Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. «Я — уходящий президент». Лукашенко заявил, что не хочет проблемы своего руководства страной перекладывать на преемника
  2. Киев предложил Минску сбивать над Беларусью залетевшие российские беспилотники. Что на это ответил Лукашенко
  3. «Не ждите комментариев. И не потому, что мы боимся». Рассказываем, как в Варшаве встречали освобожденных беларусских политзаключенных
  4. Превзошел во лжи даже «военкоров»: Герасимов иностранным военным атташе озвучил цифры захваченных в Украине территорий — что с ними не так
  5. Прокуратура проверила работу военруков. Узнали из непубличного документа, какие проблемы нашли в воспитании «патриотов»
  6. «Мы не бульдозеры, нам нужно время, мы люди». Колесникова и Бабарико поговорили с Тихановской
  7. Беларусь — союзник России в войне, но один нарратив Кремля власти обходят стороной. Ученый проанализировал госСМИ и объяснил парадокс
  8. Этот беларус сбежал из СССР с третьей попытки, но силовики пришли к нему даже на Западе. Рассказываем о легендарном побеге и его цене
  9. Чиновники активно прошлись по этой категории работников, после чего возник их дефицит. Проблема дошла до Лукашенко — тот требует решить
  10. В Беларуси при задержании убили оппозиционера — трое силовиков пострадали, заявил Лукашенко
  11. Освобожденные и вывезенные в Украину беларусские политзаключенные приехали в Варшаву


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.