ПЕРВАЯ ИГРА ОТ ЗЕРКАЛА!
Вы можете отправить нам 1,5% своих польских налогов
Беларусы на войне
  1. На торговом рынке маячит очередное банкротство. Скорее всего, вы знаете эту компанию
  2. BELPOL: Российский завод сорвал сроки и выставил огромный счет беларусам за «союзный самолет»
  3. Белый пепел, «дети-медузы» и рождение монстра. История катастрофического ядерного испытания, которую пытались скрыть
  4. «Так живет почти вся Беларусь». В Threads показали расчетный лист якобы с одного из предприятий — некоторых удивила зарплата
  5. Доллар приближается к трем рублям: что будет с курсами во второй половине марта. Прогноз по валютам
  6. Помните убийство девушки в Минске, где мать с сыном расчленили труп, сварили и перекрутили на мясорубке? Вот что сейчас с преступником
  7. Один из операторов придумал, как обойти ограничения по безлимитному мобильному интернету. Клиенты, скорее всего, оценят находчивость
  8. «Поставили клеймо». Стало известно, за что в прошлом году судили пропагандистку Ольгу Бондареву
  9. «Они должны помнить, что я говорил». Экс-журналист пула Лукашенко — об увольнении и разговорах с силовиками
  10. Адский понедельник. 65 лет назад случилась катастрофа, которую советские власти пытались стереть из истории Киева, — рассказываем


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.