных политзаключенных — первые впечатления
  9. В Минске дорожает проезд в городском общественном транспорте
  10. Сначала почти лето, потом понадобятся зонты. Прогноз погоды на неделю
  11. «Она уже давно в Беларуси». Отец Анжелики Мельниковой признался, что она жива и здорова


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.