Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. «Ни фига себе». В TikTok рассказали о курьезном случае по «тунеядству»: в истории — попадание в базу «иждивенцев» и звонки из милиции
  2. Беларусский акционист разослал по российским школам брошюры в стиле нацистской Германии с лицами пропагандистов — как отреагировали
  3. Доллар стремительно дорожает: что будет с курсами в середине марта? Прогноз по валютам
  4. Минчанка забронировала столик в престижном ресторане на 8 марта. В преддверии праздника ее попросили внести депозит — 800 рублей
  5. Вся партия антибиотика изъята по всей стране. Главврач прокомментировала смерть роженицы
  6. Кто те девушки, которые «случайно» оказались в Mak.by во время визита Лукашенко? Узнали
  7. Девушки попали в неприятности после того, как спели «Матушка-земля» в гардеробе кафе
  8. «Мы с адвокатом сидели в кабинете и все слышали». Экс-сотрудник Betera пришел судиться с бывшим работодателем, а тот устроил кол-центр
  9. В Могилеве и окрестностях — вспышка очень заразного вируса, особенно опасного для некоторых людей
  10. Сын пропагандистки поступил в Москву — в Беларуси его считают уклонистом. Мать обратилась к Лукашенко
  11. Из-за украинского контрнаступления Россия стоит перед дилеммой — вот о чем речь
  12. «Мне даже обидно». Лукашенко задался вопросом, зачем «создавал ПВТ, продвигал айтишников», и вспомнил 2020 год
  13. ГосСМИ Ирана назвали нового верховного лидера страны
  14. Стало известно, куда трудоустроился один из экс-сотрудников Службы безопасности Лукашенко, — «Бюро»


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.