Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. «Вясна»: Вышел на свободу бывший пресс-секретарь А1 Николай Бределев
  2. Пауза США в поставках оружия Украине укрепляет представление Владимира Путина о «теории победы» — ISW
  3. Лукашенко много лет молчал об одном важном факте из своей биографии. Вот что нам удалось узнать
  4. ВОЗ призвала резко повысить цены на три товара. Это поможет предотвратить 50 млн преждевременных смертей
  5. Известны имена четырех политзаключенных женщин, которые вышли по помилованию к 9 мая
  6. Власти пересмотрели новые правила сканирования товаров на кассах, на которые массово жалуются продавцы и покупатели
  7. «Люди должны сами решить, остаться ли в стране или уехать». В демсилах прокомментировали очередное освобождение политзаключенных
  8. Продаете продукты со своего огорода? Власти подготовили для вас налоговые изменения
  9. СМИ: чиновники ЕС удивились откровенности высказывания главы МИД Китая о войне в Украине. Вот что он сказал
  10. «Я не собираюсь годами тут бороться. Вижу решение в месяцах». Большое интервью «Зеркала» с Сергеем Тихановским


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.