Nowe metody szkoleniowe AI

Nowe metody szkoleniowe AI mogą pozwolić na adaptację technologii do zrozumienia złożonych ludzkich zachowań.

Odkrycie nowej metody szkoleniowej dla sztucznej inteligencji (AI) stwarza nowy etap w lepszym rozpoznawaniu nieprawdy przez programy komputerowe, szczególnie w sytuacjach, gdy ludzie mają finansowe powody, by zatajać prawdę. Takie okoliczności pojawiają się często, na przykład przy staraniu się o kredyt hipoteczny lub negocjowaniu niższych składek ubezpieczeniowych. Rozwiązanie to stanowi odpowiedź na rosnącą potrzebę adaptacji algorytmów AI do złożoności ludzkich zachowań.

Tradycyjnie, szkolenie AI opierało się na uczeniu nadzorowanym, gdzie algorytm uczy się na podstawie wyraźnie oznaczonych danych, przykładowo rozpoznawanie obrazów czy klasyfikacja tekstu. Jednak rosnąca potrzeba zrozumienia ludzkich intencji, takich jak kłamstwo w kontekście ekonomicznym, popycha granice ku bardziej zaawansowanym technikom, takim jak uczenie maszynowe oparte na wzmocnieniu. W tym podejściu, AI jest 'nagradzana’ za podejmowanie decyzji, które zbliżają ją do osiągnięcia określonego celu, na przykład wykrycia nieprawdziwych informacji. Ta metoda pozwala na subtelniejsze i bardziej złożone formy szkolenia, gdzie algorytm nie tylko uczy się na podstawie danych, ale również przez interakcje z otoczeniem i konsekwencje swoich decyzji. Przez to AI staje się bardziej adaptacyjna i zdolna do interpretowania ludzkich zachowań w kontekście ich motywacji, co ukazuję nowe spojrzenie w budowaniu inteligentniejszych, bardziej intuicyjnych systemów.

Mehmet Caner, profesor ekonomii z Poole College of Management na Uniwersytecie Stanowym Karoliny Północnej i współautor badania, podkreśla wszechstronne zastosowanie programów AI w przestrzeni biznesowej. Te systemy, operując się na zasadach matematycznych i statystycznych, generują prognozy finansowe, które mogą jednak nie odzwierciedlać rzeczywistości, gdy użytkownicy przedstawiają niepełne lub fałszywe dane w celu osiągnięcia korzyści materialnych.

Wychodząc naprzeciw problemowi, zespół badawczy z Canerem na czele zaprojektował zestaw nowatorskich parametrów szkoleniowych. Celem jest nauczenie sztucznej inteligencji w jaki sposób ma identyfikować motywacje ekonomiczne użytkowników, które mogą skłaniać ich do manipulowania informacjami. Innymi słowy, systemy AI są trenowane, by rozpoznawać potencjalne sytuacje, w których osoby mogą nie mówić całej prawdy, aby uzyskać korzyść finansową.

Testy koncepcyjne wykazały, że AI wyposażone w te nowe narzędzia szkoleniowe efektywniej wyłapują nieścisłości w danych dostarczanych przez użytkowników. Jak zauważa Caner, choć technika ta zmniejsza zachęty do nieuczciwości, to nadal wymaga doskonalenia, by skutecznie oddzielać drobne od znaczących kłamstw.

Autorzy badania postanowili udostępnić opracowane przez siebie parametry treningowe publicznie, umożliwiając innym twórcom AI testowanie i implementację tej metody w swoich systemach.

Caner podkreśla potencjał dalszego rozwoju tej technologii: „Nasze odkrycie pokazuje możliwość usprawnienia programów AI, aby ograniczać ekonomiczne zachęty ludzi do nieuczciwości. Gdy osiągniemy poziom, na którym sztuczna inteligencja będzie dostatecznie zaawansowana, możliwe będzie całkowite wyeliminowanie tych motywacji do kłamstwa.”

To przełomowe badanie rzuca światło na możliwości poprawy rzetelności i dokładności danych przetwarzanych przez systemy AI, co ma istotne znaczenie dla wielu sektorów gospodarki. Skuteczniejsze wykrywanie i neutralizowanie fałszywych informacji przekładają się na bardziej sprawiedliwe i rzetelne decyzje ekonomiczne, otwierając nowe perspektywy dla rozwoju inteligentnych technologii.

Szymon Ślubowski