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2025-04-29 11:00:00
何ですか の年齢のボタンのような将来 人工知能？ マックスレブチン– PayPalの共同設立者および肯定CEOは、AIをトレーニングするためにデータを好むために、人間の意思決定者が行う人々とより沿って結論に到達するための新しい非常に貴重な役割を認めています。
機械学習では、明確な報酬機能を提示したコンピューターがパフォーマンスを改善し、その報酬を最大化するための容赦ない強化学習に従事することは有名な困難ですが、この最適化パスは、人間が人間の判断を行使するよりも非常に異なる結果にAIシステムを導くことが多いことです。
是正力を導入するために、AI開発者は頻繁に補強と呼ばれるものを人間のフィードバック（RLHF）から学習します。本質的には、コンピューターが実際の人々の実際の好みを反映してデータでトレーニングすることにより、コンピューターがモデルに到着するため、人間の親指をスケールに置いています。しかし、その人間の好みデータはどこから来ており、入力が有効になるためにはどれくらい必要ですか？これまでのところ、これはRLHFの問題でした。フィードバックを入力するために人間の監督者とアノテーターを雇う必要がある場合、費用のかかる方法です。
そして、これはレヴチンが同様のボタンで解決できると考える問題です。彼は、今日座っている蓄積されたリソースを見ています Facebook人間の好みのデータに関するインテリジェントエージェントを訓練したい開発者への天の恵みとしての手。そして、それはどれほど大きな取引ですか？ 「Facebookが所有している最も価値のあるものの1つは、Mountain of Laint of Dataです」とLevchinは語った。確かに、「人間が好むコンテンツがAIモデルのトレーニングに使用するために使用されるものにアクセスできる人工知能の開発におけるこの変曲点は、おそらくインターネット上で最も価値のあるものの1つです。」
Levchinは、AIがBottonボタンを介して人間の好みから学習することを想定していますが、AIはすでにこれらの好みの形を形成する方法を変更しています。実際、ソーシャルメディアプラットフォームは、いいねを分析するだけでなく、それらを予測するためにAIを積極的に使用しています。ボタン自体を時代遅れにしています。
これは私たちにとって印象的な観察でした。なぜなら、ほとんどの人と話したとき、予測は主に別の角度から来ており、ボタンがAIのパフォーマンスにどのように影響するかではなく、AIがBottonの世界をどのように変えるかを説明するからです。すでに、AIがソーシャルメディアのアルゴリズムを改善するために適用されていると聞きました。たとえば、2024年の初めに、Facebookは実験しました AIを使用します リールビデオをユーザーに推奨するアルゴリズムを再設計する。ユーザーが次に見たいビデオを予測するために、変数のより良い重み付けを考え出すことができますか？この初期のテストの結果は、それが可能であることを示しました：より長い時計の時間に報われたタスクにAIを適用すること – パフォーマンスメトリックFacebookは後押しを望んでいました。
尋ねたとき YouTube 共同設立者のスティーブ・チェンは、将来のボタンのために未来が続くものを次のように語った。
しかし、彼は続けて、ライフイベントや状況のために、ボタンのようなボタンが常に必要な理由の1つは常に視聴ニーズの鋭いまたは一時的な変更を処理することであると指摘しました。 「たとえば、私の子供たちにもう少し関連するコンテンツを見たい日があります」と彼は言いました。チェンはまた、視聴者やクリエイターと一緒に他の重要なグループである広告主を引き付けるのに役立つ役割のために、「いいね」ボタンは長寿を持っている可能性があると説明しました。 1回のタップで、視聴者は同時に、コンテンツプロバイダーに直接感謝とフィードバックを伝え、広告主へのエンゲージメントと好みの証拠を直接伝えます。
#aiはあなたの好きなものを使って頭の中に入ります