Qual é o futuro dos botões como botões na era da inteligência artificial? Max Levchin, co-fundador e afirmativo CEO do PayPal, vê um papel novo e inestimável ao chegar a conclusões que os tomadores de decisão humanos fazem a favor dos dados para treinar IA.
No aprendizado de máquina, é sabido que os computadores que apresentam recursos claros de recompensa se envolvem em um aprendizado implacável de reforço para melhorar o desempenho e maximizar suas recompensas, mas esse caminho de otimização é que os seres humanos geralmente levam os sistemas de IA a resultados muito diferentes do que os humanos exercem julgamentos humanos.
Para introduzir o poder corretivo, os desenvolvedores de IA geralmente aprendem o que é chamado de reforço do feedback humano (RLHF). Essencialmente, o computador coloca o polegar humano em escala à medida que chega ao modelo, treinando -o com dados que refletem as preferências reais das pessoas. No entanto, de onde vem esses dados de preferência humana e quanto é necessário que a entrada seja válida? Até agora, esse tem sido um problema com o RLHF. É uma maneira cara de contratar um supervisor e anotador humano para inserir feedback.
E isso é um problema que Levtin acha que pode ser resolvido com um botão semelhante. Ele vê os recursos acumulados nas mãos do Facebook hoje como uma dádiva de Deus para os desenvolvedores que desejam treinar agentes inteligentes com dados de preferência humana. E quão grande é isso? “Uma das coisas mais valiosas possui o Facebook é a montanha de Laint of Data”, disse Levchin. Certamente, “esse ponto de inflexão no desenvolvimento da inteligência artificial que permite o acesso ao que o conteúdo com devorado humano é usado para treinar modelos de IA é talvez uma das coisas mais valiosas da Internet”.
Levchin assume que a IA aprenderá com as preferências humanas através do botão Botton, mas a IA já está mudando a maneira como essas preferências são formadas. De fato, as plataformas de mídia social estão usando ativamente a IA para não apenas analisar curtidas, mas também para prever. O botão em si está desatualizado.
Esta foi uma observação impressionante para nós. Porque quando você fala com a maioria das pessoas, as previsões vêm principalmente de um ângulo diferente, explicando como a IA muda o mundo de Botton, em vez de como os botões afetam o desempenho da IA. Já ouvi dizer que a IA está sendo aplicada para melhorar os algoritmos de mídia social. Por exemplo, no início de 2024, o Facebook usou a IA para redesenhar um algoritmo que recomendava o vídeo do bobina para os usuários. Você pode criar melhores ponderações para variáveis para prever quais usuários de vídeo desejam assistir a seguir? Os resultados deste teste antecipado mostraram que é possível: aplicar a IA a tarefas que foram recompensadas por tempos de relógio mais longos – a Metric Facebook de desempenho queria um impulso.
Ele disse que quando perguntou ao co-fundador do YouTube, Steve Chen, o que o futuro reserva para o botão de bicicleta. Disponível. “
No entanto, ele continuou apontando que uma das razões pelas quais os botões são sempre necessários para eventos ou situações da vida, como botões, é sempre lidar com mudanças nítidas ou temporárias na visualização das necessidades. “Por exemplo, há dias em que quero ver um conteúdo mais relevante para meus filhos”, disse ele. Chen também explicou que os botões “como” podem ter longevidade por causa de seus papéis que ajudam a atrair outros grupos importantes, anunciantes, junto com espectadores e criadores. Com uma torneira, os espectadores comunicam simultaneamente sua apreciação e feedback diretamente aos provedores de conteúdo e evidências diretas de engajamento e preferências aos anunciantes.
