对齐问题

对齐问题

人工智能系统的好坏取决于其训练数据。然而今天大多数模型被优化于 目标代理，而不是 主观的人类偏好.

诸如此类的问题：

• 哪个回答感觉更有帮助？

• 哪个图像更符合提示？

• 哪个答案听起来更像人类？

• 哪个结果会 由你 选择？

这些判断只有真实的人类能做——但大规模收集此类反馈传统上既缓慢又昂贵且难以获得。

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人类对齐证明（PoHA）

我们称为驱动 Reppo 网络的贡献与奖励协议为 人类对齐证明（PoHA） ——一个用于生成和策划偏好数据以训练和评估与人类对齐的人工智能系统的基础设施。

PoHA 激励两种关键行为：

• 创建反映人类价值观、意图和质量标准的 AI 生成内容 。

• 通过人类偏好信号对该内容进行评估，例如排名、投票或比较反馈。

这些活动共同生成丰富且可扩展的偏好数据集——这是将大型模型和自主系统与人们 实际 想要的东西对齐的关键要素。

PoHA 如何应对对齐问题

PoHA 将这一瓶颈转变为一个可扩展的、基于激励的生态系统。通过奖励既创建又评估对齐 AI 输出的贡献者，它实现了高质量人类偏好数据的持续生成。

这使得训练模型不仅能够 执行 任务——而是与人类的意图、价值观和质量感保持一致。

简而言之， PoHA 将人类判断转化为可衡量、网络验证的信号——真正对齐的人工智能的基础。