လူသားတုံ့ပြန်ချက်ဖြင့် အားဖြည့်သင်ကြားခြင်း- အနုစိတ်ညှိခြင်း AI

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresight
• မတ်လ 7, 2024

ဝိပဿနာ အကျဉ်းချုပ်

လူသားတုံ့ပြန်မှုမှ အားဖြည့်သင်ယူခြင်း (RLHF) သည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) လေ့ကျင့်မှုနည်းလမ်းဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့ကို လူသား၏ရည်ရွယ်ချက်များနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ချိန်ညှိရန်အတွက် လူသားထည့်သွင်းမှုကို အသုံးပြု၍ စံနမူနာပြပုံစံများကို ချိန်ညှိပေးသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် လူသားတုံ့ပြန်ချက်မှ ဆုကြေးစံနမူနာတစ်ခု ဖန်တီးခြင်း ပါဝင်သည်။ တာဝန်သိ AI အတွက် ကတိပေးနေစဉ်၊ RLHF သည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော မမှန်ကန်မှုများနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ လမ်းညွှန်ချက်များ လိုအပ်မှုကို ရင်ဆိုင်နေရသည်။

လူသားတို့၏ အကြံပြုချက် ဆက်စပ်အကြောင်းအရာဖြင့် အားဖြည့်သင်ကြားမှု

လူသားတုံ့ပြန်မှုမှ အားဖြည့်သင်ယူခြင်း (RLHF) သည် လူသားတို့၏ ရည်ရွယ်ချက်များနှင့် နှစ်သက်မှုများနှင့် ပိုမိုနီးကပ်စွာ ချိန်ညှိရန် ရည်ရွယ်သည့် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ RLHF သည် အားကောင်းသော စက်သင်ယူမှု (ML) မော်ဒယ်များအတွက် လူသားထည့်သွင်းမှုနှင့် အားဖြည့်သင်ယူမှုကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုနှင့် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုနှင့် ကွဲပြားပြီး အထူးသဖြင့် InstructGPT နှင့် ChatGPT ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် OpenAI ကို အသုံးပြုပြီးနောက် သိသာထင်ရှားသော အာရုံစိုက်မှုကို ရရှိနေသည်။

RLHF ၏နောက်ကွယ်ရှိ core concept တွင် အဓိက အဆင့်သုံးဆင့် ပါဝင်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုအတွက် လိုအပ်သော များပြားလှသော အချက်အလက်များကြောင့် ဘာသာစကားမော်ဒယ်များအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အကြိုလေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို ပင်မမော်ဒယ်အဖြစ် ရွေးချယ်ပါသည်။ ဒုတိယ၊ လူသားထည့်သွင်းမှုများကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် သီးခြားဆုကြေးမော်ဒယ်ကို ဖန်တီးထားပါသည် (လူသားများကို မော်ဒယ်ထုတ်လုပ်ထားသော ရလဒ်များဖြင့် တင်ပြပြီး အရည်အသွေးပေါ် မူတည်၍ အဆင့်သတ်မှတ်ခိုင်းသည်)။ ဤအဆင့်သတ်မှတ်ချက်အချက်အလက်ကို ပင်မမော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် ဆုပေးမော်ဒယ်က အသုံးပြုသည့် အမှတ်ပေးစနစ်အဖြစ် ပြောင်းလဲထားသည်။ တတိယအဆင့်တွင်၊ ဆုပေးမော်ဒယ်သည် မူလမော်ဒယ်၏ ရလဒ်များကို အကဲဖြတ်ပြီး အရည်အသွေးရမှတ်ကို ပေးပါသည်။ ထို့နောက် ပင်မမော်ဒယ်သည် ၎င်း၏အနာဂတ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ဤတုံ့ပြန်ချက်ကို အသုံးပြုသည်။

RLHF သည် လူသားများ၏ ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် AI ချိန်ညှိမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် ကတိပြုထားသော်လည်း မော်ဒယ်တုံ့ပြန်မှုများသည် တိကျစွာ ချိန်ညှိပြီးနောက်တွင်ပင် အဆိပ်အတောက်ဖြစ်နိုင်သေးသည်။ ထို့အပြင်၊ လူသားများ၏ ပါဝင်ပတ်သက်မှုသည် ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူမှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အတော်လေး နှေးကွေးပါသည်။ လူသားအကဲဖြတ်သူများကြားတွင် သဘောထားကွဲလွဲမှုများနှင့် ဆုချီးမြှင့်မှုပုံစံများတွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ဘက်လိုက်မှုများသည်လည်း သိသာထင်ရှားသော စိုးရိမ်ပူပန်မှုများဖြစ်သည်။ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ ဤကန့်သတ်ချက်များရှိနေသော်လည်း၊ ဤနယ်ပယ်တွင် နောက်ထပ်သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် AI မော်ဒယ်များကို ပိုမိုဘေးကင်း၊ ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး သုံးစွဲသူများအတွက် ပိုမိုအကျိုးရှိစေမည်ဖြစ်သည်။ 

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

RLFH ၏ သိသာထင်ရှားသော သက်ရောက်မှုတစ်ခုမှာ တာဝန်သိပြီး ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI စနစ်များကို မွေးမြူရန် ၎င်း၏ အလားအလာဖြစ်သည်။ RLHF သည် မော်ဒယ်များကို လူ့တန်ဖိုးများနှင့် ရည်ရွယ်ချက်များဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးသောကြောင့် အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သော၊ ဘက်လိုက်မှု သို့မဟုတ် မှန်ကန်မှုမရှိသော AI မှထုတ်လုပ်ထားသော အကြောင်းအရာများနှင့် ဆက်စပ်နေသော အန္တရာယ်များကို လျော့ပါးသက်သာစေနိုင်သည်။ အစိုးရများနှင့် စည်းကမ်းထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့များသည် AI စနစ်များတွင် RLHF ကို အသုံးချခြင်းအတွက် လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် စံနှုန်းများကို ချမှတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်၊ RLHF သည် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံများကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အဖိုးတန်အခွင့်အရေးကို တင်ဆက်ပါသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် ဖောက်သည်များ၏ နှစ်သက်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်ပြီး ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် AI-မောင်းနှင်သည့် ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် RLHF ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်များနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သော စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းများသည် ပိုမိုတိကျလာပြီး နောက်ဆုံးတွင် သုံးစွဲသူများ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုကို တိုးမြင့်လာစေပြီး ပြောင်းလဲမှုနှုန်း ပိုမိုမြင့်မားလာစေသည်။ ထို့အပြင်၊ RLHF သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာနှင့် အသုံးပြုသူ၏ အကြံပြုချက်အပေါ် အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ထောက်ပံ့မှုကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အရင်းအမြစ်ခွဲဝေမှုကဲ့သို့သော အတွင်းပိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို ချောမွေ့စေသည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI စွမ်းအားဖြင့် ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသမှုဆိုင်ရာ အကြံပြုချက်များသည် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရပြီး လူနာကိုဗဟိုပြုလာနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ကျောင်းသားများသည် ၎င်းတို့၏ ပညာရေးဆိုင်ရာ အလားအလာများကို အမြင့်ဆုံးမြှင့်တင်ရန် အံဝင်ခွင်ကျ ပံ့ပိုးကူညီမှုများ ရရှိကြောင်း သေချာစေရန် ပညာရေးတွင် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော သင်ယူမှုအတွေ့အကြုံများကို ပိုမိုသန့်စင်နိုင်ပါသည်။ အစိုးရများသည် RLHF ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို အသုံးချရန် လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှုများဖြင့် လုပ်သားအင်အားကို ဖြည့်ဆည်းပေးရန် AI ပညာရေးနှင့် လေ့ကျင့်ရေး အစီအစဉ်များတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန် လိုအပ်ပါသည်။ 

လူသားတုံ့ပြန်ချက်ဖြင့် အားဖြည့်သင်ကြားခြင်း၏ သက်ရောက်မှုများ

RLHF ၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်- 

• AI ဖြင့်မောင်းနှင်သော ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများသည် တစ်ဦးချင်းစိတ်ကြိုက်ရွေးချယ်မှုများနှင့် ပိုမိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်လာသောကြောင့် ဖောက်သည်၏သစ္စာစောင့်သိမှုနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို တိုးမြင့်စေသည်။
• ကျောင်းသားများအား ၎င်းတို့၏ အလားအလာ အပြည့်အဝရောက်ရှိစေရန်နှင့် ပညာရေးဆိုင်ရာ အောင်မြင်မှုကွာဟချက်များကို ကျဉ်းမြောင်းစေရန် ကူညီပေးသည့် စိတ်ကြိုက်ပညာရေးဆိုင်ရာ အတွေ့အကြုံများကို ပိုမိုဖန်တီးပေးသည်။
• RLHF-driven automation အနေဖြင့် အသွင်ပြောင်းနေသည့် အလုပ်သမားစျေးကွက်သည် ပုံမှန်လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပြီး လုပ်သားများအတွက် ပိုမိုဖန်တီးမှုနှင့် ရှုပ်ထွေးသော အလုပ်အခန်းကဏ္ဍများကို အာရုံစိုက်ရန် အခွင့်အလမ်းများ ဖန်တီးပေးနိုင်သည်။
• RLHF မှတဆင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော သုံးစွဲနိုင်မှုအင်္ဂါရပ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီး၊ မသန်စွမ်းသူများ တစ်ဦးချင်းစီကို အကျိုးဖြစ်ထွန်းစေကာ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဆက်သွယ်ရေးတွင် ပိုမိုပါဝင်နိုင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
• သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်စောင့်ကြပ်ကြည့်ရှုခြင်းနှင့် အရင်းအမြစ်စီမံခန့်ခွဲမှုတွင် RLHF ကို ဖြန့်ကျက်ခြင်းသည် ပိုမိုထိရောက်သောထိန်းသိမ်းမှုဆိုင်ရာကြိုးပမ်းမှုများ၊ စွန့်ပစ်ပစ္စည်းများကိုလျှော့ချခြင်းနှင့် ရေရှည်တည်တံ့မှုပန်းတိုင်များကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းတို့ကိုဖြစ်စေသည်။
• အကြံပြုချက်စနစ်များနှင့် အကြောင်းအရာဖန်တီးမှုများတွင် RLHF သည် သုံးစွဲသူများ၏ အကျိုးစီးပွားနှင့် တန်ဖိုးထားမှုများနှင့် ကိုက်ညီသော အကြောင်းအရာများကို ပေးဆောင်ကာ ပိုမိုစိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော မီဒီယာအခင်းအကျင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
• RLHF မှတစ်ဆင့် AI ၏ ဒီမိုကရေစီအသွင်ကူးပြောင်းမှုသည် အသေးစားကုမ္ပဏီများနှင့် လုပ်ငန်းစတင်သူများအား AI နည်းပညာ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို အသုံးချနိုင်ရန်၊ နည်းပညာလုပ်ငန်းတွင် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် ပြိုင်ဆိုင်မှုများကို မြှင့်တင်ပေးသည်။

စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

• RLHF သည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝတွင် နည်းပညာနှင့် တုံ့ပြန်ပုံအပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သနည်း။
• RLHF သည် အခြားစက်မှုလုပ်ငန်းများကို မည်သို့ တော်လှန်နိုင်မည်နည်း။