Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. «Вся партия антибиотика изъята по всей стране». Главврач прокомментировала смерть роженицы
  2. «Мы с адвокатом сидели в кабинете и все слышали». Экс-сотрудник Betera пришел судиться с бывшим работодателем, а тот устроил кол-центр
  3. Кто те девушки, которые «случайно» оказались в Mak.by во время визита Лукашенко? Узнали
  4. Стало известно, куда трудоустроился один из экс-сотрудников Службы безопасности Лукашенко, — «Бюро»
  5. Помните трагедию в Ельске, где 14-летняя девочка впала в кому и умерла? Похоже, ей дали тот же антибиотик, что и роженице в Дзержинске
  6. «Ни фига себе». В TikTok рассказали о курьезном случае по «тунеядству»: в истории — попадание в базу «иждивенцев» и звонки из милиции
  7. В Могилеве и окрестностях — вспышка очень заразного вируса, особенно опасного для некоторых людей
  8. Доллар стремительно дорожает: что будет с курсами в середине марта? Прогноз по валютам
  9. Минчанин подарил отцу квартиру и гараж. Прокурор пришел с вопросами к новому владельцу, тот на них ответил неправильно — сделку отменили
  10. Девушки попали в неприятности после того, как спели «Матушка-земля» в гардеробе кафе
  11. Минчанка забронировала столик в престижном ресторане на 8 марта. В преддверии праздника ее попросили внести депозит — 800 рублей
  12. Санаторий, куда Азаренок «отправлял» беларусов и беларусок вместо Дубая, обещает людям то, что невозможно. Вот чем заманивает здравница


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.