Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. США и Израиль планировали нанести удар по Ирану на неделю раньше — вот почему атаку отложили
  2. Что теперь будет с долларом после эскалации на Ближнем Востоке? Прогноз курсов валют
  3. Трамп: «Аятолла Хаменеи мертв. Ему не удалось скрыться»
  4. Российские войска продолжают наступление на севере Харьковской области, но не могут продвинуться — ISW
  5. Один увлекается тестами, другой «спалился» из-за выборов. Игорь Лосик — об информаторах, которых подсаживают в камеры СИЗО КГБ
  6. «Не думаю, что могу праздновать». Какие настроения в Тегеране после американско-израильских ударов и гибели Хаменеи
  7. Иран подтвердил гибель верховного лидера Хаменеи. Вместе с трауром в стране объявили неделю выходных. В соцсетях — кадры празднований
  8. В Минском районе под колесами поезда погибла 19-летняя девушка
  9. Скандал в Польше: беларуске во время операции удалили матку и яичники, но не спросили ее согласия. Идет расследование
  10. «Коллективное спаривание». Ученые заметили странный обычай племени, до сих живущего в каменном веке: с ними никак не могут найти контакт
  11. Рядом с Николаем Лукашенко часто можно видеть одного и того же охранника. Узнали, кто он
  12. «Белавиа» сообщила, что будет с ближайшими рейсами в Израиль, Катар и ОАЭ


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.