Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. «Никак не могли выяснить причину». Купившая Belgee беларуска рассказала в Threads о проблеме, с которой столкнулась — многим откликнулось
  2. «Нет слов, одни эмоции». Минчанка искала того, кто нашел и вернул ее кошелек, а тот вдруг объявился сам и через милицию требует награду
  3. В России князя Дмитрия Донского (чьи мощи нашли недавно) считают святым. Рассказываем, чем в реальности он отличился
  4. «Знатно офигели». Карточки каких беларусских банков работают в ЕС, а каких — нет (истории тех, кто проверил это на практике)
  5. В Минске создают гигантскую сеть видеонаблюдения во дворах — на 20 тысяч камер. За чем они будут следить
  6. Для водителей этой осенью собираются ввести новшество
  7. «Без паники». В парламенте заметили, что средняя зарплата «взбудоражила» людей, и бросились успокаивать — оцените, убедительно ли вышло
  8. «Не стоит делать вид, что мы все — Там и Здесь — вместе и заодно». Большое интервью с одним из самых популярных беларусских писателей
  9. «Южные и восточные районы рискуют стать непригодными для жизни в ближайшие 10 лет». Ученый — о том, как спасти водоемы от обмеления
  10. «Пафосное говно». Беларуска показала в Threads полученную «бацькаву кашулю» — там быстро придумали более полезные семьям подарки
  11. Келлог рассказал, зачем США начали переговоры с Лукашенко
  12. У украинцев спросили об отношении к Лукашенко, Беларуси и беларусам. Вот результаты


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.