Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. В прошлый раз иностранцы массово переселились в Беларусь в 17 веке, а последствия чувствуются до сих пор. Рассказываем
  2. «Боюсь, ночью могут начаться мародерства». Беларусы Испании и Португалии рассказали «Зеркалу», как переживают глобальный блэкаут
  3. Каким будет курс доллара в самую короткую рабочую неделю года? Прогноз по валютам
  4. Всех, кто в воскресенье ехал из Беларуси в Россию и обратно, проверяли военные. Рассказываем
  5. Уроженца Беларуси расстреляли за отказ участвовать в «мясном штурме» на Донбассе — проект «Хочу жить»
  6. Зеленский: «Россия что-то готовит в Беларуси этим летом»
  7. «Прошло 86 часов». Коллапс на беларусско-польской границе — автомобили и автобусы стоят в очереди сутками
  8. Мобильные операторы вводят изменения для клиентов. Есть смысл изучить их, если для вас важно сохранить свой номер телефона
  9. Москва объявляет односторонние перемирия ради выгоды, а не мира — ISW
  10. На трассе в Варшаве автобус с беларусами и украинцами перевернулся на бок и влетел в столб, есть пострадавшие
  11. Путин объявил еще одно перемирие на украинском фронте
  12. В Украине опубликовали списки беларусов, воюющих на стороне России. Там больше 700 человек


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.