人間のフィードバック

近年、人工知能の技術は驚くほどの速さで進歩し、様々な分野で目覚ましい成果を生み出しています。中でも、試行錯誤を通して学習する人工知能を実現する「強化学習」という手法は、遊びや機械の制御において目覚ましい成果を上げてきました。しかし、従来の強化学習だけでは、人間が持つ複雑な価値観や倫理観を人工知能に反映させることが難しいという課題がありました。 例えば、囲碁や将棋といった明確な勝ち負けのある遊びでは、強化学習は優れた成果を示します。しかし、日常生活における多くの行動には、明確な正解が存在しません。例えば、お店で店員さんと話す時、どのような言葉遣いや態度が適切かは、状況や文化によって変化します。このような複雑な状況に対応するためには、従来の強化学習だけでは不十分です。 そこで近年注目を集めているのが、「人間の反応からの強化学習」、つまりRLHFです。RLHFは、人間の反応を学習に取り入れることで、人工知能をより人間らしく、より社会に役立つように学習させる手法です。従来の強化学習では、機械自身が設定した目標を達成するように学習していました。しかし、RLHFでは、人間のフィードバックを基に学習することで、人間にとって望ましい行動を学習することができます。 RLHFは、様々な分野での応用が期待されています。例えば、人間と自然な会話をすることができる対話型人工知能の開発や、より安全で信頼性の高い自動運転技術の実現などが挙げられます。また、教育や医療といった分野でも、RLHFの活用により、個別最適化された学習支援や治療支援が可能になると期待されています。 本稿では、RLHFの基礎となる考え方から、具体的な応用例までを分かりやすく説明し、人工知能技術の未来について考えます。