Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Лукашенко вылетел «на традиционную дружескую семейную встречу» в Китай
  2. «Не просто экономика, а шанс на выживание». Что пишут китайские СМИ о визите Лукашенко к Си Цзиньпину
  3. На выборах президента Польши победил консерватор Навроцкий
  4. Вторая встреча украинской и российской делегаций в Стамбуле — о чем удалось (и нет) договориться сторонам
  5. Эксперты нашли побочный эффект дефицита кадров, который наверняка порадует тех, у кого есть работа
  6. Эксперты рассказали, как Россия затягивает переговоры, делает их непродуктивными и чем на самом деле является ее меморандум о мире
  7. Крупнейший апрельский отток кадров за шесть лет. В каких отраслях активно увольняют работников
  8. «У людей шок от донатов на войну». Поговорили с сотрудником беларусского юрлица «Лесты», которое решено передать в собственность РФ
  9. «Не назвал Лукашенко диктатором». Известный польский журналист рассказал «Зеркалу», чего ждать беларусам от президента Навроцкого
  10. Доллар стал дешевле 3 рублей: что дальше? Прогноз по валютам
  11. Литва перестала признавать небиометрические паспорта россиян. А что с беларусскими? Узнали
  12. Как думаете, в какой из сфер самый заметный разрыв в зарплатах мужчин и женщин? Есть большой шанс, что вы удивитесь
  13. У мобильных операторов появились очередные новшества в тарифных планах. Некоторые из них «умрут» — клиентам надо принять решение


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.