La combinazione di apprendimento per rinforzo e feedback umano sta rivoluzionando il potenziale dell'IA generativa
In Breve
La corsa alla costruzione dell'IA generativa sta accelerando, segnata dalla promessa delle capacità di queste tecnologie e dalla preoccupazione per i pericoli che potrebbero rappresentare se non controllate.
La corsa alla costruzione di IA generativa sta attraversando una fase di crescita esponenziale, con la promessa delle loro capacità e la preoccupazione per il loro potenziale pericolo se lasciata incontrollata. ChatGPT, una delle più popolari applicazioni di intelligenza artificiale generativa, è stata rivoluzionata da insegnamento rafforzativo con feedback umano.
ChatGPTLa svolta è stata possibile perché il modello era allineato con i valori umani. Un modello allineato fornisce risposte utili. OpenAI ha incorporato il feedback umano nei modelli di intelligenza artificiale per rafforzare i buoni comportamenti. Anche con il feedback umano che diventa sempre più evidente come parte del processo di formazione dell'IA, questi modelli sono tutt'altro che perfetti e le preoccupazioni sulla velocità e la portata con cui l'IA generativa viene immessa sul mercato continuano a fare notizia.
Human in the loop è più vitale che mai poiché sempre più aziende sviluppano chatbot e altri prodotti di intelligenza artificiale generativa. Questo approccio garantisce l'allineamento e mantiene l'integrità del marchio riducendo al minimo pregiudizi e allucinazioni. I leader dell'IA devono chiedersi come rendere utili, oneste e innocue queste rivoluzionarie applicazioni di intelligenza artificiale generativa.
L'apprendimento per rinforzo è un tipo di modellazione dell'IA che utilizza il feedback umano per identificare il disallineamento nei modelli di intelligenza artificiale generativa. L'apprendimento supervisionato si basa su dati etichettati per imparare come comportarsi nella vita reale. Nell'apprendimento non supervisionato, il modello apprende da solo.
I modelli di intelligenza artificiale generativa utilizzano l'apprendimento non supervisionato per combinare le parole per creare risposte. Hanno bisogno di bisogni e aspettative umane da insegnare. RLHF è un potente approccio all'apprendimento automatico che forma i modelli per risolvere i problemi attraverso punizioni e ricompense. Questo metodo coinvolge insiemi ampi e diversificati di persone che forniscono feedback ai modelli, il che può aiutare a ridurre gli errori fattuali e personalizzare i modelli di intelligenza artificiale per adattarli alle esigenze aziendali. Con gli esseri umani aggiunti al ciclo di feedback, l'esperienza umana e l'empatia possono ora guidare il processo di apprendimento per.
RLHF ha il potenziale per aiutare a ridurre le brutte esperienze con l'IA generativa dando agli esseri umani la possibilità di insegnare ai modelli a riconoscere i modelli e comprendere i segnali e le richieste emotive. Questo può aiutare le aziende con il servizio clienti, prendere decisioni di trading finanziario e persino modelli di formazione per diagnosticare meglio le condizioni mediche.
L'apprendimento per rinforzo ha un impatto etico perché consente la trasformazione delle interazioni con i clienti in esperienze, l'automazione delle attività ripetitive e il miglioramento della produttività. Tuttavia, il suo effetto più profondo sarà l'impatto etico dell'IA, che non comprende le implicazioni etiche delle sue azioni. In quanto esseri umani, è nostra responsabilità identificare le lacune etiche nell'IA generativa in modo proattivo ed efficace e implementare cicli di feedback che addestrino l'IA a diventare più inclusiva e priva di pregiudizi.
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