Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Правозащитники: В Дзержинске проводят задержания и обыски, повод — послевыборные протесты
  2. В МВД Польши ответили, при каких условиях возможно открытие пунктов пропуска
  3. «Не думаю, что что-то страшное». Попытались устроиться в госорганизации с подписью на последних выборах не за Лукашенко — что вышло
  4. Почему Лукашенко больше не отпускает политзаключенных? И зачем КГБ устроил облавы на риелторов? Спросили у политического аналитика
  5. Битва за частный сектор: минчане отказываются покидать дома ради нового парка
  6. Путин объявил «пасхальное перемирие» на фронте
  7. Путин отклонил предложение США и Украины о 30-дневном прекращении огня — эксперты о ситуации на войне
  8. Госсекретарь США заявил, что Трамп готов бросить попытки помирить Украину и Россию и «двигаться дальше» — при каком условии
  9. «Пути молодых мужчин и женщин расходятся»? Откуда растут ноги у тренда, о котором эксперты давно бьют тревогу (но лучше не становится)
  10. Какой будет погода на следующей неделе? «Лето» закончится, придет похолодание
  11. «Беларусов действительно много». Поговорили с мэром Гданьска о наших земляках в городе, их бизнесе, творчестве и дискриминации
  12. Этот триллер от Hulu переворачивает представление о сериалах про постапокалипсис. Объясняем, стоит ли смотреть (да)
  13. Что стало с «крышей» Бондаревой? Артем Шрайбман порассуждал, почему известная активистка оказалась за решеткой


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.