Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. СК: Упавший в Минске беспилотник был начинен тротилом и большим количеством поражающих элементов. Опубликовано видео падения дрона
  2. Что это было? Четыре версии того, как упавший во дворе беспилотник мог попасть в Минск
  3. Москва формирует образ «одиночной войны с Западом» ради поддержки агрессии — ISW
  4. Гомельские милиционеры случайно добавили «экстремиста» в свой внутренний чат — что он там увидел
  5. Если вы не можете выполнить эти простые упражнения, насторожитесь — вероятно, стоит провериться у врача. Объясняем, что и как сделать
  6. «Полностью поднимайте все материалы». Глава МВД поручил пересмотреть и ужесточить часть решений о нарушениях ПДД — о чем речь
  7. «Все проснулись, ночь вышла ужасной». Во Фрунзенском районе Минска в дом врезался беспилотник
  8. В сети появилась информация о маньяке в Светлогорске, который изнасиловал двух девочек. Милиция и медики прокомментировали
  9. «Гендиректор Аэрофлота не менял пароль с 2022 года». «Киберпартизаны» рассказали, как взломали «Аэрофлот»
  10. Почти 1,8 тысячи упавших деревьев, 600 частных домов без света, затопленный холл отеля — последствия непогоды в Минске и области
  11. Подтверждение словам Слюнькина двухлетней давности. Послы Беларуси в других странах сделали совместное фото — вот сколько там женщин
  12. Как «ударный дрон» смог долететь до столицы и почему военные не сбили его раньше? Спросили у экспертов
  13. «Гранаты откидывал назад в милицию». Беларус четыре года прятался от силовиков, попался, но смог покинуть страну — вот его история
  14. Литовские военные: Наиболее вероятная версия — прилетевший со стороны Беларуси дрон был дезориентирован украинской ПВО
  15. «Это игра в две стороны». Спросили «Киберпартизан», что удивило в системах «Аэрофлота» и что будет с данными пассажиров
  16. Мощнейшее землетрясение у берегов Камчатки вызвало цунами: эвакуации в Японии, на Гавайях и по всему Тихоокеанскому региону


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.