Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Мужчина сделал колоноскопию и умер через три недели. Семья написала уже более 10 писем в госорганы
  2. «Оторвался тромб». Правда ли, что это может случиться у любого, даже здорового человека, и как избежать смертельной опасности?
  3. На войне в Украине погиб беларусский доброволец Алексей Лазарев
  4. Минсвязи вводит ограничение скорости для безлимитного мобильного интернета
  5. В Минск начнет летать новая авиакомпания. Билет стоит всего 89 рублей
  6. На четверг объявили желтый уровень опасности. Водителям и пешеходам — приготовиться
  7. Белый дом перепутал Бельгию с Беларусью и включил ее в список участников «Совета мира» Трампа
  8. «Люди военкоматам нужны». Эксперты обнаружили новшества в осеннем призыве и рассказали, к чему готовиться тем, кому в армию весной
  9. Умерла Ирина Быкова, вдова Василя Быкова
  10. «Это куда более крепкий орешек». СМИ узнали еще одну страну, где США рассчитывают сменить власть до конца года
  11. После аварии на теплотрассе Лукашенко заметил очевидную проблему с отоплением. Ее не могут решить по парадоксальной причине — рассказываем
  12. «Если бы беларусский народ победил в 2020-м, российского „Орешника“ не было бы в Беларуси». Зеленский выступил с жесткой речью в Давосе
  13. Зачем Трамп позвал Лукашенко в «Совет мира», где членство стоит миллиард долларов — спросили у аналитика
  14. Кремль не демонстрирует готовности к компромиссам по Украине — ISW


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.