A combinação de aprendizado por reforço e feedback humano está revolucionando o potencial da IA generativa
Em Breve
A corrida para construir IA generativa está acelerando, marcada pela promessa das capacidades dessas tecnologias e pela preocupação com os perigos que elas podem representar se não forem controladas.
A corrida para construir IA generativa está passando por uma fase de crescimento exponencial, com a promessa de suas capacidades e a preocupação com seu perigo potencial se não for controlada. ChatGPT, um dos aplicativos de IA generativa mais populares, foi revolucionado por aprendizagem de reforço com feedback humano.
ChatGPTO avanço da empresa foi possível porque o modelo estava alinhado com os valores humanos. Um modelo alinhado fornece respostas úteis. OpenAI incorporou feedback humano em modelos de IA para reforçar bons comportamentos. Mesmo com o feedback humano se tornando mais aparente como parte do processo de treinamento de IA, esses modelos estão longe de serem perfeitos e as preocupações sobre a velocidade e a escala em que a IA generativa está sendo levada ao mercado continuam sendo manchetes.
Human in the loop é mais vital do que nunca, à medida que mais empresas desenvolvem chatbots e outros produtos generativos de IA. Essa abordagem garante o alinhamento e mantém a integridade da marca, minimizando preconceitos e alucinações. Os líderes de IA precisam se perguntar como tornar esses aplicativos de IA generativos inovadores úteis, honestos e inofensivos.
O aprendizado por reforço é um tipo de modelagem de IA que usa feedback humano para identificar desalinhamento em modelos de IA generativos. O aprendizado supervisionado depende de dados rotulados para aprender como se comportar na vida real. No aprendizado não supervisionado, o modelo aprende sozinho.
Os modelos de IA generativa usam aprendizado não supervisionado para combinar palavras para criar respostas. Eles precisam que as necessidades e expectativas humanas sejam ensinadas. RLHF é uma abordagem poderosa para aprendizado de máquina que treina modelos para resolver problemas por meio de punição e recompensa. Esse método envolve conjuntos grandes e diversos de pessoas que fornecem feedback aos modelos, o que pode ajudar a reduzir erros factuais e personalizar modelos de IA para atender às necessidades de negócios. Com os humanos adicionados ao ciclo de feedback, a experiência e a empatia humanas podem agora guiar o processo de aprendizado.
O RLHF tem o potencial de ajudar a reduzir experiências ruins com IA generativa, dando aos humanos a chance de ensinar os modelos a reconhecer padrões e entender sinais e solicitações emocionais. Isso pode ajudar as empresas no atendimento ao cliente, na tomada de decisões financeiras e até mesmo no treinamento de modelos para diagnosticar melhor as condições médicas.
O aprendizado por reforço tem impactos éticos porque permite a transformação das interações com o cliente em experiências, automação de tarefas repetitivas e melhoria na produtividade. No entanto, seu efeito mais profundo será o impacto ético da IA, que não entende as implicações éticas de suas ações. Como humanos, é nossa responsabilidade identificar lacunas éticas na IA generativa de forma proativa e eficaz e implementar ciclos de feedback que treinem a IA para se tornar mais inclusiva e livre de preconceitos.
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