ПЕРВАЯ ИГРА ОТ ЗЕРКАЛА!
Вы можете отправить нам 1,5% своих польских налогов
Беларусы на войне
  1. Суд в Гааге займется Лукашенко. Разбираемся с юристкой, чем ему это грозит
  2. В Гомельской области БПЛА повредил дом, пострадала женщина — она в больнице
  3. По водительским удостоверениям собираются ввести изменения
  4. Семья Вани Стеценко из Гродно, деньги на лечение которого собирали со скандалом, «оставила все и улетела» из Дубая в Беларусь
  5. Представительница официальной делегации Беларуси в ООН вырвала из рук бывшей узницы фотографии беларусских политзаключенных
  6. Магазины предупреждают о скорой пропаже из продажи западного пива — что происходит
  7. «Вопросов куча». Лукашенко — о переговорах с США
  8. «Я в шоке». В Threads рассказали о варианте подработки: одни удивляются расценкам, а другие — тем, что за это вообще платят
  9. На авторынке меняется ситуация — это может сыграть на руку покупателям
  10. Лукашенко: Глава Минприроды Беларуси попался на взятке и находится в СИЗО
  11. «Отравление всех без разбора, и детей, и взрослых». Химик прокомментировал идею Лукашенко удобрять поля солью


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.