Когда ИИ и человек работают вместе: как повысить точность оценки контента

от

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, как комбинирование возможностей искусственного интеллекта и человеческой экспертизы позволяет значительно улучшить качество проверки и оценки сгенерированного текста.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
Гибридная система оценки, объединяющая искусственный интеллект и человеческий фактор, продемонстрировала статистически значимое превосходство над использованием лишь оценок ИИ в определенном диапазоне порогов уверенности, несмотря на то, что отдельные человеческие оценки уступают по точности оценкам ИИ, что указывает на возможность оптимизации систем оценки посредством синергии человека и машины.
Гибридная система оценки, объединяющая искусственный интеллект и человеческий фактор, продемонстрировала статистически значимое превосходство над использованием лишь оценок ИИ в определенном диапазоне порогов уверенности, несмотря на то, что отдельные человеческие оценки уступают по точности оценкам ИИ, что указывает на возможность оптимизации систем оценки посредством синергии человека и машины.

Комбинация ИИ и человека с использованием уверенностной гибридизации повышает эффективность оценки и верификации фактов.

Несмотря на растущие возможности искусственного интеллекта, обеспечение достоверности и безопасности его результатов остается сложной задачей. В работе ‘Human-AI Complementarity: A Goal for Amplified Oversight’ исследуется возможность повышения качества человеческого контроля за системами ИИ посредством их взаимодополняющего взаимодействия. Показано, что комбинирование оценок ИИ и человека на основе уверенности ИИ в своих суждениях повышает точность оценки сгенерированного текста, а предоставление помощи человеку в виде релевантных поисковых результатов способствует более адекватному доверию к системе. Как можно эффективно масштабировать усиленный контроль, чтобы обеспечить надежность и безопасность ИИ, превосходящего человеческий уровень экспертизы?

Масштабирование Надежности: Человеческий Надзор в Эпоху ИИ

По мере роста сложности моделей ИИ, обеспечение их надежности посредством человеческой оценки становится все более сложной задачей. Традиционные методы проверки фактической точности не успевают за масштабами современных языковых моделей (LLM). Это требует разработки новых стратегий, использующих ИИ для помощи человеческим рецензентам, а не для их замены. Автоматизация оценки требует не только повышения эффективности, но и сохранения критического мышления.

Анализ точности, сгруппированный по уровню уверенности, показывает, что модель хорошо откалибрована, и при более высокой уверенности модели, несмотря на то, что некоторые методы помощи работают лучше, чем Search+/Evidence+, модель все же показывает лучшие результаты, что указывает на общую неэффективность других методов помощи после гибридизации, основанной на уверенности.
Анализ точности, сгруппированный по уровню уверенности, показывает, что модель хорошо откалибрована, и при более высокой уверенности модели, несмотря на то, что некоторые методы помощи работают лучше, чем Search+/Evidence+, модель все же показывает лучшие результаты, что указывает на общую неэффективность других методов помощи после гибридизации, основанной на уверенности.

Построение действительно надежного ИИ требует не просто проверки фактов, но и взлома самой концепции истины, чтобы оценить прочность её конструкции.

Усиленный Надзор: Новая Парадигма Оценки ИИ

Подход Amplified Oversight решает проблему масштабируемости, стратегически сочетая возможности ИИ и экспертов-оценщиков. Модели ИИ, именуемые “AI Raters”, проводят первичную оценку, направляя усилия человека на наиболее сложные случаи. В основе системы лежит принцип взаимодополняемости человека и ИИ. Искусственный интеллект берет на себя рутинные задачи, а человек обеспечивает нюансированный анализ и принятие решений.

В ходе оценки точности установлено, что гибридный подход с использованием помощи экспертов значительно превосходит точность, достигнутую экспертами и искусственным интеллектом, работающими независимо, а также гибридный подход без помощи экспертов.
В ходе оценки точности установлено, что гибридный подход с использованием помощи экспертов значительно превосходит точность, достигнутую экспертами и искусственным интеллектом, работающими независимо, а также гибридный подход без помощи экспертов.

Такой гибридный подход повышает общую точность и эффективность оценочного процесса, минимизируя нагрузку на экспертов и позволяя им сосредоточиться на задачах, требующих их уникальных навыков.

Балансирование Уверенности ИИ и Человеческой Экспертизы

Гибридизация на основе уверенности использует выходные данные ИИ-оценщика при высокой уверенности и передает оценку эксперту в случаях неопределённости. Помощь оценщику расширяет этот подход, предоставляя инструменты, такие как дебаты с использованием ИИ, для быстрой идентификации потенциальных проблем. Анализ индивидуальной точности экспертов показывает, что точность оценки зависит от верности вывода системы проверки фактов, а формы помощи, не отображающие этот вывод, дают аналогичные результаты.

В ходе анализа индивидуальной точности экспертов установлено, что точность оценки зависит от того, был ли верным вывод, сделанный системой проверки фактов, при этом формы помощи, не отображающие этот вывод, демонстрируют аналогичные результаты, что подтверждается данными исследований
В ходе анализа индивидуальной точности экспертов установлено, что точность оценки зависит от того, был ли верным вывод, сделанный системой проверки фактов, при этом формы помощи, не отображающие этот вывод, демонстрируют аналогичные результаты, что подтверждается данными исследований «T2».

Комбинирование гибридизации на основе уверенности с помощью ИИ-ассистированных экспертов позволило достичь точности 91,3% при оценке фактической точности, превзойдя ИИ-только подход (87,7%) и неассистированную оценку экспертами (84,5%). Это улучшение статистически значимо (p < 0,001).

Непрерывное Совершенствование: Обучение ИИ через Человеческую Обратную Связь

Современные подходы к обучению систем оценки ИИ все чаще опираются на оптимизацию предпочтений (Direct Preference Optimization) и обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (Reinforcement Learning from Human Feedback). Эти методы позволяют напрямую обучать ИИ-оценщиков, основываясь на субъективных предпочтениях людей, что обеспечивает более точное соответствие оценок человеческому восприятию.

Для повышения эффективности обучения и снижения затрат на разметку данных активно применяются стратегии активного обучения, которые целенаправленно отбирают наиболее информативные примеры для ручной разметки, максимизируя влияние ограниченных ресурсов и ускоряя процесс обучения ИИ-оценщиков.

В ходе исследований
В ходе исследований «T2» установлено, что гибридизация с использованием индивидуальных оценок экспертов обеспечивает более высокую точность оценок.

Конституционный ИИ представляет собой перспективную архитектуру, позволяющую согласовать поведение ИИ с желаемыми принципами и нормами, что способствует повышению надежности и доверия к процессам надзора и оценки, обеспечивая более предсказуемое и контролируемое поведение ИИ. Реальность подобна открытому исходному коду, который мы ещё не прочитали, и каждая новая строка, добавленная обученным оценщиком, приближает нас к пониманию его сложной структуры.

Исследование демонстрирует, что сочетание возможностей искусственного интеллекта и человеческой оценки, основанное на доверии к результатам ИИ, значительно повышает точность верификации текстов, созданных моделями. Этот подход, когда ИИ берет на себя наиболее очевидные случаи, а человек – сложные, подтверждает стремление к эффективному разделению труда. Как однажды заметил Пол Эрдеш: “Математика не должна быть красивой, она должна быть правильной.” Аналогично, в данной работе красота и элегантность алгоритма уступают место надежности и точности оценки, особенно в контексте масштабируемого контроля и проверки фактов. Использование ИИ в качестве помощника для экспертов не снижает, а усиливает их способности, позволяя фокусироваться на наиболее важных аспектах оценки.

Что дальше?

Представленная работа, по сути, лишь обнажила глубину проблемы: проверка искусственного интеллекта требует… интеллекта. И не просто наличия, но и умения признавать собственные ограничения. Гибридный подход, где машина берет на себя рутинную работу, а человек – всё остальное, выглядит прагматично, но это лишь временный патч. Каждый такой патч – философское признание несовершенства самой идеи о создании полностью автономного арбитра.

Неизбежно возникнет вопрос о масштабируемости. Как обеспечить достаточный контроль, когда объемы генерируемого контента экспоненциально растут? Простое увеличение числа “человеческих” верификаторов – не решение, это лишь перекладывание проблемы на другой уровень. Вместо этого, необходимо сосредоточиться на разработке систем, способных к самообучению и самокоррекции, систем, которые не просто выявляют ошибки, но и понимают причины их возникновения.

Лучший хак – это осознанность того, как всё работает. Будущие исследования должны быть направлены не только на улучшение точности оценки, но и на понимание когнитивных процессов, лежащих в основе как машинного, так и человеческого суждения. Ведь в конечном итоге, речь идет не о создании идеальной системы контроля, а о создании системы, которая способна адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту искусственного интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.26518.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-02 16:06