Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. На фронте погиб воевавший на стороне России сын экс-кандидата в президенты Беларуси Дмитрия Усса — «Наша Ніва»
  2. Полиция Таиланда установила личность пропавшей в Мьянме беларуски
  3. Почему Лукашенко так задели заправки? Кризис на АЗС однажды уже вызвал массовые протесты в Беларуси — вспоминаем, как это было
  4. Доллар готовится к быстрому рывку: какой курс будет в конце октября? Прогноз по валютам
  5. «Дотошно досматривали и на разговор вызывали». На границе Беларуси продолжаются допросы с проверками телефонов
  6. В ГАИ предложили ужесточить ответственность для некоторых водителей
  7. «Это не та Беларусь, которая была до 2020 года. Совсем не та». Поговорили с дважды политзаключенным, который недавно уехал из страны
  8. «Киберпартизаны» сообщили о новой масштабной утечке из КГБ. В базе — данные тысяч сотрудников и контактировавших с ведомством
  9. «Строительство оказалось нерациональным». В минском метро объяснили, почему станции «Профсоюзная» не будет
  10. «Советский Союз — это фашистский застенок», — считал первый ректор БГУ. Рассказываем об этом смелом ученом, влюбившемся в Беларусь
  11. В парламент поступил законопроект от Лукашенко. Документ подготовлен по итогам масштабной ревизии законодательства
  12. Кремль усиливает пропаганду о «полном успехе» в Украине и готовит россиян к победе любой ценой — ISW
  13. Для этих работников несколько лет назад ввели ужесточения, им тогда припомнили в том числе политику. Чиновники снова взялись за них
  14. Подоходный налог для некоторых беларусов хотят поднять до 40%. Стали известны подробности возможного новшества


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.