Специалисты университета Северной Каролины сообщили о создании инструмента для обучения искусственного интеллекта, который позволит технологиям ИИ с высокой точностью узнавать, когда люди говорят неправду, предоставляя личные данные. Уточняется, что новая методика обучения была создана для применения в ситуациях, когда пользователи имеют финансовый стимул лгать, к примеру, во время подачи заявки на оформление ипотечного кредита или в попытках уменьшить страховые взносы.
По словам аналитиков, искусственный интеллект уже достаточно давно используется в самых различных ситуациях, когда требуется принимать сложные решения. Подобные модели искусственного интеллекта, в большинстве своём, применяют для прогнозирования математические алгоритмы, которые базируются только на статистических данных. Основная сложность заключается в том, что подобный подход формирует для людей стимулы врать, например, при оформлении ипотеки.
Исследователи из университета Северной Каролины заявили о разработке набора параметров, которыми можно воспользоваться для определения того, как именно искусственный интеллект учится делать прогнозы. Разработанные параметры помогут технологиям ИИ распознавать и учитывать экономический стимул человека. Иными словами, искусственный интеллект будет пытаться распознать обстоятельства, в которых конкретному человеку соврать будет действительно выгодно.
В процессе моделирования для подтверждения концепции, технологии искусственного интеллекта, разработанные университетом Северной Каролины, действительно смогли точнее выявлять неточные данные, представленные пользователями.
Отдельно подчёркивается, что все новые параметры обучения искусственного интеллекта в этом случае исследователи делают общедоступными, чтобы все заинтересованные разработчики могли с ними поэкспериментировать.
Мехмет Канер, соавтор исследования, отметил, что их технология может с высокой эффективностью уменьшить стимул людей врать при отправке какой-либо информации, «но маленькая ложь всё равно, скорее всего, останется незамеченной». Поэтому его команде требуется проделать дополнительную работу, чтобы определить, где именно находится «граница между большой и маленькой ложью».
Ещё по теме:
- Сбой в системе привёл к потере эфиопским банком 40 млн долларов
- BitTorrent падает с вершины мирового лидера исходящего трафика
- Проект создания «русского GitHub» заморожен из-за отсутствия финансирования
