强化学习和人类反馈的结合正在彻底改变生成人工智能的潜力
简单来说
构建生成式 AI 的竞赛正在加速进行，其标志是这些技术的功能前景广阔，并且人们担心如果不加以控制它们可能会造成危险。
构建生成式 AI 的竞赛正在经历一个指数级增长阶段，随着它们的能力的承诺和对其潜在危险的担忧，如果不加以控制。 ChatGPT是最流行的生成式人工智能应用程序之一，它的彻底变革是 强化学习 与人类反馈。
ChatGPT之所以能够取得突破，是因为该模型符合人类价值观。 一致的模型可以提供有用的响应。 OpenAI 将人类反馈纳入人工智能模型以强化良好行为。 尽管人类反馈作为人工智能训练过程的一部分变得更加明显，但这些模型远非完美，而且对生成式人工智能推向市场的速度和规模的担忧继续成为头条新闻。
随着越来越多的公司开发聊天机器人和其他生成式 AI 产品，人在循环中比以往任何时候都更加重要。 这种方法通过最大限度地减少偏见和幻觉来确保一致性并维护品牌完整性。 AI 领导者需要思考如何让这些突破性的生成式 AI 应用变得有用、诚实和无害。
强化学习是一种 AI 建模，它使用人类反馈来识别生成 AI 模型中的偏差。 监督学习依赖于标记数据来学习如何在现实生活中表现。 在无监督学习中，模型自行学习。
生成式 AI 模型使用无监督学习来组合单词以创建答案。 他们需要被教导的人类需求和期望。 RLHF 是一种强大的机器学习方法，它训练模型通过惩罚和奖励来解决问题。 这种方法涉及大量不同的人向模型提供反馈，这有助于减少事实错误并定制 AI 模型以满足业务需求。 随着人类加入反馈回路，人类的专业知识和同理心现在可以指导学习过程。
RLHF 有可能通过让人类有机会教模型识别模式并理解情绪信号和请求来帮助减少生成 AI 的不良体验。 这可以帮助企业提供客户服务、做出金融交易决策，甚至培训模型以更好地诊断医疗状况。
强化学习具有伦理影响，因为它可以将客户交互转化为体验、重复性任务的自动化以及生产力的提高。 然而，其最深远的影响将是人工智能的伦理影响，它不理解其行为的伦理含义。 作为人类，我们有责任主动有效地识别生成式 AI 中的道德差距，并实施反馈循环，训练 AI 变得更具包容性和无偏见。
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