Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Виктор Бабарико ответил на вопрос: «Лукашенко — диктатор?»
  2. «Не ждите комментариев. И не потому, что мы боимся». Рассказываем, как в Варшаве встречали освобожденных беларусских политзаключенных
  3. СМИ заявили, что в Беларуси находятся 360 тысяч российских солдат, которые готовы «напасть на НАТО». Литовская разведка прокомментировала
  4. «Сложнейший вопрос». Украинский журналист спросил у Виктора Бабарико, чей Крым, — что он ответил
  5. Этот беларус сбежал из СССР с третьей попытки, но силовики пришли к нему даже на Западе. Рассказываем о легендарном побеге и его цене
  6. Путин публично дал понять, что не отступит от своих первоначальных военных целей и хочет захватить как можно больше территорий — ISW
  7. «Дáвите людей, дáвите, но все никак не задáвите». Почему силовиков так задел флешмоб с красной помадой — мнение
  8. «Я — уходящий президент». Лукашенко заявил, что не хочет проблемы своего руководства страной перекладывать на преемника
  9. «Растет продолжительность жизни». Чиновники оперативно по цепочке утверждают пенсионное изменение
  10. Почему Виктор Бабарико отказывается отвечать на вопросы о Крыме? Это нежелание или политическая позиция? Спросили аналитика
  11. Освобожденные и вывезенные в Украину беларусские политзаключенные приехали в Варшаву


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.