人工智能（AI），尤其是像Chat GPT-4 这样的语言学习模型（LLM），已经取得了令人印象深刻的进步。但是，这些机器仍然需要大量的人工指导。与机器学习完全独立的概念相反，现实情况是人类在数据供应链中起着重要作用。从收集原始数据到为机器学习算法做好准备，人工输入绝对至关重要。
为什么人类在数据结构中至关重要
体现人为干预需求的一种方法是使用人工反馈进行强化学习（RLHF）。在这种方法中，真实的人会标记机器用于学习的文本、视频和其他类型的数据。在这里，人类参与有几个目的。首先，它加快了机器的学习过程。如果人类首先标记一些 “猫” 照片以供其研究，则计算机可以更快地学会识别照片中的猫。
此外， RLHF 通常具有一定程度的道德理解，这是机器无法复制的。例如，人类可以标记或过滤掉不当或误导性的信息。这使人工智能更安全，更合乎道德。
此外，整合人类智能使人工智能能够更好地完成复杂的任务。无论是语言翻译、医学诊断还是任何其他复杂的操作，人类专业知识都能完善学习模型。结果，这台机器不仅变得更熟练，而且对以后要与之互动的其他人也更有用。
财务和道德成本
尽管人类参与有其好处，但它确实是有代价的，包括财务和道德代价。像Llama 2这样的研究探讨了机器学习和人类输入之间的错综复杂的关系，强调了所涉及的成本。例如，标记海量数据集既耗时又昂贵。但是，人为因素为机器学习提供了目前不可替代的伦理层。任凭算法自己动手，可能会无意中得知数据中存在的偏差，这使得人工监督对于道德考虑至关重要。
尽管面临挑战，但人性化仍然是人工智能数据供应链中不可或缺的。尽管该过程的某些方面还有自动化余地，但有些领域总是需要细致入微的理解，只有人类才能提供。在未来，机器学习的创新可以帮助我们取得平衡，使机器能够更加自主地学习，同时仍然可以从最关键的人类专业知识中受益。
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