Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Чиновники активно прошлись по этой категории работников, после чего возник их дефицит. Проблема дошла до Лукашенко — тот требует решить
  2. В BELPOL прокомментировали слова Лукашенко об убийстве «бэчебэшника» при задержании
  3. «И как жить?» В TikTok показали расчетный на одном из предприятий со скромными суммами — это вызвало обсуждение
  4. «Думаю, вопрос по Украине и Крыму для Статкевича не стоял». Большое интервью «Зеркала» с нобелевским лауреатом Алесем Беляцким
  5. Заявления Путина об «успехах» российских войск в Украине противоречат сообщениям военных блогеров и высокопоставленных военных — ISW
  6. Беларусь — союзник России в войне, но один нарратив Кремля власти обходят стороной. Ученый проанализировал госСМИ и объяснил парадокс
  7. Киев предложил Минску сбивать над Беларусью залетевшие российские беспилотники. Что на это ответил Лукашенко
  8. «Мы не бульдозеры, нам нужно время, мы люди». Колесникова и Бабарико поговорили с Тихановской
  9. К родным известного беларусского путешественника снова приходили силовики и предлагали ему «покаяться»


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.