Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Оказывается, в СИЗО на Володарского были вип-камеры. Рассказываем, кто в них сидел и в каких условиях
  2. «Да, глупо получилось». Беларусы продолжают жаловаться в TikTok на трудности с обменом валюты
  3. Похоже, мы узнали реальную численность населения Беларуси. И она отличается от официальной статистики
  4. Топ-5 первоапрельских розыгрышей, которые удались чересчур хорошо
  5. У беларусов есть собственный русский язык? Вот чем он отличается от «основного» и что об этом говорят ученые
  6. Правительство вводит новшества в регулирование цен — что меняется для производителей и торговли
  7. Узнали из непубличного документа, сколько медиков не хватает в Беларуси (и как чиновники научились скрывать эту цифру)
  8. Депутаты приняли налоговое новшество. Рассказываем, в чем оно заключается и кого касается
  9. Был ли у пропавшей Анжелики Мельниковой доступ к спискам донативших НАУ и другой важной информации? Узнали у Павла Латушко
  10. В Кремле усилили риторику о «первопричинах войны»: чего там требуют от Трампа и что это будет означать для Украины — ISW
  11. Власти репрессируют своих же сторонников с пророссийскими взглядами. В чем причина? Спросили у политических аналитиков


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.