強化学習と人間のフィードバックの組み合わせは、ジェネレーティブ AI の可能性に革命をもたらしています
簡単に言えば
ジェネレーティブ AI を構築する競争は激化しており、これらのテクノロジーの機能の可能性と、チェックされないままにしておくと危険性への懸念が際立っています。
生成型 AI を構築する競争は、指数関数的な成長段階を経ており、その能力の期待と、放置された場合の潜在的な危険性への懸念があります。 ChatGPTは、最も人気のある生成 AI アプリケーションの XNUMX つであり、次のような革新をもたらしました。 強化学習 人間のフィードバックで。
ChatGPTの画期的な進歩は、モデルが人間の価値観と一致していたため可能でした。 調整されたモデルは有益な応答を提供します。 OpenAI 人間のフィードバックを AI モデルに組み込んで、良い行動を強化しました。 AI トレーニング プロセスの一環として人間によるフィードバックがより明らかになっているにもかかわらず、これらのモデルは完璧には程遠く、生成 AI が市場に投入される速度と規模に対する懸念が引き続きニュースの見出しを飾ります。
より多くの企業がチャットボットやその他のジェネレーティブ AI 製品を開発するにつれて、ループ内の人間はこれまで以上に重要になっています。 このアプローチは、偏見や幻覚を最小限に抑えることで、整合性を確保し、ブランドの完全性を維持します。 AI リーダーは、これらの画期的なジェネレーティブ AI アプリケーションを有用で、正直で無害なものにする方法を尋ねる必要があります。
強化学習は、人間のフィードバックを使用して生成 AI モデルの不整合を特定する AI モデリングの一種です。 教師あり学習は、ラベル付けされたデータに依存して、実生活での行動を学習します。 教師なし学習では、モデルはすべてそれ自体で学習します。
ジェネレーティブ AI モデルは、教師なし学習を使用して単語を組み合わせて答えを作成します。 彼らは、人間のニーズと期待を教えられる必要があります。 RLHF は、罰と報酬を通じて問題を解決するようにモデルをトレーニングする、機械学習への強力なアプローチです。 この方法では、多数の多様な人々がモデルにフィードバックを提供します。これにより、事実誤認を減らし、ビジネス ニーズに合わせて AI モデルをカスタマイズすることができます。 フィードバック ループに人間が加わることで、人間の専門知識と共感が学習プロセスを導くことができるようになりました。
RLHF は、パターンを認識し、感情的な信号や要求を理解するようにモデルに教える機会を人間に与えることで、ジェネレーティブ AI による悪い経験を減らすのに役立つ可能性があります。 これは、顧客サービス、金融取引の決定、さらには病状をより適切に診断するためのモデルのトレーニングを行う企業に役立ちます。
強化学習は、顧客とのやり取りをエクスペリエンスに変換し、反復タスクを自動化し、生産性を向上させることができるため、倫理的な影響があります。 しかし、その最も深刻な影響は、AI の倫理的影響であり、AI はその行動の倫理的影響を理解していません。 人間として、ジェネレーティブ AI の倫理的ギャップを積極的かつ効果的に特定し、AI をより包括的かつ偏見のないものにするようトレーニングするフィードバック ループを実装することは、私たちの責任です。
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