Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Причиной недавнего отключения отопления в Мозыре стал беспилотник, залетевший в Беларусь во время российской атаки Украины, — «Флагшток»
  2. Как выглядят обложки мировых газет после исторической перепалки Трампа и Зеленского (беларусские вас не удивят)
  3. «Мы сейчас переживаем огромное историческое унижение». Светлана Алексиевич встретилась с беларусами — рассказываем главное
  4. Минский школьник вел дневник во время Второй мировой. Он описал жизнь под оккупацией — вряд ли вы так ее себе представляли
  5. Названы победители антипремии «Золотая малина». Худшим признано супергеройское кино
  6. СМИ сообщили, что США готовы прекратить помощь Украине. Эксперты рассказали о последствиях — они очень печальные
  7. Зеленский опубликовал большое заявление после встречи с Трампом: «Нам нужны гарантии безопасности, а не просто прекращение огня»
  8. The Washington Post: Администрация Трампа рассматривает остановку военной помощи Украине
  9. Мама или бабушка увлекаются «сердечными каплями»? Корвалол таит в себе ряд опасностей и запрещен в США — перескажите близким этот текст
  10. Что произошло после того, как из Белого дома перестали вести трансляцию. В чем признался советник Трампа
  11. Госсекретарь США заявил, что Зеленский должен извиниться за то, что «превратил переговоры в фиаско»


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.