Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Главного балетмейстера минского Большого театра обвинили в плагиате
  2. Марина Золотова опубликовала первый пост после освобождения
  3. Опоздали на работу из-за сильного снегопада, а начальник грозит наказанием? Законно ли это — объясняет юрист
  4. Синоптики объявили желтый уровень опасности и на вторник
  5. Россиянка с семьей приехала на выходные в Минск и возмутилась, что улицы в центре после циклона не почищены, — беларусы ей ответили
  6. Эксперты объяснили, почему Россия ударила «Орешником» именно по Львову
  7. Время дешевого доллара заканчивается: когда курс вернется к 3 рублям и куда пойдет дальше. Прогноз валютных курсов
  8. Еще одна страна освобождает заключенных под давлением США
  9. СМИ: Трамп поручил составить план вторжения в Гренландию
  10. Появилось новшество по водительским удостоверениям


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.