Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. «Теща» Лукашенко пыталась уничтожить частную медицину, но не получилось. Вспоминаем, как начиналась эра медцентров в Беларуси
  2. Минчане снова выстроились в очередь за квартирами. Вокруг какого ЖК ажиотаж на этот раз?
  3. МВД хочет взять под контроль домофоны
  4. В 2027 году заработают три изменения для тех, кто выезжает за границу
  5. Семейные связи и хорошие должности. Где работают родственники невестки Лукашенко
  6. «Хренин призвал». Лукашенко заявил, что его младший сын служит в армии
  7. Пропавшую беременную минчанку нашли убитой
  8. Беларуска более трех месяцев стоит в «новой» очереди на польскую визу — поговорили с ней. Выводы экспертов тоже не радуют
  9. Лукашенко предлагал женщинам «родить трех малышей и требовать что угодно». Минчанка родила тройню и попросила квартиру
  10. Лукашенко: «Выиграть конфликт с расположенными по периметру государствами мы не можем»


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.