Forsterkende læring med menneskelig tilbakemelding: Finjustering av AI

• Forfatter:
• forfatternavn

  Quantumrun Foresight
• Mars 7, 2024

Oppsummering av innsikt

Forsterkende læring fra menneskelig tilbakemelding (RLHF) er en treningsmetode for kunstig intelligens (AI) som finjusterer modeller ved hjelp av menneskelig input for å tilpasse dem bedre med menneskelige intensjoner. Denne tilnærmingen innebærer å lage en belønningsmodell fra menneskelig tilbakemelding for å forbedre ytelsen til forhåndstrente modeller. Mens RLHF lover for ansvarlig AI, står RLHF overfor potensielle unøyaktigheter og behovet for etiske retningslinjer.

Forsterkende læring med menneskelig tilbakemeldingskontekst

Forsterkende læring fra menneskelig tilbakemelding (RLHF) er en metode for å trene AI-modeller som tar sikte på å tilpasse dem tettere med menneskelige intensjoner og preferanser. RLHF kombinerer forsterkende læring med menneskelig input for å finjustere modeller for maskinlæring (ML). Denne tilnærmingen er forskjellig fra overvåket og uovervåket læring og får betydelig oppmerksomhet, spesielt etter at OpenAI brukte den til å trene modeller som InstructGPT og ChatGPT.

Kjernekonseptet bak RLHF involverer tre nøkkelfaser. Først velges en forhåndstrent modell som hovedmodell, noe som er essensielt for språkmodeller på grunn av de enorme dataene som kreves for opplæring. For det andre opprettes en egen belønningsmodell, som trenes ved hjelp av menneskelige input (mennesker blir presentert med modellgenererte utdata og bedt om å rangere dem basert på kvalitet). Denne rangeringsinformasjonen omdannes til et poengsystem, som belønningsmodellen bruker for å evaluere ytelsen til den primære modellen. I den tredje fasen vurderer belønningsmodellen resultatene fra primærmodellen og gir en kvalitetspoengsum. Hovedmodellen bruker deretter denne tilbakemeldingen for å forbedre den fremtidige ytelsen.

Selv om RLHF lover å forbedre AI-tilpasning med menneskelige hensikter, kan modellresponser fortsatt være unøyaktige eller giftige selv etter finjustering. I tillegg er menneskelig involvering relativt sakte og dyrt sammenlignet med uovervåket læring. Uenigheter blant menneskelige evaluatorer og potensielle skjevheter i belønningsmodeller er også betydelige bekymringer. Likevel, til tross for disse begrensningene, vil ytterligere forskning og utvikling på dette feltet sannsynligvis gjøre AI-modeller tryggere, mer pålitelige og mer fordelaktige for brukerne. 

Forstyrrende påvirkning

En betydelig implikasjon av RLFH er potensialet til å fremme mer ansvarlige og etiske AI-systemer. Ettersom RLHF gjør det mulig for modeller å samsvare bedre med menneskelige verdier og intensjoner, kan det redusere risikoen forbundet med AI-generert innhold som kan være skadelig, partisk eller unøyaktig. Myndigheter og reguleringsorganer må kanskje etablere retningslinjer og standarder for distribusjon av RLHF i AI-systemer for å sikre etisk bruk.

For bedrifter gir RLHF en verdifull mulighet til å forbedre kundeopplevelser og optimalisere driften. Bedrifter kan bruke RLHF til å utvikle AI-drevne produkter og tjenester som bedre forstår og imøtekommer kundenes preferanser. For eksempel kan personlige produktanbefalinger og skreddersydde markedsføringskampanjer bli mer nøyaktige, og til slutt føre til økt kundetilfredshet og høyere konverteringsfrekvens. I tillegg kan RLHF også effektivisere interne prosesser, som supply chain management og ressursallokering, ved å optimalisere beslutningstaking basert på sanntidsdata og tilbakemeldinger fra brukere.

I helsevesenet kan AI-drevne diagnostikk- og behandlingsanbefalinger bli mer pålitelige og pasientsentrerte. I tillegg kan personlig tilpassede læringsopplevelser foredles ytterligere i utdanningen, og sikre at studentene får skreddersydd støtte for å maksimere sitt akademiske potensial. Regjeringer må kanskje investere i AI-utdanning og opplæringsprogrammer for å utstyre arbeidsstyrken med ferdighetene som kreves for å utnytte fordelene ved RLHF. 

Implikasjoner av forsterkende læring med menneskelig tilbakemelding

Større implikasjoner av RLHF kan omfatte: 

• Økt kundelojalitet og engasjement, ettersom AI-drevne produkter og tjenester blir mer tilpasset individuelle preferanser.
• Opprettelsen av mer tilpassede pedagogiske opplevelser, hjelper elevene med å nå sitt fulle potensial og reduserer akademiske prestasjonsgap.
• Arbeidsmarkedet som gjennomgår en transformasjon ettersom RLHF-drevet automatisering effektiviserer rutineoppgaver, og skaper potensielt muligheter for arbeidere til å fokusere på mer kreative og komplekse jobbroller.
• Forbedret naturlig språkbehandling gjennom RLHF som fører til forbedrede tilgjengelighetsfunksjoner, til fordel for personer med nedsatt funksjonsevne og fremmer større inkludering i digital kommunikasjon.
• Utplasseringen av RLHF i miljøovervåking og ressursforvaltning som muliggjør mer effektiv bevaringsarbeid, reduserer avfall og støtter bærekraftsmål.
• RLHF i anbefalingssystemer og innholdsskaping som resulterer i et mer personlig medielandskap, og tilbyr brukerne innhold som stemmer overens med deres interesser og verdier.
• Demokratiseringen av AI gjennom RLHF gir mindre selskaper og startups mulighet til å utnytte fordelene med AI-teknologi, fremme innovasjon og konkurranse i teknologiindustrien.

Spørsmål å vurdere

• Hvordan kan RLHF påvirke måten vi samhandler med teknologi i dagliglivet vårt?
• Hvordan kunne RLHF revolusjonere andre bransjer?