Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. На авторынке «умирает» один из дилеров
  2. Возле Дроздов в Минске есть секретная многоэтажка — информации о ней минимум. Но всплыли данные об одной из квартир
  3. «Меньше кофе надо было пить, не напьетесь вы этого кофе вечно». Беларуску оставил на заправке рейсовый автобус — кто прав
  4. Беларуска назвала свою пенсию после 37 лет работы и попросила других поделиться цифрами. Суммы заметно отличаются
  5. Пропагандист заявил, что 196 политзаключенных, об освобождении которых ранее не было известно, уже на свободе
  6. Без Трампа, но с крупной победой. Сборная США ярко стартовала на домашнем чемпионате мира
  7. «Мы отрежем Крым от России». Командующий Силами беспилотных систем Украины Бровди о стратегии ударов
  8. Беларусь получила щедрый «подарок» из-за границы — его масштабы впечатляют. Но такие «презенты» несут риски для нашей страны


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.