ПЕРВАЯ ИГРА ОТ ЗЕРКАЛА!
Вы можете отправить нам 1,5% своих польских налогов
Беларусы на войне
  1. «Я не хочу бегать с автоматом по улице». Лукашенко — об освобожденных политзаключенных, оставленных в Беларуси
  2. В Минске дорожает проезд в городском общественном транспорте
  3. Жена «кошелька» Лукашенко заявила, что у беларусов нет своей мифологии
  4. Андреева о первых шагах на свободе: «Чувствую себя инопланетянином, который свалился с Луны на Землю и теперь просто учится ходить»
  5. «Была просто телом, которому что-то надо делать». Супруга директора ЕРАМ — о тяжелом лечении от рака, рецидиве и надежде
  6. Россия, вероятно, начала весенне-летнее наступление 2026 года. Где атакуют и как поменялась их тактика
  7. «Она уже давно в Беларуси». Отец Анжелики Мельниковой признался, что она жива и здорова
  8. «Знала много чувствительной информации, и не только о нас»: Павел Латушко — о возможном появлении Мельниковой в Минске
  9. Трамп дал Ирану 48 часов. Что он требует и чем угрожает
  10. «Заплатили за этот беспредел!». Семья из России похвасталась штрафами, полученными в Беларуси за превышение скорости (сумма впечатляет)
  11. Сначала почти лето, потом понадобятся зонты. Прогноз погоды на неделю
  12. Чиновники снова упрекнули население — в чем на этот раз


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.