机器学习最重大的变化不是新架构或更大算力,而是训练监督层从人类悄然变为另一套算法。合成数据、模型打分、自动排序成为主流,人类被抽象成政策文件和奖励函数。这一转变带来效率,也埋下安全隐患和失控风险。
机器学习领域最重大的变化,不是新架构,也不是更大的算力集群。而是训练监督层级顶端那个角色,换了。

Photo by Igor Omilaev on Unsplash
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过去,AI 的历史几乎是围绕人类标注展开的。
标注员给图片打标签。领域专家给模型输出排序。人类评分员给生成的文本打分,衡量它有没有用、有没有害、准不准确。反馈回路里,人处在关键路径上,相当于一道验证关卡。
现在,这道关卡正在被拆掉。
在许多实际生产流程中,替代它的是另一个模型。
算法开始训练算法——生成合成数据、给输出打分、清理数据集、给候选回复排序。人类监督者被抽象成一份政策文档、一个奖励函数,或者一份「宪法文件」。
这件事,值得每一个关心 AI 的人停下来想想。
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