Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Украинцам громко аплодировали, беларусов не было. В Италии официально открылись Олимпийские игры — посмотрите, как это было
  2. Заработали миллионы долларов на порно, но их империя рухнула из-за заварухи с приближенным Лукашенко. Кто такие «Поселковые»
  3. В Литве ответили на предложение Колесниковой начать диалог с Лукашенко и вернуть электричку из Вильнюса
  4. Лукашенко не верит, что минчанам сложно передвигаться в темноте, и требует продолжения эксперимента с уличным освещением
  5. Олимпийская чемпионка, две уроженки России, дебютантка. Рассказываем обо всех спортсменках, которые представят Беларусь на Играх-2026
  6. Россия готовит летнее наступление, но сталкивается с дефицитом резервов — ISW
  7. Скандальный функционер и сенатор Басков в прошлом году занялся новым бизнесом. Что сейчас с сетью и как она расширяется
  8. Распоряжение экономить на уличном освещении зимой — не первое абсурдное решение Лукашенко. Вспоминаем, что еще он предлагал и требовал
  9. На следующей неделе будет «плюс», но пока — только в одной области. Прогноз погоды на неделю с 9 по 15 февраля
  10. Лукашенко потребовал экономить на уличном освещении. Разбираемся, с чем это может быть связано
  11. «Анально изнасилуем твою жену»: история экс-политзаключенного, которого осудили на три года лишения свободы за комментарии
  12. Опрос: 46% жителей Польши испытывают неприязнь к беларусам. Что это значит


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.