Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Жаркого лета не предвидится? Синоптик Рябов рассказал о погоде на следующую неделю
  2. И снова оранжевый. Синоптики предупредили об опасной погоде в воскресенье
  3. Из России «прилетела» новость, которая способна повлиять на ситуацию на валютном рынке Беларуси. Что произошло?
  4. Тихановская рассказала подробности об угрозах ее детям в кабинете Ермошиной в 2020 году
  5. Эксперты ISW оценили планы Путина по захвату половины территории Украины к 2026 году
  6. Что с очередями на границе после сообщений ГПК о том, что Польша якобы перестала пускать автобусы?
  7. Чиновники решили взяться за очередную категорию работников — думают навести порядок в отрасли
  8. Всплыл побочный эффект из-за новшеств по кредитам на автомобили Geely
  9. «Признание, что не готов иметь дело с избирателями». Может ли Лукашенко полностью отменить президентские выборы?


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.