AI正在使用您的喜欢进入您的脑海

什么是像年龄相似按钮的未来人工智能？马克斯·列夫金（Max Levchin）PayPal联合创始人和确认首席执行官认为，喜欢训练AI的数据以与人类决策者所能提出的那些人的结论更加一致，这是一个新的且非常有价值的角色。

在机器学习中，这是一个众所周知的难题，具有明确奖励功能的计算机将参与不懈的强化学习以提高其性能并最大程度地提高奖励，但是这种优化路径通常会导致AI系统的结果与人类行使人类判断力所致的结果截然不同。

为了引入纠正力，AI开发人员经常使用从人类反馈（RLHF）中学习的强化学习。从本质上讲，当计算机训练它的数据以反映实际人的实际偏好的数据时，他们将人类的拇指放在规模上。但是，该人类偏好数据来自何处，输入有效需要多少？到目前为止，这一直是RLHF的问题：如果它要求雇用人类主管和注释者输入反馈，这是一种昂贵的方法。

这是列夫金认为可以通过类似按钮解决的问题。他认为今天占据的累积资源Facebook作为任何希望在人类偏好数据上培训智能代理的开发人员的敬意。那有多大？勒夫金告诉我们，我认为Facebook拥有的最有价值的东西之一就是最有价值的东西。的确，在人工智能发展的这一拐点处，可以访问“人类喜欢的内容，用于培训AI模型，可能是互联网上最有价值的东西之一。

尽管Levchin通过类似按钮设想AI从人类偏好中学习，但AI已经改变了这些偏好的形状。实际上，社交媒体平台正在积极使用AI，不仅是为了分析LIKES，还可以预测它们可能会使按钮本身过时。

这对我们来说是一个惊人的观察结果，因为当我们与大多数人交谈时，这些预测主要来自另一个角度，并没有描述类似按钮如何影响AI的性能，而是AI将如何改变按钮的世界。我们听说，AI正在应用于改善社交媒体算法。例如，在2024年初，Facebook尝试了使用AI重新设计向用户推荐卷轴视频的算法。是否可以提出更好的变量加权来预测用户最想看的视频？这项早期测试的结果表明，它可以：将AI应用于更长的手表中的任务。

当我们问YouTube他说，联合创始人史蒂夫·陈（Steve Chen）的未来对“像按钮”的未来有何影响：“有时我想知道，当AI足够复杂时，是否需要像100％准确的算法时，是否需要按钮，您想根据观看和共享模式本身观看下来观看。到目前为止，类似按钮一直是内容平台做到这一点的最简单方法，但是最终目标是使其尽可能轻松，准确。

他继续指出，但是，由于生活事件或情况，始终需要按钮的原因可能始终是要按照观看需求的急剧变化或临时变化的原因。他说，有时候我想看的是与我的孩子更相关的内容。”Chen还解释说，类似按钮可能具有寿命，因为它在吸引广告客户与观众和创作者并肩作用中的作用是因为类似是连接这三个组的最简单的铰链。一位Tap的观众同时将欣赏和反馈直接传达给内容提供商，以及参与和偏爱广告商的证据。