Вы можете отправить нам 1,5% своих польских налогов
Беларусы на войне
  1. Том Круз имеет все шансы получить крупнейший гонорар в истории Голливуда. Название этого фильма вам явно понравится
  2. Ремонт на «Дружбе» завершен, Украина готова возобновить прокачку нефти, заявил Зеленский. Он ожидает разблокировки кредита ЕС
  3. «Вызывает глубокую тревогу». Эксперты ООН обратились к властям Беларуси
  4. Пророссийская партия победила на выборах в одной из стран Евросоюза
  5. Коррупция, махинации, пьянки. Что рассказал в мемуарах первый посол независимой Беларуси (он был из оппозиции и работал в Германии в 90-х)
  6. Синоптики предупредили о похолодании — возможен даже мокрый снег
  7. Доллар стремительно дешевеет: что будет с курсами в конце апреля. Прогноз по валютам
  8. Лукашенко заговорил о возврате к советской системе
  9. Правозащитный центр «Весна» теперь будет вести основную работу из Польши


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.