Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. «У них другое видение, мы это уже понимаем». Каким будет политическое будущее команды Бабарико — рассуждает Артем Шрайбман
  2. В документах по «делу Эпштейна» обнаружились крупные переводы в Минск. Рассказываем, что связывало с Беларусью миллионера и преступника
  3. «Мы на пороге грандиозного шухера». На рынке недвижимости заметили признаки обвала — в чем это выражается
  4. В Кремле заявили, что готовы юридически закрепить свое намерение не нападать на государства ЕС или НАТО — стоит ли этому верить?
  5. Оперативный прорыв в ближайшее время маловероятен. Что происходит спустя 1400 дней после полномасштабного вторжения РФ в Украину
  6. Польская прокуратура начала расследование смерти Никиты Мелкозерова по статье «непредумышленное убийство» — «Белсат»
  7. «Или я сплю, или все». Политзаключенный из-за проблем со здоровьем сам просился в ШИЗО, чтобы его перестали бить сокамерники — рассказываем
  8. «Слушаю и офигеваю». В TikTok активно обсуждают заявление Лукашенко о зарплатах — что в словах политика вызвало такую реакцию
  9. В выяснении отношений между Беларусью и Литвой из-за калия — очередная «серия». Какая идея появилась у Вильнюса
  10. Беларусу, воевавшему в Украине на стороне РФ и вернувшемуся по обмену пленными, на родине дали не менее 10 лет колонии
  11. Дочь отвечает за отца? Власти забрали дом ребенка основателя «Нового зрения» по уголовному делу ее родителя


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.