RLHF

近年、人工知能の分野は目覚ましい発展を遂げていますが、その中でも特に注目を集めているのが「人間のフィードバックからの強化学習」という学習方法です。この方法は、従来の機械学習とは異なり、人間からの反応を直接学習に取り入れることで、より私たちの意図や価値観を反映した人工知能の実現を目指しています。 従来の機械学習では、大量のデータを用いて人工知能モデルを訓練するのが一般的でした。例えば、画像認識であれば、大量の画像データとその画像に写っているものが何であるかというラベルをセットにして学習させることで、人工知能は画像に写っているものを認識できるようになります。しかし、この方法では、人間が持つ複雑な価値観や倫理観を人工知能に学習させることは困難でした。 そこで登場したのが「人間のフィードバックからの強化学習」です。この方法では、人工知能がある行動をとったときに、人間がその行動に対して良いか悪いかの評価を与え、その評価を基に人工知能は自身の行動を修正していきます。例えば、文章を生成する人工知能の場合、人間が生成された文章に対して「自然な文章だ」「内容が分かりにくい」といったフィードバックを与えることで、人工知能はより自然で分かりやすい文章を生成するように学習していきます。 このように、「人間のフィードバックからの強化学習」は、従来の機械学習では難しかった、人間の意図や価値観を反映した人工知能を実現するための、新たな学習方法として期待されています。