Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. Возможно, вы не знали, что с подарков от близких родственников не надо платить налог, но ситуация меняется, если речь о «тунеядцах»
  2. В Беларуси растет число случаев одного вида рака кожи. Его непросто распознать, а если запустить, то может дойти до ампутации конечности
  3. «Обильная рвота фонтаном». В Threads пишут о массовом отравлении дошколят в разных городах — что случилось
  4. «Вясна»: Сотрудникам крупного предприятия пригрозили увольнением за отдых в «недружественных» странах, в список попала и Турция
  5. Грозы, сильные ливни и шквалистое усиление ветра: на субботу объявили оранжевый уровень опасности
  6. «Привет из СИЗО». В соцсетях соучредителя архитектурной студии ZROBIM, куда приходили силовики, появился странный пост
  7. «Мы должны признать, что следующие пару десятилетий будем находиться в войне». Что на форуме в Санкт-Петербурге говорили о будущем РФ
  8. Для этих дефицитных работников есть тысячи вакансий — их заманивают зарплатами до 7000 рублей. Но погасить кадровый «пожар» не удается
  9. Вышел на свободу Алексей Хлестов. Он отбыл 14 суток за «мелкое хулиганство»
  10. «Мы видели документы разведки с планами войны на 2027−2028 годы». Зеленский написал открытое письмо Путину с предложением встречи


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.