Desbloqueo del potencial ilimitado de la IA a través del aprendizaje reforzado con retroalimentación humana

No es ningún secreto que los algoritmos genéticos están en los titulares, tanto por las capacidades potenciales que ofrecen, como por los peligros que pueden implicar si no se controlan cuidadosamente. No hay duda de que la interacción hombre-máquina ha sido revolucionada por ChatGPT, uno de los más populares IA generativa aplicaciones

El aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana ha fortalecido aún más el ya poderoso ChatGTP. La mayoría estaría de acuerdo: el gran avance de ChatGPT se logró porque su modelo se alineó con los valores humanos. Al alinear el modelo, proporcionó respuestas útiles (apropiadas) y honestas (justas). Al incorporar comentarios humanos en los modelos de IA, OpenAI refuerza el buen comportamiento.

Más crucial que nunca: Human-in-the-loop

Los profesionales de IA que trabajan en proyectos generativos de IA y ML en todo el mundo deben aprender de las lecciones aprendidas de la primera era de la “carrera armamentista de IA”. Un enfoque humano en el circuito es extremadamente vital para minimizar los sesgos y mantener la integridad de la marca a medida que las empresas desarrollan chatbots y otros productos impulsados ​​​​por IA generativa.

Estos modelos pueden causar más daño que bien sin la retroalimentación humana de los especialistas en capacitación de IA. La pregunta para los líderes de IA es: ¿Cómo podemos aprovechar los beneficios de estas innovadoras aplicaciones generativas de IA mientras nos aseguramos de que sean amables, honestas y seguras?

Esta pregunta imperativa puede responderse mediante el aprendizaje reforzado con retroalimentación humana (RLHF), en particular con bucles de retroalimentación humana continuos y efectivos para identificar desalineaciones en los modelos generativos de IA. Echemos un vistazo a lo que realmente significa el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana antes de comprender el impacto específico que puede tener en los modelos generativos de IA.

¿Qué papel tiene que jugar el Aprendizaje por Refuerzo en el dominio de la Inteligencia Artificial?

Observe que el aprendizaje por refuerzo difiere del aprendizaje no supervisado para comprenderlo. Para aprender a comportarse cuando se encuentra con datos similares en la vida real, el aprendizaje supervisado requiere datos etiquetados en los que se entrena el modelo. Los modelos que no están supervisados ​​aprenden solos. La inferencia se puede hacer sin etiquetar los datos cuando se alimenta con datos.

El aprendizaje no supervisado es un componente clave de la IA generativa. Para producir respuestas que se alineen con los valores humanos, deben aprender a combinar palabras basadas en patrones. Las necesidades y expectativas humanas deben ser enseñadas a estos modelos. Aquí es donde entra en juego RLHF.

El aprendizaje automático (ML) que utiliza el aprendizaje por refuerzo implica entrenar modelos a través de prueba y error para resolver problemas. Cuando un comportamiento optimiza los resultados, se recompensa, mientras que cuando no lo hace, se castiga y se devuelve al ciclo de entrenamiento para un mayor refinamiento.

Mientras entrena a su cachorro, gato o cualquier otra mascota, premie el buen comportamiento con golosinas y castigue el mal comportamiento con tiempos muertos. Dado que RLHF implica grupos grandes y diversos de personas que brindan comentarios, los errores de hecho se pueden reducir y los modelos de inteligencia artificial se pueden personalizar para adaptarse a las necesidades comerciales. Agregar humanos al circuito de retroalimentación ayuda a los modelos de IA generativa a aprender de manera más efectiva con la experiencia humana y la empatía.

¿Cómo impacta RLHF en los Modelos de Inteligencia Artificial Generativa?

Para que la IA generativa tenga éxito y sea sostenible a largo plazo, el aprendizaje reforzado con retroalimentación humana es crucial. Hay una cosa que debemos tener en cuenta: la IA generativa solo causará más controversia y consecuencias si los humanos no refuerzan lo buena que es la IA.

Como ejemplo: ¿Qué harías si te encuentras con un inconveniente al interactuar con un chatbot de IA? ¿Te imaginas cómo te sentirías si tu chatbot comenzara a alucinar, respondiendo a tus preguntas fuera de tema e irrelevantes? Sí, es probable que se sienta decepcionado, sin embargo, es probable que no desee interactuar con ese chatbot en el futuro.

• Los profesionales de la IA generativa pueden degradar una buena experiencia de usuario si no eliminan el riesgo de malas experiencias. Como resultado de RLHF, aumenta la probabilidad de que la IA cumpla con las expectativas de los usuarios. Es a través de este tipo de capacitación que los humanos pueden entrenar chatbots para reconocer patrones, comprender señales emocionales y brindar respuestas sólidas a los clientes, lo que a su vez permitirá a las empresas brindar un mejor servicio al cliente.
• Además de capacitar a los chatbots y ajustarlos, RLHF se puede usar para tomar decisiones comerciales financieras, potenciar a los asistentes personales de compras e incluso capacitar modelos para diagnosticar mejor enfermedades dentro del panorama generativo de IA. También se puede utilizar para mejorar las imágenes y los subtítulos generados por IA, así como para mejorar las decisiones comerciales financieras.
• La educación ha podido demostrar recientemente la naturaleza dual de ChatGPT. Si bien ha habido preocupaciones sobre el plagio, algunos profesores están utilizando esta tecnología como una herramienta de enseñanza para capacitar a sus estudiantes con educación personalizada y comentarios instantáneos para mejorar su rendimiento académico.

Implicaciones éticas: aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana

A través de RLHF, las interacciones con los clientes se transforman de transacciones en experiencias, las tareas repetitivas se automatizan y aumenta la productividad. Además de su profundo impacto en la sociedad, la IA tendrá un profundo efecto en la ética. En este caso, un proyecto de IA generativa exitoso depende en gran medida de la retroalimentación humana.

La tecnología no entiende cómo las acciones de la IA afectarán a la sociedad. Como resultado de la intervención humana, la IA generativa se vuelve más inclusiva y libre de sesgos al identificar brechas éticas.

A medida que la IA generativa crece de manera más responsable con una supervisión humana en el circuito efectiva, el aprendizaje de refuerzo es importante para el rápido crecimiento de todas las industrias. Se requiere reforzar el buen comportamiento, mejorar la eficiencia y mitigar el riesgo para que la inteligencia artificial continúe siendo una fuerza para el bien en el mundo.

Funcionamiento de nuestro modelo RLHF

Los servicios RLHF de Cogito están diseñados para desbloquear todo el potencial de su modelo de IA. Como servicio especializado, mejora la entrega o la precisión de salida de los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Etapa 1: Orientación de expertos – Ofrecemos orientación experta en cada paso del camino utilizando nuestro profundo conocimiento y experiencia. Nuestro especialista en dominio proporciona orientación y comentarios para garantizar que su modelo de IA cumpla con los requisitos específicos de su industria.

Etapa 2: Bucles de retroalimentación interactivos – Ofrecemos orientación continua a los modelos de IA a través de bucles de retroalimentación interactivos. Nuestros expertos miden el rendimiento del modelo, ofrecen correcciones y refuerzan el comportamiento positivo, creando un entorno de aprendizaje simbiótico que mejora la inteligencia de las máquinas con la experiencia humana.

Etapa 3: Proceso de refinamientos iterativos – RLHF emplea un proceso de refinamiento iterativo en el que el modelo de IA aprende de sus errores y mejora continuamente su capacidad para tomar decisiones. El modelo se adapta y evoluciona bajo la guía de expertos aprovechando ejemplos tanto positivos como negativos.

Etapa 4: Generalización y Escalabilidad – Aparte de la escalabilidad, RLHF facilita el modelo de IA aprendizaje en situaciones similares. Nuestros expertos en el dominio ayudan a nuestro modelo a tomar decisiones informadas, lo que reduce la necesidad de someterse a una amplia capacitación a medida que el modelo enfrenta nuevos desafíos.

¡Envolviendolo!

Hay grandes emociones y grandes preocupaciones en el industria de la IA en este momento. La IA ha proliferado en todos los sectores y ámbitos de la vida. La IA garantiza que se mejore la inteligencia, se cierren las brechas de comunicación y se elaboren experiencias de próxima generación. Sin embargo, estos modelos de IA y ML deben construirse de manera responsable para evitar el inicio de una gran crisis moral y ética en el futuro cercano. En esta encrucijada crítica de la historia de la humanidad, los objetivos más elevados de la IA deben priorizarse y hacerse realidad. Un objetivo principal de la RLHF es fortalecer el proceso de capacitación en IA y desarrollar modelos éticos generativos de IA a través de las empresas.