Вы можете отправить нам 1,5% своих польских налогов
Беларусы на войне
  1. На рынке труда в Минске наблюдаются перемены. Каких работников они затрагивают
  2. «Задерживают всех, кого вчера не было». Силовики опять пришли в офис ZROBIM architects
  3. Появилось очередное пенсионное новшество — оно вряд ли порадует людей. Чиновники рассказали подробности
  4. Минздрав предупредил беларусов о штрафах до 1350 рублей — за что их можно получить
  5. В соцсетях все еще обсуждают и тестируют на себе слабительный чудо-зефир. Но с ним надо быть осторожными — и не потому, что вы подумали
  6. Мошенники начали рассылать опасные «пасхальные открытки». Вот как это работает
  7. Мобильные операторы вводят изменения — один из них запустил новую услугу. Ее могут оценить те, кто хочет получить «чистый» номер телефона
  8. В деревне под Минском продали дом за рекордные 2,4 млн долларов
  9. Кочанова придумала, за что еще можно наказывать беларусов
  10. В список «экстремистских» материалов добавили аккаунт известного беларусского путешественника, объехавшего весь мир
  11. Новый министр информации Дмитрий Жук рассказал, когда могут заблокировать YouTube в Беларуси


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.