Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. У уехавших за границу из-за политики продолжают отнимать земельные участки. Появился свежий пример
  2. Прожил 25 лет, но стал классиком, написав гимн «Пагоня» в горячке, почти перед смертью. Объясняем, в чем величие Максима Богдановича
  3. В Минске работали call-центры мошенников. В их офисы нагрянули силовики, задержаны 55 человек
  4. Пособие на погребение резко сократится. С чем это связано
  5. В одной из стран ЕС предлагают ввести новые ограничения для беларусов
  6. ЕРИП ввел очередное новшество
  7. Провластный лейбл нашел новое лицо для популярного проекта. Эта девочка еще даже не окончила школу
  8. «Это второй день рождения». Мальчику из Гродно Ване Стеценко в дубайской клинике ввели один из самых дорогих препаратов в мире
  9. «Когда узнали, что к чему, были в шоке». Минская риелторка чудом спасла девушку от потери квартиры
  10. В январе рухнули средние зарплаты — масштаб их падения способен поразить (счет идет на сотни рублей)
  11. Аналитики назвали населенные пункты, которые ВСУ освободили во время февральского наступления на юге — ISW
  12. Многим не было и 30 лет. В четвертую годовщину войны вспоминаем беларусов, которые отдали жизнь за Украину


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.