人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）を用いたAIの価値観アライメント

人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）を用いたAIの価値観アライメントとは

人間のフィードバックによる強化学習（RLHF：Reinforcement Learning from Human Feedback）を用いたAIの価値観アライメントとは、AIモデルが人間の意図や好みに合致する行動をとるよう、強化学習の枠組みの中で人間の評価やフィードバックを活用して学習させる手法です。強化学習における「報酬設計」の課題、すなわち人間の複雑な意図や倫理観をプログラムコードとして厳密に定義することの難しさを、人間が直接的な評価を与えることで解決しようとします。具体的には、AIが生成した複数の出力に対し人間が好ましい順序を付け、その評価を基に報酬モデルを学習させ、さらにその報酬モデルを使ってAIモデル自体を強化学習で微調整します。これにより、AIは単にタスクをこなすだけでなく、人間の価値観に沿った、より安全で信頼性の高い振る舞いを学習し、AIと人間社会の調和を目指す重要な技術として位置づけられています。

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