Вы можете отправить нам 1,5% своих польских налогов
Беларусы на войне
  1. «Нельзя заходить, если ты не министр?» Минчанка возмутилась ограничением в магазине
  2. Хотите, чтобы вас 8 часов защищали четыре телохранителя со служебным транспортом? В МВД рассказали, сколько это будет стоить
  3. Мужчин в возрасте нередко тянет на молодых девушек. И страдать от таких отношений могут не только последние — поговорили с сексологом
  4. Весна «сломалась» уже в апреле? Прогноз погоды на следующую неделю
  5. Пропагандисты предложили проголосовать за блокировку YouTube в стране — какие результаты
  6. В Минске «взбесились» цены на аренду жилья. Попытались найти однушку не дороже 260 долларов — вот что из этого вышло
  7. Протасевич заявил, что спецслужбы якобы взломали бот расследователей, вскрывающих бизнес «кошельков» Лукашенко. Журналисты опровергают
  8. YouTube удалил каналы госСМИ — те пригрозили «экстремизмом»


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.