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IBM推出AI推荐技术,平衡AI算法与道德规则

讲述:杜力大小:1.05M时长:02:17
近两年,以今日头条为代表的信息推荐引擎火热起来,根据用户的阅读行为,AI 算法可以精准地把握用户喜好,为用户推荐他们喜欢的内容。这样一来,信息推荐引擎不断给用户推荐他们喜欢的内容,用户花在应用内的时间就会越来越多。
但是,这似乎是公司想要得到的结果,却并不一定完全有利于用户。用户想要看到的、喜欢看到的内容,并不一定是应该看到的、需要看到的。这也是依靠算法进行内容分发的公司面临的一大困境,如何平衡在以点击率高的内容获得用户的注意力和时间的同时,给用户提供高质量、有价值的内容。
为了解决这一难题,IBM 的研究员和麻省理工媒介实验室(MIT Media Lab)推出了一种 AI 推荐技术,能够兼顾用户的喜好,同时也不会打破任何行为、道德准则。
目前,IBM 团队已经论证了这种 AI 推荐技术,他们首先将其运用在了电影推荐系统,允许家长为孩子设置一些内容限制。
研究人员选择电影推荐来作为演示,在电影领域,用户偏好和道德规范之间的差异清晰可见。例如,父母不希望孩子观看一些内容,而孩子却对这些内容表现得很积极,算法就很容易学习到这种积极的行为。
AI 推荐技术有两个不同的训练阶段。第一阶段是离线的,仲裁者给系统一些案例来定义推荐引擎应该遵守的约束。然后,AI 会检查这些案例以及与它们相关的数据,以创建自己的道德规则。在这个阶段中,父母向 AI 提供一组适当和不适当内容的示例。
第二个数据训练阶段发生在线上,与最终用户直接互动。和传统的推荐系统一样,AI 试图学习用户的偏好,给用户推荐用户喜爱的内容来获得最大的奖励。仲裁者可以设置一个阈值,定义道德约束和用户偏好两者分别能获得多少优先级。
从电影推荐的例子中,可以很容易的看出,这套系统如何解决其他与 AI 推荐系统工作方式相关的问题。另外,IBM 研究人员还在医疗保健中测试了该技术,他们通过在药物成功变量和生活质量限制之间建立平衡,成功地在药物剂量中使用了该算法。
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