La combinación de aprendizaje por refuerzo y retroalimentación humana está revolucionando el potencial de la IA generativa
En Resumen
La carrera para construir IA generativa se está acelerando, marcada por la promesa de las capacidades de estas tecnologías y la preocupación por los peligros que podrían representar si no se controlan.
La carrera para construir IA generativa está pasando por una fase de crecimiento exponencial, con la promesa de sus capacidades y la preocupación por su peligro potencial si no se controla. ChatGPT, una de las aplicaciones de IA generativa más populares, fue revolucionada por aprendizaje reforzado con retroalimentación humana.
ChatGPTEl avance de fue posible porque el modelo estaba alineado con los valores humanos. Un modelo alineado ofrece respuestas útiles. OpenAI incorporó comentarios humanos en los modelos de IA para reforzar los buenos comportamientos. Incluso con la retroalimentación humana cada vez más evidente como parte del proceso de capacitación de IA, estos modelos están lejos de ser perfectos y las preocupaciones sobre la velocidad y la escala con la que la IA generativa se está llevando al mercado continúan siendo noticia.
Human in the loop es más vital que nunca a medida que más empresas desarrollan chatbots y otros productos de inteligencia artificial generativa. Este enfoque garantiza la alineación y mantiene la integridad de la marca al minimizar los sesgos y las alucinaciones. Los líderes de IA deben preguntarse cómo hacer que estas innovadoras aplicaciones generativas de IA sean útiles, honestas e inofensivas.
El aprendizaje por refuerzo es un tipo de modelado de IA que utiliza la retroalimentación humana para identificar la desalineación en los modelos de IA generativos. El aprendizaje supervisado se basa en datos etiquetados para aprender a comportarse en la vida real. En el aprendizaje no supervisado, el modelo aprende por sí mismo.
Los modelos de IA generativa utilizan el aprendizaje no supervisado para combinar palabras y crear respuestas. Necesitan que se les enseñen las necesidades y expectativas humanas. RLHF es un enfoque poderoso para el aprendizaje automático que entrena modelos para resolver problemas a través de castigos y recompensas. Este método involucra grupos grandes y diversos de personas que brindan retroalimentación a los modelos, lo que puede ayudar a reducir los errores fácticos y personalizar los modelos de IA para que se ajusten a las necesidades comerciales. Con los humanos agregados al circuito de retroalimentación, la experiencia humana y la empatía ahora pueden guiar el proceso de aprendizaje.
RLHF tiene el potencial de ayudar a reducir las malas experiencias con la IA generativa al brindar a los humanos la oportunidad de enseñar a los modelos a reconocer patrones y comprender las señales y solicitudes emocionales. Esto puede ayudar a las empresas con el servicio al cliente, la toma de decisiones comerciales financieras e incluso modelos de capacitación para diagnosticar mejor las condiciones médicas.
El aprendizaje por refuerzo tiene impactos éticos porque permite la transformación de las interacciones con los clientes en experiencias, la automatización de tareas repetitivas y la mejora de la productividad. Sin embargo, su efecto más profundo será el impacto ético de la IA, que no entiende las implicaciones éticas de sus acciones. Como humanos, es nuestra responsabilidad identificar las brechas éticas en la IA generativa de manera proactiva y efectiva e implementar circuitos de retroalimentación que entrenen a la IA para que sea más inclusiva y libre de prejuicios.
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