人工知能（AI）、特にChat GPT-4のような言語学習モデル（LLM）の形での人工知能（AI）は、目覚ましい進歩を遂げました。ただし、これらのマシンには依然として多くの人間の指導が必要です。機械学習は完全に単独で行うという概念とは対照的に、データサプライチェーンでは人間が重要な役割を果たすのが現実です。生データの収集から機械学習アルゴリズムへの準備に至るまで、人間の入力は絶対に不可欠です。
データ構造化に人間が不可欠な理由
人間の介入の必要性を示す方法の1つは、ヒューマンフィードバックによる強化学習（RLHF）です。このアプローチでは、機械が学習に使用するテキスト、動画、その他の種類のデータに実際の人がラベルを付けます。ここでは、人間の関与がいくつかの目的を果たします。1 つ目は、マシンの学習プロセスをスピードアップすることです。人間が最初に何枚かの「猫」の写真にラベルを付けて調べれば、コンピューターは写真に写っている猫の識別をより速く学習できます。
さらに、 RLHF 機械では真似できないレベルの倫理的理解が身についていることが多いたとえば、人間は不適切または誤解を招く情報にラベルを付けたり、除外したりすることができます。これにより、AI はより安全で倫理的に健全になります。
さらに、ヒューマンインテリジェンスを組み込むことで、AIは複雑なタスクをより適切に完了できるようになります。言語翻訳、医療診断、その他の複雑な操作のいずれであっても、人間の専門知識が学習モデルを洗練させます。その結果、マシンのスキルが向上するだけでなく、後で機械を操作する他の人間にとってもより有用になります。
財政的および倫理的コスト
人間の関与には利点がありますが、金銭的にも倫理的にもコストがかかります。Llama 2 のような研究では、機械学習と人間の入力の間の複雑な関係が調査され、それに伴うコストが浮き彫りになっています。たとえば、大量のデータセットにラベルを付けるには、時間と費用の両方がかかります。しかし、人間の要素は、現在ではかけがえのない倫理的な層を機械学習に提供しています。アルゴリズムは独自のデバイスに任せていると、データに存在するバイアスをうっかり学習してしまうことがあり、倫理的な考慮には人間による監視が不可欠です。
課題はあるものの、AIのデータサプライチェーンには人間味が不可欠であることに変わりはありません。このプロセスの特定の側面には自動化の余地がありますが、一部の領域では、人間にしか提供できない微妙な理解が常に必要になります。機械学習の革新が、最も重要な人間の専門知識の恩恵を受けながら、機械がより自律的に学習できるようにすることで、私たちがバランスを取るのに役立つ未来があります。
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