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研究:AI会从文化中学到价值观 — person holding green paper

研究:AI会从文化中学到价值观CEFR A2

2025年12月15日

改编自 U. Washington, Futurity CC BY 4.0

照片: Hitesh Choudhary, Unsplash

等级 A2 – 基础
2 分钟
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研究人员用两组不同文化背景的成年人数据训练 AI。AI 通过观察人类行为来学习他们的目标和回报,这种方法叫逆向强化学习(IRL)。

主要实验里,参与者玩改编的烹饪游戏 Overcooked。在游戏中,玩家可以把洋葱给另一个玩家以帮助对方,但这样会减少自己做出的汤数。研究发现,一组参与者比另一组更常提供帮助,训练自该组数据的 AI 也更倾向帮助。

研究者建议增加文化特定的数据和多样性,并在部署前进行微调,以提高 AI 的文化敏感性。

难词

  • 逆向强化学习(IRL)通过观察人类行为学习目标的方法
  • 回报行为带来的结果或获得的奖励
  • 倾向更可能做某事的偏好或趋势
  • 微调对模型做小幅改动以改进表现
  • 部署把系统或模型放到实际使用中
  • 文化特定属于某一文化的特点或相关数据

提示:在文章中将鼠标悬停、聚焦或轻触高亮词语,即可在阅读或听音频时快速查看简要释义。

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