Le problème de l'alignement
Le problème de l'alignement
Les systèmes d'IA ne sont aussi bons que les données sur lesquelles ils sont entraînés. Pourtant, la plupart des modèles aujourd'hui sont optimisés pour des proxys d'objectif, pas pour des préférences humaines subjectives.
Des questions comme :
Quelle réponse semble la plus utile ?
Quelle image correspond le mieux à une invite ?
Quelle réponse paraît la plus humaine ?
Quel résultat vous choisiriez-vous ?
Ce sont des jugements que seuls de vrais humains peuvent porter — mais collecter ce type de retours à grande échelle a traditionnellement été lent, coûteux et inaccessible.
Preuve d'Alignement Humain (PoHA)
Nous appelons le protocole de contribution et de récompense qui alimente Reppo Network Preuve d'Alignement Humain (PoHA) — une infrastructure pour générer et sélectionner des données de préférence afin d'entraîner et d'évaluer des systèmes d'IA alignés sur l'humain.
PoHA incite à deux comportements clés :
Création de contenu généré par l'IA qui reflète les valeurs, les intentions et les standards de qualité humains.
Évaluation de ce contenu via des signaux de préférence humaine, tels que le classement, le vote ou les retours comparatifs.
Ensemble, ces activités génèrent des ensembles de données de préférences riches et évolutifs — un ingrédient crucial pour aligner les grands modèles et les systèmes autonomes avec ce que les gens vraiment veulent.
Comment PoHA répond au problème de l'alignement
PoHA transforme ce goulot d'étranglement en un écosystème évolutif et incitatif. En récompensant les contributeurs qui créent et évaluent des sorties d'IA alignées, il permet la génération continue de données de préférence humaine de haute qualité.
Cela rend possible d'entraîner des modèles non seulement à exécuter des tâches — mais à s'aligner sur les intentions, les valeurs et le sens de la qualité des humains.
En bref, PoHA transforme le jugement humain en un signal mesurable et vérifié par le réseau — la fondation d'une IA véritablement alignée.
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