2025-09-12 Stanford CS329H: 人間の選好からの機械学習 - RLHFの基礎から倫理的課題まで

出展元

https://www.youtube.com/watch?v=ApF2OenMgfc&list=PLoROMvodv4rNm525zyAObP4al43WAifZz

キーワード

RLHF（人間フィードバックからの強化学習）選好学習報酬ハッキングAI倫理

初回調査日

Dec 18, 2025 1:05 PM

※本記事は、スタンフォード大学のSanmi Koyejo准教授による講義「Stanford CS329H: Machine Learning from Human Preferences | Autumn 2024 | Introduction」の内容を基に作成されています。

講師紹介： Sanmi Koyejo氏は、スタンフォード大学コンピュータサイエンス学部の准教授（Assistant Professor）です。信頼できる機械学習とAI（Trustworthy Machine Learning and AI）を専門とし、人間の選好から学習する機械学習システムの研究に長年取り組んでいます。本講義では、ティーチングフェローのSang氏とともに、人間のフィードバックを活用したAIシステムの理論と実践について指導しています。

コース情報：

コースの詳細スケジュールとシラバス: https://web.stanford.edu/class/cs329h/
受講登録に関する情報: https://online.stanford.edu/courses/
スタンフォードのオンラインAIプログラム: https://stanford.io/ai
全講義プレイリスト: Stanford CS329H: Machine Learning from Human Preferences

本記事では、講義の内容を詳細に要約しております。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの講義動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。

1. コース概要と基本情報

1.1 講師紹介とコースの位置づけ

Sammy Coua： 皆さんこんにちは。私はコンピュータサイエンス学部の教員を務めているSammy Couaです。私の研究領域は広く信頼できる機械学習とAIに関わっています。まず、皆さんが正しい教室にいるかどうか確認させてください。このコースはCS329H「Machine Learning from Human Preferences（人間の選好からの機械学習）」です。今日ここに皆さんがいらしてくださって嬉しく思います。

私に加えて、ティーチングフェローのSangがいます。挨拶をお願いします。

Sang： こんにちは。

Sammy Coua： この学期を通じて、皆さんはSangと多くの関わりを持つことになります。学期中、教育スタッフと交流する機会はたくさんあります。今日の計画は、最初の講義としていつものように全体的な概要をお話しすることです。コースの枠組みについて説明していきます。

このコースは新しいものです。これは2回目の開講となります。昨年の秋に初めて開講され、今回が2回目です。私たちはまだこのコースが正確にどのようなものであるべきか、模索しているところです。良い面としては、前回よりも実験的な要素が少なくなると思います。皆さんは1年前に私たちが行った実験から恩恵を受けることができます。

ただし、まだ粗削りな部分があることも事実です。そのため、コースのどの側面がうまくいっているか、あるいはうまくいっていないかについて、皆さんからのフィードバックに頼ることになります。それによってコースをさらに洗練させていきたいと考えています。

このコースは多くの人にとってタイムリーで、エキサイティングなものだと思います。人間のフィードバックを使用することについて非常に明示的な機械学習の多くの関与や側面があります。私たちの目標は、これらの質問に応用面からも取り組むことですが、より重要なのは基礎的な観点から取り組むことです。ここで基礎的というのは広い意味で使っています。機械学習に関する側面だけでなく、経済学、心理学などに関連する側面にも触れます。私たちは素人ながらあらゆる分野に挑戦することになるでしょう。うまくいくことを願っています。

これらの一部は中心スタッフが担当し、一部は招待講演者が担当します。今日のクラスを通じて、これらについて説明していきます。スライドに入る前に一つ触れておきたいのは、このクラスを2回目に教えることの良い点の一つは、中心スタッフや他の方々が積極的に教科書をまとめてくれたことです。

私たちは教科書を持っています。私の知る限り、このトピックに関する教科書は世界中に存在しないか、あるとしても公開されていません。ですから、このクラスに参加することで得られるユニークなリソースだと思います。スライドにリンクがあり、本や他の資料にアクセスできます。これは非常に粗削りな初版ですので、優しく接していただきたいのですが、批判や進んでいく中でのフィードバックもお願いします。

1.2 コースの実施形態と評価方法

Sammy Coua： 今日は主にイントロダクションを進めていきますが、この学期を通じて人間の選択のモデリングに関連する側面、モデルベースの技術と選好学習、3つ目のモジュールはモデルフリー最適化、そして最後に人間の価値観とAIアライメントに関するモジュールを扱います。これがコースの大まかな構成で、イントロダクションセクションと4つのセクションから成り立っています。

先ほど述べた授業時間に加えて、シラバスを見ていただくとわかりますが、多くの招待講演も予定されています。10月初旬、つまり各モジュールの終わりごろに、そのモジュールで扱ったトピックに関連する招待講演を予定しています。

このコースの今回の実施では、初めて宿題を導入します。前回は純粋に議論と講義のみでした。今回は宿題を60%に設定しています。最初の宿題は約1週間後に配布されます。繰り返しになりますが、長年実施してきたコースとは異なり、これらは新しく作成された宿題問題になります。ですから、いくつか問題が出てくることは確実です。

これは小規模から中規模のクラスです。私たちの希望は、多くの議論のやり取りがあり、皆さんのニーズや学びたいことに適応できることです。同時に、コース内容を改善する方法について皆さんから多くを学べることを期待しています。

このようなクラスではプロジェクトに大きな重点を置いています。計画としては、最大5人の学生でグループを組んでいただきます。各グループには一連の成果物があり、最終的には少なくともクラスグループに、そして場合によっては外部の追加の方々にも発表される最終プロジェクトとなります。これは多くの皆さんが大きなプロジェクトの要素を持つコースを受講したことがあると思いますが、うまく機能してきたようです。これが残りのクラスの計画の一部です。

そして先ほど述べたように、私たちがまだ模索している部分が多いため、クラス参加に意味のある負荷があります。クラス自体での参加、あるいは他の成果物への参加を奨励しています。例えば、GitHub上で教科書にフィードバックを提供する側面があります。EDで質問と回答に参加する側面もあります。そして既に述べたように、クラス内での参加もあります。

ロジスティクスについてはこれで以上です。予定よりも少し早く進みました。このような新しいトピックのクラスでは、議論から得られるものが多いと思います。ですから私の提案としては、とにかく参加を検討してください。クラスでの会話に参加することで、何か価値が得られることを願っています。

学生： 良い質問ですね。

Sammy Coua： もう一つ言及しておくべきことは、CSPDの学生の場合、このコースは学習とモデリングの要件、または人間と社会の要件のどちらかとしてカウントされます。これにより、私たちが扱う予定の資料の種類についていくらか理解していただけると思います。

結局のところ、これは技術的なコースです。常に機械学習の基礎に立ち返ることになると思います。しかし、意図的にこれは人間から学ぶことが何を意味するかを考えるように範囲を定めています。人間との関わり、社会的考慮事項、これらの他の広範な質問について多くの作業を行うことになります。

私たちは、資料において幅と深さのこの組み合わせを試みます。幅に若干の偏りを持たせながら進めていきます。

学生： 他に質問はありますか？なければ...はい。

学生： 少し背景について、機械学習の...

Sammy Coua： これは講師の背景についてですね。

学生： はい、そうです。

Sammy Coua： 私はスタンフォードに数年います。その前はイリノイ大学で教授を務めていました。このクラスに関連して言えば、私はしばらくの間、古典的な機械学習問題において人間の選好を得る方法について研究してきました。今日も少し話しますが、メトリック誘導と呼ばれるフレームワークがあり、私はこれらの質問に取り組もうとする研究を行ってきました。これは強化学習の分野で、例えば逆強化学習を行っていた人々と強く関連しており、このエコシステムにおけるこれらのアイデアと関連しています。

これらすべてが、言語モデルとRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）が話題になったことで、多くの人にとって再びエキサイティングになったと思います。これについても少し取り組み、文脈の中に位置づけようと思います。私たちはこれらの種類の質問に関連するいくつかの研究を行っています。これらの種類の研究における学界と産業界の関係について興味深い質問があり、実際にこれも進めていく中での議論の一部になることを願っています。

これも興味深いと思います。私の背景についてはこれで以上です。さらに深く掘り下げることもできます。他の教育スタッフも自由に背景について話していただいて構いません。全員が関連する経験を持っています。

Sang： 私は2023年からこのトピックに関する論文に取り組んでいます。それほど前からではありません。それが私の背景です。

1.3 教材とリソース

Sammy Coua： それでは今日の資料に入っていきます。機会があればぜひ教科書をご覧ください。今日の私たちの目標はイントロダクションであり、クラスの枠組みを説明し、今後数回の講義でトピックについてどのように考えていくかをいくつか設定することです。

この広い領域はまだ定義されつつありますが、私たちは批判できる定義を作成してみました。実際、興味がある方は少し批判的に検討していただければと思います。このクラスは、個人、グループ、または社会から価値観と選好を効率的かつ効果的に引き出し、それらをAIモデルとアプリケーション内に埋め込むという課題を探求しようとしています。

私たちの特定の焦点は、学習とアプリケーションを改善できる情報を引き出すために、人間に対話的にクエリを行うための統計的および概念的な基礎と戦略についてです。議論したように、またフレーム化したように、このクラスで考える多くの質問は機械学習の質問のレンズを通して考えますが、この研究が個人や社会にどのように影響するかという観点から、より広範な影響についても意味のある形で取り組むことを望んでいます。これらすべての種類の質問です。

「効率的に」という言葉は、人々と関わり、相互作用することの課題について語っています。可能な限り少ない相互作用でこれを行おうとしています。クエリ効率という用語があります。これについてもう少し話しますが、例えば、いくつかのエージェントのセットと相互作用することから特定の推定値や特定の関数を得るために、何回のサンプルが必要か、何回の相互作用が必要かといった質問をしようとするものです。

そして「効果的に」という言葉は、引き出しプロセスの質について考えています。つまり、人々から信号を得ることです。このセットアップや広範な枠組みについて何か質問はありますか？この点について強い批判や弱い批判、考えはありますか？

学生： 「インタラクティブ」という言葉が気になります。何か前後のやり取りのようなものがあるようですが...

Sammy Coua： 素晴らしい質問です。

学生： はい。

Sammy Coua： この質問は「インタラクティブに」について、なぜ私たちが「インタラクティブに」と言ったのかについてですね。数枚のスライドで少し取り組みますが、ある視点から見ると、すべての機械学習は人間の選好から学んでいます。実際、それは分野を全く絞り込んでいません。その理由は、AIモデルや機械学習モデルが訓練されて行うことの多くは、効果的に人々から来る信号から学ぶことだからです。

機械学習の多くのアプリケーションは、例えば医療アプリケーションのように、人々がラベル付けするか、あるいは実際にはほぼすべてのアプリケーションが、人間が何らかのコンテンツを作成し、それから私たちはそのコンテンツを模倣または近似するモデルを構築することに関わっています。ですから、その視点から見れば、すべての機械学習は人間の選好からの機械学習です。

また、私たちはAIを何らかの知能目標として構築しようとしているのか、というもっと焦点を絞った話もあります。これについても少し話しますが、これも再び人間から学ぶという考えに直接関わっています。ここでは、人間の信号についてはるかに明示的で意図的な設定に焦点を当てます。

人間がデータにラベルを付け、そのデータから学習するという設定は、ある意味では暗黙的だと考えています。データラベリングがどこから来るかに基づいて現れる選好効果があります。このクラスでは、学習手順の目標が選好から学ぶことについて非常に明示的である、これらの質問のサブセットに焦点を当てます。多くの場合、対話的なプロセスを通じて行われます。

ですから、まさにあなたが述べたように、最も興味深いと思われるギャップに焦点を当てます。これがこのクラスの動機であり、これらの種類の質問について考えようとしています。すべてをカバーするわけではありませんが、それが私たちの明示的な焦点になります。ありがとうございます。良い質問です。

学生： 私はそれを広げるのが好きです。なぜなら、非常に多くの実世界のAIアプリケーションで、データセットは不変で、それは単に現実世界ではないからです。そして人間からサンプリングすることは...

別の学生： 私たちが目撃した弁護のように、人間は25%の時間で自分自身と同意しません。

学生： 昼食を食べたかどうかによって、同じ正確なラベルを与えると、異なる答えが得られます。

別の学生： そうですね。そして、実際のラベリングプロセスをモデル化する分布を持つことは...インターンの...

学生： はい。

別の学生： そのシステム部分全体を含めることを広げるのが好きです。

Sammy Coua： はい。これは非常に興味深い点です。これについて少し触れます。人間の不一致や多くの設定における人間のラベルについてどう考えるか、これが何を意味するのか、これにどう取り組むのかについての既存の文献や考え方があります。モデルについて少し話します。ベルヌーイモデルを選択しますが、それが真実かどうかはわかりません。少なくとも、この問題について考えるいくつかのフレーミングについて少し話します。しかし、ノイズや人間からの一貫性のない信号から来る不確実性のようなものについてです。良い点ですね。

2. コースの目的と範囲

2.1 人間のフィードバックからの機械学習の定義

Sammy Coua： では、先ほどのスライドで少し述べましたが、私たちの目標は、学習目標や何らかのアプリケーションを改善できる情報を引き出すために、人間に対話的にクエリを行うための基礎と様々な戦略に取り組むことです。主に、非常に明示的な人間をループに含むコンポーネントを持つ学習システムに焦点を当てます。対話的な種類のシステムにある程度の偏りを持たせます。

いくつかの基礎に取り組みます。これらの一部は経済学、心理学、マーケティング、統計学から来ています。アプリケーションについても話します。多くの人にとって最も念頭にあるのは言語でのアプリケーションです。人々から、例えば言語モデルについての選好を学ぶことです。しかし、ロボティクスなどでの長い研究の歴史もあります。それから、明示的なロジスティクスについて。ああ、ロジスティクスですね。

ロジスティクスでのアプリケーションについてはあまり詳しく話さないと思いますが、例えば配送やルーティングなどを計画しようとしている場合のロジスティクスでのアプリケーションがあります。そこでは選好を考慮に入れたり、ルーティングモデルなどを改善する方法として選好を明示的に引き出すことがあります。

これらすべてに機械学習の視点から焦点を当てます。これが意味するのは、問題を設定し、問題のいくつかの角度を理解しようとし、それから各問題設定内でモデリング、推定、評価に関連する質問に焦点を当てるということです。

これが意味することの一部は、前提条件について少し話しますが、機械学習の基礎に慣れていることを前提とします。いくつかの簡単なプログラムを書いたり、簡単な機械学習モデルを構築したりできる程度です。train-test-validationの分割は驚くべきことではないはずです。もしそうであれば、簡単に話をすべきです。ロジスティック回帰も驚くべきことではないはずです。このクラスを受講しているべきです。もしそうであれば、再び、物事が適切かどうかを確認するために話をすべきです。

これが必要なコンポーネントであり、問題の意味のある部分としてこれについて考えます。この次の側面、つまりこの第二の柱は、人間の選好という観点で何を意味するのかを考えることです。ここでどのように人間について考えるのか？これは興味深いことだと思います。なぜなら、ML/AI世界のどこに座っているかによって、人間について考えることに対してある種の嫌悪感があると思うからです。人間はどこにでもいるのにもかかわらずです。

これは、あなたやあなたの同僚がこれらの質問のいくつかにどのように取り組むかに表れています。実際、先週私がパネルにいたときに誰かが野心的な発言をしました。これが真実かどうかはわかりませんが、グループへの思考の糧としては良いかもしれません。彼らは、一世代以内に、一世代が何を意味するかはわかりませんが、おそらく5年から10年の間に、すべてのAIはHCIになるだろうと考えていると言いました。

つまり、実際にはもうAIというものは存在しなくなるという意味です。最も困難で興味深い質問のすべてが人間とコンピュータの相互作用についてになるからです。これにはもっともなケースがあると思います。純粋にアルゴリズム面では意味のある進歩を遂げてきており、私たちが望む影響やアプリケーションを得るために解決することが重要だと思われる多くの質問は、展開されたシステム内で人間についてどう考えるかによってボトルネックになっているようです。

ですから、これについて少し考えようとします。繰り返しになりますが、これの一部は文献に基づいているので、読むべき論文があります。しかし、一部はクラスでの議論にもなり、これらの質問について考えることになります。様々な側面のバイアスについての多くのサブクエスチョンが現れます。あなたが持ち出した質問や、人間における合理性をどの程度仮定すべきか、それが良い仮定なのか、それとも壊れるのかという質問です。人間のエラーをノイズとして考える質問や、それがいつ良い仮定または悪い仮定になるかもしれません。正確性、専門知識の様々な種類の概念、そして人間がAIシステムと関わることについてです。

2.2 インタラクティブな学習の重要性

Sammy Coua： 私たちは、それが人間なのか、人間のグループなのか、あるいは広範な社会的文脈なのかによって、しばしば質問が変わるという問いに取り組みます。ですから、これらすべての質問に取り組もうとします。

専門知識、文献、選好に基づいてバランスを取りますが、これはクラスからのフィードバックに基づいて調整することにもオープンです。例えば、選好を引き出すことに興味がある場合、個人としてあなたの選好を得ようとしているのか、クラス全体の選好を得ようとしているのかで問題は変わるでしょうか？例えばプロジェクトのグループサイズについて、私たちが多くのことについて同意しないという事実にどう対処すればよいのでしょうか？選好の統合と集約を考えることはどのようなもので、より広範な価値観に到達するような方法でこれについて考えることは何を意味するのでしょうか？何らかの調整システムを利用しようとしている戦略的エージェントがいる設定はどのようなもので、これらの種類の質問に取り組むツールを構築できる設定はあるのでしょうか？

最後の部分ですが、これは非常に重要だと思います。このクラスの性質上、多くの設定で考えなければならない意味のある倫理的な角度がほぼ常にあるということです。これはいくつかの異なる方法で現れます。ここにいくつか例があります。人間に関する質問です。システムを構築していて、それを展開するつもりなら、誰が信号を提供し、誰の選好を取得してモデルを整合させようとするかを選びます。その選択は下流に影響を及ぼします。

つまり、選好を得る人間を選ぶことには意味のある影響があります。これの一部はポジティブなものです。一部は厄介で搾取的に見えることもあります。これらすべての質問の側面に少し取り組もうとします。現代のAIを行い、人間の選好から学ぶことに取り組むことの意味の一部であるかもしれない倫理的質問から逃げないようにします。

では、質問や反応のために一時停止します。

学生： 最後の部分について質問があります。データサンプリングをよく行うように、データが異なるシナリオや異なるセクターから来るようにして、モデルがあらゆる種類のエッジケースを処理できるように訓練されます。このコースでは、何らかの人間のサンプリングのようなものも出てくるのでしょうか？異なる人間グループを考慮に入れて、人間の選好が真の意味ですべてのグループからの倫理的な人間の選好になるようにするということです。

Sammy Coua： はい、素晴らしい質問です。この質問は、倫理の観点からこの質問をフレーム化していて、異なるサブグループ全体での表現について考えている場合、この質問を慎重に考えることを可能にする方法に取り組むのかということですね。少し触れます。少なくとも一つの講義がこの質問に取り組みますが、十分に深くはないと思います。そして、これは実際に非常に良い質問だと思います。この質問について文献は完全ではないと思います。

異なるグループがいる場合の人間の選好学習のバージョンについて考える研究がいくらかあり、関心があることから、この代表的なサンプリングや、グループ全体で選好をバランスさせる他の方法について考えることに関する研究を参考文献に追加すると思います。しかし、少なくともML/AIのサブフィールドは、この領域では非常に初期段階にあると申し上げます。

他の人々はこれについて考えてきました。経済学にはいくつかの研究があります。広く倫理学にはこれらの質問について考える研究があります。プロジェクトについて考えているなら、これは素晴らしいプロジェクトの方向性だと思います。多様なグループ全体で選好を得ることに取り組む方法です。良い質問です。

学生： はい。

学生： 個人サンプリングの路線に沿って、限られたサンプルでの機械学習はありますか？

Sammy Coua： はい、これは魅力的な質問です。この質問は、限られたサンプルでの学習に関する全体の文献があり、様々な種類の限られたデータがあります。どの程度それに取り組むのかということですね。これは良い質問です。実際、この非常に具体的なことについては考えていませんでした。この質問がとても気に入りました。

私たちはこれに暗黙的に取り組むことになります。なぜなら、ほぼすべての設定で、私たちが設定する学習問題は、構造上、限られたサンプルでの学習を必要とするからです。先ほど述べたことの一部に関わりますが、人間にクエリを行うことは高コストになる可能性があり、したがってサンプルサイズについて何らかの予算制約の下にいることが多いのです。

ええ、実際にフレーミングのその部分についてもっと明示的に考えることは良いことだと思います。問題の中で暗黙的になる予定でしたが、その明示的になる予定はありませんでした。しかし、これは素晴らしい、素晴らしい質問であり、どこにでも現れます。

いくつかの設定を解決します。限られたデータで学習する必要があります。業界のトリックのいくつかを使用します。事前学習、基盤モデル、そういったもの全部です。素晴らしい質問です。ありがとうございます。はい。

学生： 最終プロジェクトのために探求すると良いトピックだと言及されました。それで、最終プロジェクトがどのようなものかと思ったのですが。それらの大半はコーディングプロジェクトで出力されるのか、それとも理論的な質問についてのより多くの研究なのか、その範囲はどのようなものでしょうか？

Sammy Coua： はい。これはプロジェクトがどのように見えるかということですね。良いプロジェクトと見なされるものの幅は非常に広いです。ずっとフィードバックを得ようとします。今週も、良い最終プロジェクトとは何かについての私たちの視点を述べた文書を用意します。

しかし、あなたの質問に答えると、理論的研究は意味があります。分野の批判的検討も意味があります。いくつかの設定では、文献調査も意味があるかもしれません。ただし、文献調査は人々が評価するよりも難しいと最初に言っておきます。人々はそれが簡単な取り組み方だと考えています。実際には、良い文献調査は非常に難しいと思います。あるいは、コードや他のプログラム成果物を伴う技術科学的な技術研究、これらすべてが範囲内になります。

そして、アプリケーションについても考えます。これは多くの異なるアプリケーション領域に触れる領域のようです。限られた1学期の経験と時代精神からも、ほとんどの人が結局は言語になると思いますが、ビジョンも意味があります。

最近学んだ法律や政策における非常に楽しいアプリケーションがあります。それはかなりクールです。ですから、これらの種類のツールを適用できると想像できる多くの異なる領域があります。自由に拡大し、探求してください。そういった楽しいことすべてです。

学生： 昨年のプロジェクトはまだMedium上にあります。

Sammy Coua： ああ、そうですね。はい、そのリンクをどこかに追加すべきですね。

学生： 昨年のプロジェクトを見つけたい場合は、転送できます。インターネットで検索できます。

Sammy Coua： クールですね。みんな検索してください。素晴らしい。

2.3 対象外のトピック

Sammy Coua： では、他に何を言うべきでしょうか。これはある意味で新興のトピックです。トピックの境界は不明確だと思います。網羅的になろうとはしていません。幅に偏りがあるので、多くの異なるトピックをカバーしようとします。しかし、この質問に関連するすべてをカバーできるとは期待していません。

他の側面についても少し話しましょう。最初に少し触れましたが、ある意味ですべてのAIは人間の選好から学んでいると考えることができます。つまり、ある意味では包括的なものであり、問題のその部分の多くは避けます。また、データ自体を超えて、この部屋にいる人々が実際に機械学習とAIモデルを構築する人々です。

個々の意思決定と選択が、実際に何が出てくるか、生産プロセスから出てくる実際のモデルに意味のある影響を与えることは、時として十分に評価されていません。つまり、実際にどの問題を解決したいのか、何が実行可能なのか、どこにデータを探しに行くのか、どんな種類のアーキテクチャ、どんな種類の損失関数、どんな種類の最適化アルゴリズムといった選択をしているわけです。これらすべては、AIモデルに意味のある影響を与える個々の決定です。

ですから、包括的に行きたいなら、これは一種の人間の選好から学ぶことです。なぜなら、設計者としてあなたが、例えばアルゴリズム、データ、損失関数について選好決定を行っているからです。これは私たちが意味することではありませんが、これもこれらの種類の質問について考える意味のある方法だと思うので、言及したいと思います。

モデルアーキテクチャに関する多くの研究があります。高レベルの問題定義を超えたものですが、モデルの構築方法についてさえも、グラフィカルモデルや因果推論で多くの帰納的バイアスをモデルに入れます。しかし、より一般的なフレーミングでさえも、しばしば様々な方法で専門知識を使用します。

例えば、畳み込みネットワークが存在したのは、人々が畳み込みが良い帰納的バイアスであることに気づき、例えば人間の視覚に関するものにマッチしていたからだと主張する人もいます。ですから、専門知識と帰納的バイアスについて考える多くの方法があります。繰り返しになりますが、私たちはそれについて話しているわけではありませんが、これが重要であることは言及したいと思います。

それから、少し触れますが、HCIの問題全般について意味のある深さには入りません。ギャップは部分的には専門知識であり、部分的には範囲です。ですから、非常に深い掘り下げは行いません。ただ、この種のトピックに興味がある場合、HCIでの経験や興味は一般的に役に立つと言いたいです。

インターフェースに関する質問、プロセスに関する質問、研究の設計方法やIRB承認の取得方法といったものです。建物内の多くの人、あるいは実際にキャンパス内の多くの人は、これをあまり頻繁に行わないためこれを行う方法を知りません。しかし、このような研究を行うつもりなら、特に実際に人間にクエリを行うつもりなら、そのような経験は非常に役立ちます。ですから、一部の人は、そのような質問に取り組むプロジェクトを検討するかもしれないと予想しています。考慮すべきこととしてそれを奨励します。

では、広く考えてみましょう。繰り返しになりますが、この広範な人間のフィードバックのフレーミングはどこにでも現れます。最近の論文から良い図を示していますが、同僚のDが話していたスライドからいくつか借りています。人間のフィードバックが明示的な機械学習プロセスの多くをどのように形作るかについて話しています。

既に述べましたが、データ選択、ラベリング、モデル選択、訓練、評価、展開、コンテキストといったものです。人間の選好が機械学習モデルで構築しているものを形作る方法を分類する良い研究が多くあります。繰り返しになりますが、これについて深くは話しませんが、モデルを構築する際に行う多くのことにおいて人間の選好が大きな役割を果たしているという私の発言を根拠づけるために、これを言及したいと思います。

データセットをどのように構築するか、例えば合成データについてどのように考えるかといったところから、しばしばその中に明示的な判断と意思決定があります。実世界の制約をどのように指定するか、様々な種類の制約をどのように指定するか、あるいは実世界の制約をモデルに埋め込むか、モデルを適応させる様々な方法などに至るまでです。

これについても言及しています。なぜなら、範囲外ではありますが、このページ上のすべてに取り組むために人間の選好をキャプチャする方法について考える多くの研究があるからです。例えば、制約仕様のための引き出しメカニズムに関する研究があり、これについてはあまり話すつもりはありませんが、ロジスティクスの問題や計画において様々な問題の非常に重要なサブセットだと思います。

3. 人間のフィードバックの役割

3.1 機械学習パイプラインにおける人間の影響

Sammy Coua： では、例とアプリケーションについて見ていきましょう。これからも皆さんから学びたいと思っています。なぜなら、私はしばしばこれから面白い新しいことを学ぶからです。

まず、象を部屋から追い出しましょう。GPTは人間のフィードバックが何を意味するかについて、より多くの人々を興奮させました。多くの点で、どこに立っているかによって、これは修正主義的なものだと主張されています。私たちはこれを予想していたのでしょうか、していなかったのでしょうか？わかりません。

しかし、多くのイノベーションの中で、これが機能するようになった理由、つまり人々が言語モデルと関わって良い体験を得るという意味において、人間の選好に整合させようとすることに関する研究、例えばRLHFのようなものが大きな違いを生んだと強く主張されています。

繰り返しになりますが、これの一部がこの分野への関心を再活性化したと思います。この研究の多くは長い研究の歴史の上に構築されています。その多くは特に言語モデルと、フィードバックをキャプチャするための様々なメカニズムに関するものです。ですから、先ほどコメントや質問がありましたが、文書レベルの相互作用のようなものがあります。人間や専門家からのラベルの一貫性クエリ、単語レベルの相互作用です。

つまり、私が言語モデルを構築したとします。どの用語が最も影響力があるかを人間に教えてもらったり、言語システム内でそれらの用語にラベルを付けてもらったりできます。人間が、私たちが重要だと思うかもしれない特徴を追加または削除することを考える際に助けることができるでしょうか？これは依然として、ほとんどのMLOpsフレームワークや大規模な展開されたシステムの重要な部分です。どの特徴が重要な特徴であるかについての人間の直感があります。

人間がモデルパラメータの選択を助けようとすることから、モデルがうまく機能している場所や失敗している場所についての測定とフィードバックの両方について考え、その信号を使用して改善したり、モデルの範囲を探索したりすることまで、すべてがあります。

これの例です。このバージョンの一部ですが、繰り返しになりますが、参考文献はスライドにあります。自由にご覧ください。例えば、異なる単語間の接続にラベルを付けることでパーサーを改善しようとするようなものです。

「Pat ate the cake on the table that I baked last night（パットは昨夜私が焼いたテーブルの上のケーキを食べた）」という文があるとします。パーサーは、私がテーブルを焼いたと言うかもしれません。なぜなら、用語と、ラベル付けされるべき名詞との間に不正確な相互作用があったからです。これを訂正できるかもしれません。人間はケーキを焼いたと理解していて、これを言語モデルシステム内に含めて、パースの品質を向上させる方法として使用できるかもしれません。

例えば、品詞を正しく取得したり、より一般的には文の検討や説明において正しい構造を取得しようとしたりします。これらのいくつかは依然として独立して取り組まれている重要な問題です。間違いなく、これらのことの多くについて、言語モデルはそれほど明示的な介入なしではるかに優れているようです。

しかし、これらの質問のいくつかは、フレーム化の方法やどのように考えるかという点で、依然として非常に興味深いと思います。これらの論文のいくつかは、このように見えるシステムを改善するために人々から効率的にフィードバックを得る方法について明示的に考えています。

では、他の大きな研究分野があります。人間の選好から学習を改善しようとする研究のいくつかの初期の説明を詳細に見ていくのに時間を費やしますが、このような研究のいくつかの初期の説明を見るのは有用です。多くの人がご存知のように、標準的なフレームワークでは、人間からの教師あり学習から始めます。

今、言語モデルについて話していますが、文脈を提供するために、多くの人がご存知のように言語モデルでは、一般的にある事前学習から始めます。ウェブデータで次の単語を予測することが上手になるようにモデルを訓練します。

それを行った後、一般的な次のステップは教師あり微調整です。ここでは、ある種の知識のある人々、あるいは少なくとも一般的にはある程度知識のある人々が、特定のクエリに関連するかもしれない質問と回答の例を与えます。そして、これらの特殊化された例を得ます。

それらは通常ははるかに小さいです。ウェブデータはトークン数の観点から巨大です。教師あり微調整を行うために、しばしば数千の例のオーダーまで下がります。目的は依然として同じです。依然として次の予測のようなことを行っていますが、モデルはこのプロセスのこの部分から一般的に質問応答が上手になります。

それから次のステップは一般的にこの比較データです。これは、特定のクエリに対する異なる種類の完成の間で何らかの選好信号を得るために人間にクエリを行うことと考えられています。これを行う様々な方法があります。最も一般的に使用されるアプローチはペアワイズ選好です。

つまり、私は人間に尋ねます。何らかのフレーミング、何らかのクエリがあり、異なる完成のセットがあります。人間にどの完成を好むかを尋ねます。そして、ペアまたはセットから好まれる応答、好まれる応答で応答することがより上手になるように、何らかのモデルを訓練します。

例えば、4つの異なる可能な応答がある場合、その人に4つの中から選択するように尋ねるかもしれません。通常、これは離散選択です。通常、繰り返しになりますが、これらはやや限られたサンプルのセットです。

このクラスでは、これらすべてが言語モデルの訓練において重要です。このステップ2バージョンにもう少し焦点を当てます。繰り返しになりますが、この対話的なものです。ステップ1は主にワンショットだと考えています。良い完成例を得るために多くの人にオフラインでクエリを行う多くの研究があります。

セクション2、ステップ2は通常、対話的に行うのが最良です。実際、この一部について取り組むと良いでしょう。この研究のいくつかのバージョンは対話的にものを行い、いくつかのバージョンはオフラインでものを行います。これらの違いの技術的詳細のいくつかには、クラスを通じて掘り下げていきます。

しかし、いずれにせよ、例を得て、人々が選好の観点からそれらにラベルを付けます。完成のための狭い選好という観点で狭くこれについて考えることができます。言語モデルが何をすべきかという観点で、おそらく何らかの形で価値を埋め込むことについてより広く考えることができます。この質問の両方の視点に取り組もうとします。

それから次のステップは最適化ステップのようなものです。通常、2と3は一緒に行われます。これは多様なメカニズムの組み合わせです。最も人気があるのは強化学習戦略を使用することです。PPOアルゴリズムのようなものです。これについて少し触れます。相互作用を通じて選好を得ようとすることと組み合わせます。シーケンスを経て、モデルは高い報酬を得ることが上手になります。

つまり、人間の専門家が選んだであろうものと同じである可能性が高い完成を選択または選ぶことが上手になります。

では、これまでの議論について何か質問はありますか？文献、既存の研究、特に言語内、特に人間の選好から学ぶことについて考えることに取り組んできた研究のいくつかを概説しました。これまでのフレーミングや、トピックについてどのように考えるかについて何か質問はありますか？

はい。

学生： ええ。ステップ3の観点で、報酬でポリシーを訓練するようなことをどれくらい行うのでしょうか？

Sammy Coua： はい。ステップ3をどれくらい行うのかという質問ですね。例えばRLHFを実装するのかということです。計画としてはかなりの量です。それ以上正確にその質問に答える方法が実際にはわかりません。

しかし、私たちの計画は実装を含めることです。ですから、クライアントを構築していくつかのシステムを構築し、実際にこのようなものをテストします。DPOや性能を行う他の方法です。

学生： 言語モデルで。

Sammy Coua： 言語モデルで、はい。

学生： はい。宿題でいくつか作業があります。確実にプロジェクトで。はい、良い質問です。

3.2 明示的vs暗黙的な人間の選好

Sammy Coua： 他に質問はありますか？もしくは、誰かが人間の選好測定のような風味を持つ他の興味深いアプリケーションを知っていて、アルゴリズムシステムを改善するための、あなたのお気に入りの例があれば教えてください。

はい。

学生： AIフィードバックからの学習のような、強制学習がトピックになるかどうか疑問に思っていました。

Sammy Coua： はい、良い質問です。人間のフィードバックから学ぶことと対比して、AIの判断について考える研究も今ではあります。例えば、モデルを改善する方法としての言語モデルの判断です。このクラスのテーゼを考えると、それらに多くの時間を費やす予定はありません。

少なくとも機械学習の部分の技術は、事実上同じであることが多いです。クエリメカニズムにはいくらか違いがあります。ですから、内容はかなりうまく移行すると思いますが、計画としては人間からのフィードバックにはるかに焦点を当てます。

良い質問です。

学生： 作業するためのGPUやクレジットはありますか？

Sammy Coua： これは良い質問です。作業するためのGPUやクレジットはあるのかという質問ですね。取り組んでいますが、私が望むよりも遅いです。ほぼ確実に何かはあります。サイズと範囲はまだ明確ではありません。しかし、意味のある計算的な宿題やプロジェクトの前にこれを解決しようとします。

良い質問です。この空間での学術研究のボトルネックは、ほぼ常に計算リソースです。

はい。

学生： ああ、宿題は主に実装に焦点を当てていますか？

Sammy Coua： はい。宿題は実装に焦点を当てているのかという質問ですね。私たちの計画は混合です。いくらか概念的なものと、かなりの量の実装です。

学生： 純粋なML研究のような多くの研究では、ステップ2と3のようなところまで行かないかもしれません。モデルアーキテクチャのようなもので、事前学習とSFTだけを行うかもしれません。ですから、人間の選好が単に避けられている特定のアプリケーションがあるのか、あるいは産業レベルでは常に行われているが研究側では行われていないのか疑問に思っています。

Sammy Coua： 素晴らしい質問です。つまり、質問の要約としては、多くのMLアプリケーションは非常に明示的な人間の選好を行わないが、多くの種類の質問について研究と学術研究の間に何らかのギャップがあるのかということですね。

実際、少なくとも機械学習の文献において、現実世界の人間の選好から学ぶことに取り組んでいる公表された研究のほとんどは、産業界からのものである傾向があります。これにはさまざまな理由があると思います。その一つは、人間の選好データを収集して良い仕事をすることが少し難しいということです。

部分的には、もう少しプロセスを経なければなりません。多くの企業では、さまざまな理由でプロセスのオーバーヘッドが低いので、詳細に掘り下げる必要はないか、あるいはできるかはわかりませんが。あるいは、プロセスが管理されていて、プロセスを代わりに行ってくれる多くの人々がいるので、より簡単です。

また、コストがかかる可能性もあります。このバージョンの多くでは、信号や選好を与えてくれる人々、特にSFTのものだけでなく選好のものにも支払いたいと思います。多くの学術研究では、ある意味でGPUや計算リソースは広告の埋没費用です。これは追加のもので、人々は常にそれを行うわけではありません。

外にはいくつかのデータセットがあり、使用すると思いますが、事前に収集された人間の選好データセットがあり、使用できます。クラスでの研究の多くを、合成データや既存のデータセットを中心にフレーム化すると思います。

これらのブロックの一部が、実際に研究を行っているのは誰かというこのギャップにつながっていると思います。ここでの私たちの希望は、これらのトピックのいくつかに取り組むことです。これらの応用的なことを行う必要がある場合、ギャップが低くなるように、つまり、物事を始めるために行う必要があることが簡単になるように、十分な基礎を構築することが私たちの希望です。

特定の質問は、異なる方法で取り組まれている特定のアプリケーションについてでした。私が言うのは、ほとんどの興味深い大規模言語モデルは学術モデルではないということです。いくつかの例外はあります。シアトルの会社から何かあります。AI2と呼ばれるところでElmoを作りました。ええと、はい。そして、このデータの収集を含むこのプロセスすべてを含むエンドツーエンドで、意味のある大規模言語モデルを作ろうとしている研究がここにいくつかあります。

しかし、それは大きなものです。非常に明白なものです。このプロセスすべてを含むエンドツーエンドで、それほど多くはありません。多くは既存のデータを使用します。例えばDPOは、これについて少し話しますが、これらの質問のいくつかに取り組む有名な研究で、いくつかの公開データを使用しました。

学生： 一つ質問です。これらの報酬モデルや相対的なもの、何らかのオープンソースモデルで、言語モデルやビジョンモデルを構築する際に、どのモデルにもプラグインできるものなのか、それともカスタムビルドする必要があるのでしょうか？

Sammy Coua： はい。質問は、良いダウンロード可能なRLHFモデルがあるのか、あるいは本質的に独自のものを構築する必要があるのかということですね。これは素晴らしいプロジェクトの質問です。

これは興味深いものです。報酬モデルを公に共有しようとする努力が今ではより多くあります。昨年講演をした人が構築している、reward benchと呼ばれるものがあり、これに取り組むための公開インフラストラクチャのようなものです。

この空間の多くの理由、これを良い研究質問として言及した理由は、特に言語において、多くの信号が、報酬モデルを別々に訓練してから、報酬モデルに適合するように言語モデルを訓練する傾向があまりうまくいかないということだと思います。

最も成功した実装は、実際には言語モデルとこのプロセス全体の両方を更新します。つまり、モデルの改善と同時にデータを収集します。

学生： 繁殖しているモデルの種類で。

Sammy Coua： はい。実際に言及できます。ほぼ常に報酬モデルは、言語モデルを取って、ヘッドを切り落とし、最後に分類器のようなものを置きます。これがどのように見えるかの詳細については、数回の講義で話します。

次の講義までには、これを理解するのに十分な基礎があると思います。機械的には、言語モデルと同じくらい大きな、扱いにくいものです。手続き的には、報酬モデルと言語モデルをプラグアンドプレイできない理由は完全にはわかっていません。

外にはいくつかの仮説があります。これは活発で興味深い研究だと思います。繰り返しになりますが、優れた潜在的なプロジェクトだと思います。特に公開されているものや公開データを見て、言語モデルを別々に取り、報酬モデルを別々に取って、物事を繋ぎ合わせようとすると、なぜ時々壊れるのかについていくつかの質問をしようとする場合です。

実際には、これらはしばしば非常に近接して訓練されます。エーテルにはいくつかの説明があります。これは分布シフトの問題なのかといったことです。報酬モデルが実際に人間の選好を学習していると考えるべきなのか、それとも言語モデルを更新するのに良い局所近似を得ているだけなのかということです。答えはわからないと思います。ですから、まさに研究の最前線だと思います。素晴らしい別のプロジェクトアイデアだと思います。実際、前年のものは必要ないと思います。このクラスから出てくるものだと思います。

はい。

学生： DPOのような最近の研究、やや最近の研究があり、報酬モデルを明示的に学習することをやめています。

Sammy Coua： ですから、報酬モデルを明示的に学習する場合がまだあると思いますか、それとも...

学生： 別の魅力的な質問です。別の素晴らしい研究です。これについてはかなり話します。実際、コース資料の設定方法では、明示的な報酬モデルなしで人間の選好から学ぶことについての全セクションがあります。ペアワイズ信号のようなものですが、明示的な報酬モデルなしです。ですから、DPOのようなものがそこに現れます。しかし、バンディットのような他の種類のものもそこに現れます。それから、報酬モデルを明示的に学習し、それを最適化プロセスの一部として使用することについて明示的な人間の選好から学ぶ他の方法です。

設定によって異なりますが、コミュニティは両方を追求していると思います。純粋に計算的には、大きな報酬モデルを持たない方がはるかに安いです。なぜなら、現在の実装方法では大きくなる傾向があるからです。これらを構築している間、それらが周りにいるときです。

RLにおいても、行動クローニングのようなものを使い逃れることができる設定では、人々はそれを試みます。これは本質的に強化学習問題を回帰問題のように扱い、明示的に報酬モデルを持たないことです。

視点として、報酬モデル自体が人工物として価値があると思います。なぜなら、それが私たちに人間の選好について何かを伝えてくれることを願っており、それをオフラインで検討でき、それ自体を評価するのにも有用であり、それが何をしているのかにも有用だからです。

ほとんどの分野はその見方をとっていません。報酬モデルは、興味のある学習モデルを訓練するのに役立つ限りにおいてのみ有用です。ですから、明示的な報酬モデルなしで学習モデルを訓練でき、同様の性能が得られるなら、多くの人々、多くの実装はそうするでしょう。

ですから、必要ないと思います。短い答えは。実際には、多くの人々はそれを持たないことを好みます。価値があると思いますが、それは私が素晴らしい実用的な答えを持っているものよりもはるかに概念的で哲学的な見方です。

これらのことの一つだと思います。モデルについて何かを得ることに加えて、物事がどこで壊れているかについての信号も与えることができます。実際に興味があります。なぜなら、この部屋には専門家がいるからです。人々が代替的な意見やこのアイデアの拡張を持っているかどうかです。そのような感覚、はい。

学生： あなたが100%正しいと言います。人々は01と01が出てくるまで、より良いエージェントを得る以外には報酬モデルを何にも使用していません。01は単に無限の猿のようなもので、千をサンプリングして、それから小さな単語モデルを使ってサンプル間を仲裁し、これが私が好きなものだと言って、それから繰り返します。ですから、報酬モデルが多くの意味を持つのはそこですが、ローカルな選好データセットを超えて一般化する必要があります。

別の学生： そして、最大の問題は報酬モデルが簡単にハッキング可能であることです。報酬モデルに過度に適合すると、それは単に報酬モデルをハッキングし始めるだけです。それを防ぐのに十分な選好データセットがありません。

Sammy Coua： はい、報酬モデルからの様々な方法での過剰適合について少し話します。重要で意味のあるポイントです。

ええ、私はこれについて考えようとします。これは重要な質問で、より良い答えを得たいと思っています。なぜなら、報酬モデルを周りに保持することをもっと提唱したいからです。しかし、ええ、別の角度を意味します。繰り返しになりますが、reward benchはこのアイデアによって動機づけられています。報酬モデル自体を検討して、モデルが学習しているものについて何かを言うということです。

繰り返しになりますが、それらが人間の選好を学習していると考えるなら、そこに何かがあります。しかし、判断はまだ出ていないと思います。そして、ほとんどの分野はそれほど気にしていないと思います。ですから、繰り返しになりますが、このクラスは人間の選好から学ぶものとしてフレーム化されており、明示的であろうとなかろうと関係ありません。ですから、ある意味では、私たちがこのために取る必要がある視点ではありません。

明示的な報酬を持つものと持たないものの両方を使用しようとするアルゴリズムについて話します。しかし、タスクを実際に達成するために何が必要かという魅力的な質問です。

学生： はい。これは広告のようなものですが、レコメンダーシステムはおそらく多くの人々が相互作用する方法です。選好です。

Sammy Coua： 確かに。

学生： はい。

Sammy Coua： はい。

学生： 選好の例のようなものです。

Sammy Coua： ああ、ええ、確かに。はい。レコメンダーシステムについて少し話しますが、他のアプリケーションのいくつかについても話します。基本的な質問として、報酬モデルが必要かどうかという質問は、依然としてあると思います。

3.3 データ選択から展開までの人間の介入

Sammy Coua： 多くの人がすでにこれを見たことがあると思いますが、これは初期の研究の結果で、論文を調べることができます。スライドに載せますが、例えば要約テストで、人間のフィードバックと選好を明示的に使用した場合、教師ありのような他の方法と比較して、はるかに良い結果が得られることを示しました。

一般的な事前学習モデルは、ノイズが多く、それほど悪くはありませんが、それほど素晴らしいものでもありません。教師あり微調整は物事を意味のある量だけ改善します。そして、明示的な人間のフィードバックは、物事をさらに意味のある形で改善する傾向があります。繰り返しになりますが、これの多くは結果や今使用している成果物において実証されています。

ですから、問題に対する視点の動機付けです。ここにいくつかの例があります。繰り返しになりますが、論文の中にありますし、スライドで見ることができますが、人間の参照、この質問に答えようとする教師あり微調整モデル、そして人間のフィードバックを使用したモデルを示しています。

では、なぜこの質問について気にするのでしょうか？先ほどの議論のいくつかに関わります。いくつかの異なる理由があります。この問題について気にする人々全体で一様だとは思いません。その一つは、時々、良い明示的なメトリックや損失関数がない信号や評価に興味がある場合です。その設定で進歩を評価することが何を意味するのかが不明確です。

例えば、面白いチャットボットを構築したい場合、面白いを定量化する方程式が何なのかわかりません。ここの誰かはわかるかもしれませんが、人々から例を得たり、人々からランキングを得たりすることを想像できます。つまり、このステートメントはこの他のステートメントよりも面白いというものです。

これは、そのタスクで改善するモデルを訓練するために使用できる信号を与えてくれます。ですから、明示的な報酬やコストや損失を指定することが本当に難しい設定で有用です。そして、私たちは人間がこれらの質問に対する信号を得るのに普遍的な専門家、あるいは少なくとも良い専門家であると考えています。

もう一つは、ステークホルダーが結果について非常に気にかけている設定です。繰り返しになりますが、仕様の問題です。健康性のようなこと、公平性のような質問で、繰り返しになりますが、良いものが何であるかについて多くの意味のある、おそらく合理的な定義があります。それらすべてが一致するわけではなく、人間の選好との相互作用を、通常は大規模なステークホルダーグループ全体で、良いターゲットを指定する方法として使用したいのです。

しばしば有用です。時々有用なのは、何らかの理想的な行動があり、それを完全に指定する方法がわからない場合です。しかし、評価信号を良いプロキシとして使用できます。合成評価器を構築する際に、これの一部を見ることになります。これについて少し触れます。

それから、誰と話すかによって、問題があることはわかっているという会話がたくさんあります。人間はこの種の問題を修正するのが得意です。選好については本当に気にしません。人間に問題を修正してもらいたいだけです。ですから、モデルが常にある種のスペルミスをするようなことから、すべてがあります。

単一のスペルミスなら確かにそうです。しかし、広範囲のスペルミスなら、ラベラーにモデルが犯しうる異なる種類のミスを教えてもらう方が、これらすべての設定を指定してそこから出てくるものよりも効率的または実用的かもしれません。

ですから、広い範囲があります。価値観や選好をそれ自体のために、より明示的に関心を持つところから、すべてがあります。そして、時にはこれらが私たちが関与する理由です。そして、時にはそれは、得たい何らかの現実世界の結果のための有用なプロキシに過ぎません。

質問はありますか？手が見えますか？

では、これらすべての例をいくつか挙げました。もっと喜んで提供しますが、欠けているギャップがあります。では、過去数年にわたって多くの進歩がありました。これは、ML/AI研究作業のより活発な部分の一つだと言えます。しかし、何かが欠けていることがわかっている場所がまだたくさんあります。

多くの人がご存知のように、言語モデルにはモデルが持つ明示的なバイアスがあり、それも大部分人間のバイアスを反映しています。例えば、多くの人がチャットボットが長い答えを好む傾向があることを知っているかもしれません。また、箇条書きを持つ応答を好む傾向もあります。

どうやら、これらは人間の選好とモデルのバイアスの両方の観点から、2つの最も強いシグナルです。ですから、良い報酬スコアを得たい場合、人間に良い答えを与えたと言ってもらいたい場合は、答えを長くして、実際に質問に答えるかどうかにかかわらず、たくさんの箇条書きを提供したいのです。人々は、あなたがより賢く見えるだけです、よね？たくさん言ったのですから。今私がやっているように。

また、人間の選好が信頼できない多くの設定もあります。報酬ハッキングについて少し話します。すぐに例を挙げます。これらのいくつかは、報酬の影響を持つ可能性があります。ミスが出たときに出てきたニュース記事のいくつかをご存知の方もいるでしょう。これらの多くは、ハルシネーションのようなものとして定義されます。事実のクエリに対するモデルのエラーのようなものです。

それは時々、モデルを構築して訓練する方法において欠けている何か、潜在的に欠けている何かに起因することがあります。研究や潜在的な倫理的問題に関連するギャップがあります。多くの設定で、しばしば専門家のようなものを必要とする研究がたくさんあります。教師あり微調整データのようなものですが、しばしばペアワイズ選好データはアウトソーシングされ、時には個人からデータを得るのが低コストである設定にアウトソーシングされることがあります。

ここでの倫理は厄介です。これをシンプルで明確なものとして言いたくはありませんが、これらの質問のいくつかに取り組むことについて考えてもらいたいと思います。これには、一方では実際に特定の場所で良い仕事になりうることが含まれます。しかし、多くの設定では、モデレーションだけでなく、しばしばモデルを訓練するためのレーバーをアウトソーシングする可能性のある場所で、問題がある設定があることがよくあります。

これらのモデルを改善しようとする個人が、モデルが生成できる最悪のシグナルを見る設定があります。例えば、様々な方法で深く非倫理的な、あるいは潜在的に心的外傷を与える信号や画像です。この作業のいくつかを行った後、心理的な助けが必要になるかもしれません。

ですから、挑戦的なオープンクエスチョンです。私たちの分野が少し取り組んでいるものですが、これもスコープの一部として考えてもらいたいものであり、このクラスでこれらの種類の問題について考えてもらいたいものです。

4. 主要な応用例

4.1 大規模言語モデル（GPT、RLHF）

Sammy Coua： ここに私が気に入っている論文があります。詳細を読む必要はありません。後で参照を調べることができます。著者がここにいる可能性が少しあります。わかりません。いいえ、わかりました。これはスタンフォードの論文です。

彼らが行ったこの巧妙なことは、私は巧妙だと思ったのですが、Pew調査を実施したことです。一部の人はこれをご存知かもしれませんが、Pew調査は人々が、つまりPewが、通常は米国の異なる社会、異なるサブグループ全体で価値観と選好を評価するために使用する調査です。

彼らはPew調査を言語モデルに与えました。つまり、多くの異なる質問をして、応答を得ることができました。そして、これらの応答のいずれかが異なる人口統計グループと相関するかどうかをチェックしようとしました。

ですから、応答が、右側を見ていただくと、高校以下の学歴で3万ドル未満の収入がある保守的な人のように見えるかどうかということです。これを行うことができます。これはおそらく簡単な調査です。最も高い相関グループとして何を発見したかご存知ですか？つまり、彼らの分析が示唆するところによると、モデルが最もよくキャプチャした意見は何でしょうか？これはトリック問題ではありません。

明白なものです。推測してください。

学生： 選好データを再ラベル付けします。

Sammy Coua： はい。選好データに対して、完全にではありませんが、これは少し驚くべきことです。しかし、これを場所として述べたいと思います。つまり、世界のどこだと思いますか？推測してください。

学生： 米国？

Sammy Coua： 米国、これよりも細かい粒度です。

学生： カリフォルニア。

Sammy Coua： はい。非常にカリフォルニア的で、非常に米国的で、実際には非常にこの辺りです。言語モデルはカリフォルニア的、スタンフォード的、パロアルト的な人々を好むことがわかりました。

おそらく、後から考えれば驚くべきことではありません。なぜなら、部分的には、おそらくラベリングの一部は世界中で行われていますが、ここで働く人々に関連する多くの介入がモデルにあり、一般的にこの辺りに住む人々にマッチする政治的意見と選好を持っているからです。

ですから、これらの種類の選好が言語モデルに埋め込まれます。繰り返しになりますが、私たちの目標の一部は、これが起こるメカニズムと、意図的または非意図的なプロセスを理解することですが、言語モデルに最終的に埋め込まれるものを批判し評価することもスコープ内だと思います。想像できるように、これは様々な種類の下流への影響を持つ可能性があります。

4.2 言語処理における具体例

Sammy Coua： 言語について多く話しますが、それを避けるのは難しいです。しかし、選好モデルでできる他のことがたくさんあります。いくつかの例を見ていきます。例えば研究があります。これはカリテックの同僚からの非常にクールな研究だと思います。

彼らは外骨格を構築しています。特に歩くことができない人々、つまり脚の一部の制御を失った人々のために、歩くのを助ける外骨格を持っています。キャリブレーションプロセスの一部では、実際に外骨格をキャリブレーションするために、より良いか悪いかについて、あるいは人間からの何らかの信号を得る必要があります。

ですから、何らかの方法でモデルを設定して、ユーザーに、この設定はあなたにとって良いですかと尋ねることを想像できます。ここでの設定は、異なる設定を持つ背中のこれらのプローブの束を含みます。これらすべてを調整する必要があります。適合する必要がある何らかの応答調整曲線があります。これはやや個人に合わせたものです。各人は自分に特化した何らかの調整曲線を持っています。

ですから、モデルを個人にどのようにキャリブレーションするかという質問に答える必要があります。ここでは、最も信頼できると思われる信号は、その人が自分にとってどれだけうまく機能しているかを教えてくれることです。

絶対値のクエリを試みることができます。これが5段階評価のうち4であるかどうかです。これがどれだけ良いかという点で。問題は明確ですか？ところで。では、現実世界の文脈と、それからアルゴリズムの一部です。

彼らは、私たちが見る多くのアプリケーションで主張するように、選好クエリがはるかにうまく機能することを発見しました。ですから、絶対尺度でこれがどれだけ良いかと言う代わりに、人々に2つのモデルの設定を比較するように尋ねます。そして、このアレイを調整できるように、このペアワイズ選好を使用できる背後のアルゴリズムを持っています。外骨格の歩行という点で、うまくいけば最良の動作が得られるようにです。

これについて少し話します。既に選好フィードバックについては少し話しました。デュエリングバンディットについて話します。これは、ペアワイズ選好を明示的に持つバンディット問題について考える方法です。このグループが関わった多くの異なる論文で、このような問題をフレーム化する方法として使われています。

4.3 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）の3ステップ

Sammy Coua： 他のアルゴリズムについても話しましょう。最初にメトリック誘導に関する私の研究について少し触れました。ここでのアイデアは、様々な種類の学習問題、例えば分類問題について、信号を得たいということです。成功のメトリックが不明確な分類問題がたくさんあります。あるいは非対称的なトレードオフが潜在的にあります。

つまり、異なる種類のエラーを犯すことに対して異なるコストがあります。これは、例えば医療アプリケーションの設定で多く現れます。偽陽性と偽陰性は、個人への影響という点で同じコストではありません。そして、ここで学習問題をキャリブレーションして、実際に正しいトレードオフを見つけ出すことは厄介になりえます。

私たちは数年にわたっていくらかの研究を行ってきました。人間からペアワイズ選好を得る方法について考えています。通常は分類問題のようなもので、学習モデルの選好を、様々な種類の専門家のフィードバックに最もよく整合させるように調整する方法として使います。このようなものです。

しかし、公平性の問題についての研究、ステークホルダーグループから学ぶこと、経験的評価についても行いました。これが現実世界の様々な文脈でどのように見えるかを見るための研究も行いました。

ですから、誘導は興味深いです。繰り返しになりますが、私は以前に述べましたが、個々のステークホルダーが重要な場合や、トレードオフが厄介で指定するのが難しい場合です。ですから、私たちはこれが価値があると考えました。

最近の研究、比較的最近のものですが、逆決定理論について考えることです。これは似たような種類の質問ですが、分類設定においてです。決定理論は、世界の何らかの確率的モデルを持っていて、決定を下したいという順方向のプロセスです。逆は、トレードオフと分類問題におけるトレードオフについてどう考えるかを理解したいということです。

分類問題におけるトレードオフは、ほぼ常に閾値に帰着します。何らかの行動の確率的モデルを持っている場合、例えば二値決定を行うつもりなら、イエス・ノーのために閾値をどこに設定するかということです。

これを何らかのフィードバックプロセスのようなものとして考えることができます。私たちは少し研究を行ってきました。この問題をフレーム化する方法と、そこから何が出てくるかについて、興味があれば詳細を読んでいただけます。

レコメンデーションシステムについては、あなたが持ち出したように。別の意味のある高影響なアプリケーションです。私たちの世界の多くが今ではレコメンデーションシステムによって駆動されているという意味でです。映画やオーディオのようなもの、Spotify、Netflixから、すべてです。この空間には多くの研究があります。

ある時点で、これはAI分野の最もクールな部分でした。私は少し年齢がバレていますが、Netflix Prizeが話題だったときです。Netflixはレコメンデーションシステムのアルゴリズムを改善できる人に100万ドルを提示しました。私は試しました。勝てませんでした。近くにさえいませんでしたが、挑戦しました。

多くの他の人たちと同様に、みんなが平均二乗誤差で良くなろうとする、かなり複雑な重いアルゴリズムを行いました。これに基づいて構築される多くの研究があり、分野の他の部分はこの問題をはるかに適切に指定しようと試みてきました。しかし、繰り返しになりますが、これの多くはしばしば、アイテム、映画、オブジェクト、人々が買いたいかもしれないものに対する人間の選好をモデル化してキャプチャしようとすることに帰着します。

これから出てきた多くの文献があります。技術的なものも、そうでないものもです。様々な種類のクエリ、様々な種類の評価信号です。Thumbs up、thumbs downのようなもの、これは個別アイテムに対するペアワイズのものです。ペアワイズ選好、ランキング選好、評価選好を得ることです。

ですから、そこには全体の文献があり、触れることになりますし、私たちが興味のある他のものにどのように適用されるかを再び考えます。

RLHFについては既に話しましたので、これを詳しく説明しません。しかし、興味があれば追加の詳細があります。強化学習にも現れます。ビデオを見せます。

これは2008年の研究で、人々が人間のデモンストレーションからRLアルゴリズムを初めて使用して、実際にヘリコプターを飛ばすための何らかの方策を学習した、自動的に学習したと思います。これは当時としては何らかの形で先を行っていました。

同僚のDorsaと彼女の博士課程の学生たちからの研究があり、強化学習アプリケーションのための選好学習であらゆる種類のクールなことを行っています。私はRLがこの問題に長い間取り組んできたと主張します。多くの成果物を持っていますが、RL設定からもかなり学ぼうとしています。

彼らはまた研究を行っています。同じグループですが、デモンストレーションから学ぶ方法を見ています。時間の都合でビデオは再生しませんが、見ていただくことができます。また、比較データのようなものをどのようにモデル化するかについての質問もしています。

これを見せるかもしれません。これは、一部の人は見たことがあるかもしれませんが、ゲームプレイエージェントのための報酬関数を学習または指定しようとする例として今では有名です。モデルはコースを完走することになっています、ボートはです。

ご覧のように、コースを完走していません。しかし、依然として良いスコアを得ています。ですから、ほとんどの人は既にこれを見たことがあるかもしれません。エージェントが学習したのは、繰り返すかもしれない非常に特定の行動のセットです。

底にあるこれらの緑色のものを打つと、たくさんの報酬が得られることがわかりました。それらは、これらのボルトの束を打つために正確なタイミングで再出現し、側面に当たって、戻ってきて再び報酬を得ます。

ですから、報酬関数はスコアを最大化することでした。エージェントは、これをプレイすることで本当に高いスコアを得られることを理解しました。ですから、これは時々報酬ハッキングと呼ばれます。これについて少し話します。これがどのように現れるか、言語モデルに取り組む方法についてです。

5. 人間の選好学習が重要な理由

5.1 明示的な評価指標が存在しない場合

Sammy Coua： では、考慮すべき要因の束があります。人間が信号を指定することがどれだけ難しいか、正確性についてどのように考えるか、正解が存在しない場合はどうなるか、真実性のようなことについてどのように考えるか、戦略的行動の様々な種類、間違いの役割、専門知識、このような質問についてです。

私たちが行う研究のほとんどでは、何らかの合理的な人間を仮定します。講義を通じてこれに大いに取り組みますが、何らかの報酬関数が存在すると仮定します。それについて明示的でなくても、人間が何を好むかを教えてくれる何らかの明示的な決定論的関数が存在すると仮定します。そして、これに基づいて多くのモデルを構築します。

しかし、これは仮定です。少なくとも一つの招待講演では、この仮定が合理的かどうか、それについて何をすべきかについて取り組みます。主に離散選択の種類のことについて話します。それを中心に構築されるパラメトリックモデルの種類です。バイアス、集約について少し話します。話したトピックの全体の束です。

5.2 ステークホルダーが重視する結果

Sammy Coua： もう一つの理由は、ステークホルダーが結果について非常に気にかけている設定です。繰り返しになりますが、仕様の問題です。健康性のようなこと、公平性のような質問です。ここでも、何が「良い」かについて多くの意味のある、おそらく合理的な定義がありますが、それらすべてが一致するわけではありません。

そして、人間の選好との相互作用を、良いターゲットを指定する方法として使用したいのです。通常は大規模なステークホルダーグループ全体で行います。これらは、ステークホルダーが結果を深く気にかけており、単一の明確な答えがない領域です。異なる合理的な人々が異なる定義を持つかもしれない場所です。

ですから、人間の選好を引き出すことで、これらの多様な視点を何らかの形で統合し、集約された目標を形成しようとします。これは特に、医療における治療の選択、公共政策における決定、あるいは公平性が問題となる機械学習システムの展開など、高い利害関係のある決定において重要になります。

5.3 理想的な行動の代替評価手段

Sammy Coua： しばしば有用です。時々有用なのは、何らかの理想的な行動があるが、それを完全に指定する方法がわからない場合です。しかし、評価信号を良いプロキシとして使用できることがわかっています。合成評価器を構築する際に、これの一部を見ることになります。これについて少し触れます。

それから、誰と話すかによりますが、本当に問題があることはわかっている、人間はこの種の問題を修正するのが得意だ、選好については実際には気にしていない、ただ人間に問題を修正してもらいたいだけだ、という会話が多くあります。

ですから、モデルが常にある種のスペルミスをするようなことがすべてあります。単一のスペルミスであれば、確かにそうです。しかし、広範囲のスペルミスであれば、ラベラーにモデルが犯しうる異なる種類のミスを教えてもらう方が、これらすべての設定を指定してそこから出てくるものを試みるよりも、より効率的または実用的かもしれません。

ですから、広い範囲があることがわかります。価値観や選好自体に対する、より明示的な関心があるところから、すべてがあります。そして、時にはこれらが私たちが関与する理由です。そして、時にはそれは単に、得たい何らかの現実世界の結果のための有用なプロキシに過ぎません。

つまり、人間のフィードバックは、理想を完全に定義できないが、それに近づくための実用的な手段として機能します。完璧な仕様を書くことができなくても、人間の判断を通じて正しい方向に導くことができるのです。これは特に、問題空間が複雑すぎて完全に形式化できない場合、あるいは形式化するコストが禁止的に高い場合に価値があります。

6. 現在の課題と限界

6.1 モデルのバイアス（長い回答、箇条書きへの偏り）

Sammy Coua： では、過去数年にわたって多くの進歩がありました。これは、ML/AI研究作業のより活発な部分の一つだと言えます。しかし、何かが欠けていることがわかっている場所がまだたくさんあります。

どうやら、これらは人間の選好と言語モデルのバイアスの両方の観点から、2つの最も強いシグナルです。ですから、良い報酬スコアを得たい場合、人間に良い答えを与えたと言ってもらいたい場合は、答えを長くして、実際に質問に答えるかどうかにかかわらず、たくさんの箇条書きを提供したいのです。

人々は、あなたがより賢く見えるだけです、よね？たくさん言ったのですから。今私がやっているように。これは、モデルが学習した人間の選好の表層的なパターンです。本質的な内容の質ではなく、プレゼンテーションの形式に過度に重みが置かれています。

このバイアスは、人間のラベラーが長くて構造化された応答を見たときに、それが実際に有用かどうかを深く評価せずに、より高く評価する傾向があることから生じています。そして、モデルはこのパターンを学習し、それを利用します。実際に質問に適切に答えているかどうかよりも、見た目が良い応答を生成することを学習してしまうのです。

6.2 報酬ハッキングと人間の選好の不確実性

Sammy Coua： また、人間の選好が信頼できない多くの設定もあります。報酬ハッキングについて少し話します。すぐに例を挙げます。これらのいくつかは、報酬の影響を持つ可能性があります。ミスが出たときに出てきたニュース記事のいくつかをご存知の方もいるでしょう。

これらの多くは、ハルシネーションのようなものとして定義されます。事実のクエリに対するモデルのエラーのようなものです。それは時々、モデルを構築して訓練する方法において欠けている何か、潜在的に欠けている何かに起因することがあります。

先ほど見せたボートレースゲームのビデオを思い出してください。モデルはコースを完走することになっていましたが、ご覧のように、コースを完走していません。しかし、依然として良いスコアを得ています。ほとんどの人は既にこれを見たことがあるかもしれません。

エージェントが学習したのは、繰り返すかもしれない非常に特定の行動のセットです。底にあるこれらの緑色のものを打つと、たくさんの報酬が得られることがわかりました。それらは、これらのボルトの束を打つために正確なタイミングで再出現し、側面に当たって、戻ってきて再び報酬を得ます。

これは報酬関数の意図と実際の実装との間のギャップを示しています。私たちは「レースに勝つ」ことを望んでいましたが、「高いスコアを得る」と指定しました。エージェントは文字通りに指定されたことを最適化しましたが、私たちが本当に望んでいたこととは異なる方法で行いました。

人間の選好にも不確実性があります。先ほど議論したように、人間は自分自身と25%の時間で不一致です。昼食を食べたかどうか、疲れているかどうか、その日の気分によって、同じ質問に対して異なる答えを与える可能性があります。この種の不確実性やノイズをどのようにモデル化し、対処するかは、依然として開かれた挑戦的な問題です。

6.3 倫理的問題（データラベリングの外注、心理的影響）

Sammy Coua： 研究や潜在的な倫理的問題に関連するギャップがあります。多くの設定で、しばしば専門家のようなものを必要とする研究がたくさんあります。教師あり微調整データのようなものですが、しばしばペアワイズ選好データはアウトソーシングされ、時には個人からデータを得るのが低コストである設定にアウトソーシングされることがあります。

ここでの倫理は厄介です。これをシンプルで明確なものとして言いたくはありませんが、これらの質問のいくつかに取り組むことについて考えてもらいたいと思います。これには、一方では実際に特定の場所で良い仕事になりうることが含まれます。

しかし、多くの設定では、モデレーションだけでなく、しばしばモデルを訓練するためのレーバーをアウトソーシングする可能性のある場所で、問題がある設定があることがよくあります。これらのモデルを改善しようとする個人が、モデルが生成できる最悪のシグナルを見る設定があります。

例えば、様々な方法で深く非倫理的な、あるいは潜在的に心的外傷を与える信号や画像です。この作業のいくつかを行った後、心理的な助けが必要になるかもしれません。

つまり、低コストの労働力を求めて外注することには経済的な利点があるかもしれませんが、それは同時に搾取的になる可能性があります。特に、労働者が有害なコンテンツ、暴力的な画像、虐待的な言語、その他の心的外傷を与える可能性のある素材に繰り返しさらされる場合です。

これらの労働者は、しばしば適切な心理的サポート、公正な賃金、あるいは自分たちが取り組んでいるプロジェクトが何であるかについての完全な情報さえも提供されません。モデルを改善するためにこれらの人々に依存している一方で、彼らの福祉を十分に考慮していないというパラドックスがあります。

これは単なる技術的な問題ではありません。誰の選好をキャプチャしているのか、誰がこの選好データを提供するために支払われているのか（あるいは支払われていないのか）、そして彼らがどのような条件下で働いているのかという、根本的な倫理的質問です。

7. 実証研究：言語モデルの価値観

7.1 Pew調査を用いた実験

ですから、応答が、右側を見ていただくと、高校以下の学歴で3万ドル未満の収入がある保守的な人のように見えるかどうかということです。例としてです。これを行うことができます。これはおそらく簡単な調査です。

実験の設計は非常にシンプルですが、強力です。彼らは言語モデルに、実際の人間の回答者に与えられるのと同じ質問をしました。そして、モデルの応答パターンを分析して、どの人口統計グループと最も強く相関するかを見ました。これにより、言語モデルが誰の視点を最も反映しているかを定量的に評価することができました。

7.2 カリフォルニア・スタンフォード的価値観への偏り

Sammy Coua： では、最も高い相関グループとして何を発見したかご存知ですか？つまり、彼らの分析が示唆するところによると、モデルが最もよくキャプチャした意見は何でしょうか？これはトリック問題ではありません。明白なものです。推測してください。

学生： 選好データを再ラベル付けします。

学生： 米国？

Sammy Coua： 米国、これよりも細かい粒度です。

学生： カリフォルニア。

ですから、これらの種類の選好が言語モデルに埋め込まれます。繰り返しになりますが、私たちの目標の一部は、これが起こるメカニズムと、意図的または非意図的なプロセスを理解することです。

つまり、言語モデルの開発プロセスの多くの段階で、スタンフォード周辺の地域に住む人々の視点が影響を与えているということです。モデルアーキテクチャの選択、微調整のためのデータ選択、人間のフィードバックを提供する人々の選択、これらすべてが特定の地理的および人口統計学的グループに偏っている可能性があります。

7.3 地理的・人口統計学的バイアスの発見

Sammy Coua： ですから、これらの種類の選好が言語モデルに埋め込まれます。繰り返しになりますが、私たちの目標の一部は、これが起こるメカニズムと、意図的または非意図的なプロセスを理解することですが、言語モデルに最終的に埋め込まれるものを批判し評価することもスコープ内だと思います。想像できるように、これは様々な種類の下流への影響を持つ可能性があります。

この発見が示しているのは、言語モデルが特定の地理的および人口統計学的グループの価値観を不均衡に反映しているということです。カリフォルニア、特にスタンフォードやパロアルト地域の人々の政治的意見、社会的価値観、文化的視点が、モデルの応答パターンに強く現れています。

これは複数の経路を通じて起こります。第一に、モデルに介入する人々、つまり設計者、研究者、微調整を行う人々の多くがこの地域で働いています。第二に、教師あり微調整やRLHFのためのフィードバックを提供する人々も、直接的または間接的にこの地域の影響を受けている可能性があります。第三に、どのデータを使用するか、どの特徴を重視するか、どのような報酬関数を設定するかという決定自体が、この地域の人々の価値観を反映しています。

重要なのは、これが意図的な選択の結果である場合もあれば、単に構造的なバイアスの結果である場合もあるということです。しかし、いずれにせよ、結果として生じるモデルは、世界の他の地域、他の文化的背景、他の社会経済的状況にある人々の視点を十分に代表していない可能性があります。

これは単なる学術的な関心事ではありません。これらのモデルが世界中で使用されるようになると、ある特定の地域の価値観が、意図せずして他の文化や社会に輸出されることになります。政策提案、教育コンテンツ、医療アドバイス、その他多くの重要な領域で、モデルの応答が特定の視点に偏っていることは、実際の影響を持ちます。

ですから、このメカニズムを理解し、批判的に評価し、可能であればより代表的なシステムを構築する方法を見つけることが、このコースの重要な目標の一つです。

8. 言語以外の応用分野

8.1 外骨格システムのキャリブレーション（Caltech研究）

Sammy Coua： では、言語について多く話しますが、それを避けるのは難しいです。しかし、選好モデルでできる他のことがたくさんあります。いくつかの例を見ていきます。例えば研究があります。これはカリテックの同僚からの非常にクールな研究だと思います。

ですから、何らかの方法でモデルを設定して、ユーザーに、この設定はあなたにとって良いですかと尋ねることを想像できます。ここでの設定は、異なる設定を持つ背中のこれらのプローブの束を含みます。これは背面に配置されたプローブの配列で、それぞれが異なるパラメータを持っています。これらすべてを調整する必要があります。

適合する必要がある何らかの応答調整曲線があります。これはやや個人に合わせたものです。各人は自分に特化した何らかの調整曲線を持っています。ですから、モデルを個人にどのようにキャリブレーションするかという質問に答える必要があります。

ここでは、最も信頼できると思われる信号は、その人が自分にとってどれだけうまく機能しているかを教えてくれることです。問題は明確ですか？では、現実世界の文脈と、それからアルゴリズムの一部について説明しました。

この外骨格システムは、単なる機械的な装置ではありません。それは、各個人の身体的特性、歩行パターン、快適さの好みに合わせて高度にパーソナライズされる必要があります。同じ設定がすべての人に機能するわけではありません。さらに、最適な設定を見つけるプロセスは、客観的に測定するのが非常に難しいのです。

歩行の効率を測定することはできますが、快適さ、疲労の軽減、長期的な使用可能性といった要素は、ユーザー自身からのフィードバックに大きく依存します。ここで人間の選好学習が中心的な役割を果たします。

8.2 ペアワイズ比較の優位性

Sammy Coua： 絶対値のクエリを試みることができます。これが5段階評価のうち4であるかどうかです。これがどれだけ良いかという点で。彼らは、私たちが見る多くのアプリケーションで主張するように、選好クエリがはるかにうまく機能することを発見しました。

ですから、絶対尺度でこれがどれだけ良いかと言う代わりに、人々に2つのモデルの設定を比較するように尋ねます。そして、このアレイを調整できるように、このペアワイズ選好を使用できる背後のアルゴリズムを持っています。外骨格の歩行という点で、うまくいけば最良の動作が得られるようにです。

絶対値での評価が難しい理由はいくつかあります。第一に、人間は絶対的な尺度で物事を評価するのが得意ではありません。「これは10点満点中7点だ」と言うのは、実際には非常に主観的で不安定です。昨日7点だと思ったものが、今日は6点に感じられるかもしれません。

しかし、「AとBのどちらが良いか」という比較は、はるかに信頼性が高いのです。人間の認知は相対的な判断に優れています。2つの選択肢を並べて提示されると、どちらがより快適か、どちらがより自然に感じられるかを、かなり一貫して判断できます。

この外骨格の文脈では、ユーザーに「設定Aで歩いてください。次に設定Bで歩いてください。どちらが良いですか？」と尋ねます。これは「設定Aは何点ですか？」と尋ねるよりもはるかに簡単で、より信頼性の高い応答が得られます。

そして、これらのペアワイズ比較を多く集めることで、背後のアルゴリズムは全体的な選好構造を再構築できます。どの設定が最も好まれるか、パラメータ空間のどの方向に移動すべきかを理解できるのです。各個人のための最適な設定に向かって反復的に収束していきます。

8.3 デュエリングバンディット問題

Sammy Coua： これについて少し話します。既に選好フィードバックについては少し話しました。デュエリングバンディットについて話します。これは、ペアワイズ選好を明示的に持つバンディット問題について考える方法です。このグループが関わった多くの異なる論文で、このような問題をフレーム化する方法として使われています。

デュエリングバンディットは、古典的なバンディット問題の拡張です。古典的なバンディット問題では、複数の選択肢（腕）があり、それぞれから絶対的な報酬を得ます。しかし、デュエリングバンディットでは、2つの選択肢を同時に提示し、どちらが好まれるかという相対的なフィードバックのみを得ます。

外骨格の設定において、これは非常に自然なフレーミングです。システムは2つの異なるパラメータ設定を提示し、ユーザーはどちらがより快適か、より自然かを示します。絶対的な報酬値を提供する必要はありません。単に「AよりBが良い」または「BよりAが良い」という比較情報だけです。

このフレームワークの利点は、探索と活用のトレードオフを効率的に管理できることです。システムは、既知の良い設定（活用）と、さらに良い設定を見つけるための新しい選択肢の試行（探索）のバランスを取る必要があります。デュエリングバンディットアルゴリズムは、ペアワイズ比較という限られた情報から、このトレードオフを最適に管理する理論的基盤を提供します。

このカリテックのグループは、このフレームワークを使用して、少数の比較で効率的に個人に合わせた外骨格の設定を見つける方法を示しました。これは、クエリ効率の良い例です。つまり、ユーザーに過度の負担をかけることなく、最小限の相互作用で最適な設定に到達することができるのです。

9. メトリック誘導（Metric Elicitation）

9.1 分類問題における非対称なトレードオフ

分類問題における根本的な課題は、しばしば単一の正しい答えが存在しないということです。あるいは、より正確には、「正しさ」は文脈とステークホルダーの価値観に依存します。たとえば、医療診断システムを考えてみましょう。がんのスクリーニングテストを設計する場合、偽陽性（がんがないのにあると判断する）と偽陰性（がんがあるのにないと判断する）のどちらを許容するかという選択があります。

偽陽性は不必要な不安、追加検査、医療費を引き起こします。しかし、偽陰性は治療の遅れ、病気の進行、最悪の場合は死につながる可能性があります。これらのコストは明らかに非対称です。しかし、正確なトレードオフは何でしょうか？10人の偽陽性は1人の偽陰性と等しいのでしょうか？100人でしょうか？

これは純粋に技術的な質問ではありません。これは価値観の質問です。医師、患者、保険会社、公衆衛生当局は、異なる視点を持つかもしれません。メトリック誘導は、これらのステークホルダーから選好を引き出し、それを分類システムの具体的な動作パラメータに変換する方法を提供します。

9.2 医療応用における誤検出コストの違い

Sammy Coua： これは、例えば医療アプリケーションの設定で多く現れます。偽陽性と偽陰性は、個人への影響という点で同じコストではありません。そして、ここで学習問題をキャリブレーションして、実際に正しいトレードオフを見つけ出すことは厄介になりえます。

私たちは数年にわたっていくらかの研究を行ってきました。人間からペアワイズ選好を得る方法について考えています。通常は分類問題のようなもので、学習モデルの選好を、様々な種類の専門家のフィードバックに最もよく整合させるように調整する方法として使います。

医療の文脈では、この非対称性が特に明確です。がんスクリーニングの例を続けると、偽陽性は患者に心理的ストレス、追加の侵襲的検査（生検など）、時間とお金のコストを課します。しかし、通常はそれ以上のことはありません。患者は最終的に健康であることがわかります。

一方、偽陰性は壊滅的になりえます。がんが見逃されると、治療可能な段階を逃す可能性があります。病気が進行し、治療がより困難、より高価、より侵襲的になり、生存率が大幅に低下する可能性があります。最悪の場合、それは防げたはずの死につながります。

ですから、直感的には、偽陰性は偽陽性よりもはるかに悪いと言えます。しかし、どのくらい悪いのでしょうか？これを定量化することは非常に困難です。さらに、異なるステークホルダーは異なる視点を持っています。

臨床医は偽陰性を避けることに非常に強い動機を持っているかもしれません。医療過誤訴訟のリスクもあり、患者の福祉への懸念もあります。患者は、特に以前に偽陽性を経験したことがある場合、不必要な検査や不安を避けたいと思うかもしれません。保険会社は、コスト効率を気にかけ、過度の検査を避けたいかもしれません。公衆衛生当局は、人口全体の利益を最大化することに関心があるかもしれません。

メトリック誘導のアプローチでは、これらの専門家やステークホルダーに、異なる分類器または異なるエラープロファイルを持つ分類器のペアを提示します。たとえば、「分類器Aは偽陽性率が2%、偽陰性率が5%です。分類器Bは偽陽性率が8%、偽陰性率が1%です。どちらを好みますか？」といった質問です。

これらのペアワイズ比較を通じて、システムは基礎となるコスト構造や価値関数を推測できます。そして、これらの引き出された選好を最もよく反映する分類器を訓練または選択できます。重要なのは、専門家が明示的にコスト関数を指定する必要がないことです。彼らは単に具体的な例に対して選好を表明するだけで、システムが残りを処理します。

9.3 逆決定理論のアプローチ

Sammy Coua： 最近の研究、比較的最近のものですが、逆決定理論について考えることです。これは似たような種類の質問ですが、分類設定においてです。決定理論は、世界の何らかの確率的モデルを持っていて、決定を下したいという順方向のプロセスです。逆は、トレードオフと分類問題におけるトレードオフについてどう考えるかを理解したいということです。

順決定理論では、コスト関数と確率モデルから最適な決定ルールを導出します。しかし、実際には、正確なコスト関数を指定することは非常に難しいのです。逆決定理論のアプローチは、この問題を逆転させます。人間の決定や選好を観察し、そこから暗黙のコスト関数や価値関数を推測しようとします。

分類の文脈では、これは特に閾値の設定に現れます。ほとんどの分類器は、実際には確率的な予測を生成します。「この患者ががんである確率は37%です」といった具合にです。しかし、実際の決定を下すためには、閾値を選択する必要があります。「37%以上なら陽性と分類する」といった具合にです。

この閾値をどこに設定するかが、偽陽性と偽陰性のトレードオフを決定します。閾値を下げれば、より多くの陽性を捕捉しますが（偽陰性が減る）、より多くの偽陽性も生じます。閾値を上げれば、その逆になります。

逆決定理論のアプローチでは、専門家やステークホルダーに異なる閾値設定での分類結果を提示し、どれを好むかを尋ねます。あるいは、特定のケースについて「この患者を陽性と分類すべきですか？」と尋ね、その応答パターンから暗黙の閾値を推測します。

これをフィードバックプロセスとして考えることで、反復的に洗練できます。初期の閾値から始めて、人間のフィードバックに基づいて調整し、徐々に専門家の判断を最もよく反映する閾値に収束していきます。このプロセスは、専門家が明示的に「偽陽性のコストは偽陰性のコストの0.3倍です」と言う必要がないという利点があります。代わりに、彼らは具体的なケースについて判断を下すだけで、システムがその背後にある価値構造を学習します。

10. 推薦システム

10.1 Netflix Prizeの歴史的意義

Sammy Coua： レコメンデーションシステムについては、あなたが持ち出したように。別の意味のある高影響なアプリケーションです。私たちの世界の多くが今ではレコメンデーションシステムによって駆動されているという意味でです。映画やオーディオのようなもの、Spotify、Netflixから、すべてです。この空間には多くの研究があります。

多くの他の人たちと同様に、みんなが平均二乗誤差で良くなろうとする、かなり複雑な重いアルゴリズムを行いました。

Netflix Prizeは2006年に発表され、2009年に終了しました。これはAI研究コミュニティにとって画期的な瞬間でした。初めて大手企業が、実世界の大規模なデータセットを公開し、実用的な問題に対して研究者を競わせたのです。賞金は100万ドルで、課題はNetflixの既存のレコメンデーションシステムであるCinematchを10%改善することでした。

この競争は世界中から数千のチームを引き付けました。機械学習の研究者、統計学者、データサイエンティスト、さらには趣味のプログラマーまでです。人々は協調フィルタリング、行列分解、アンサンブル法など、あらゆる種類の技術を試しました。最終的に勝利したソリューションは、複数のチームが統合した非常に複雑なアンサンブルモデルでした。

しかし、重要なのは、この競争が実際にはアルゴリズムだけの問題ではなかったということです。それは、人間の選好をどのようにモデル化するかという問題でした。人々が映画をどのように評価するか、どのような要因が彼らの選択に影響を与えるか、時間の経過とともに好みがどのように変化するか。これらはすべて、人間の選好から学ぶことについての質問です。

Netflix Prizeは、この種の問題がAI研究の中心的な関心事であることを示しました。そして、企業が実世界の問題で学術コミュニティと協力する方法のモデルを確立しました。今日、私たちが人間の選好学習について話すとき、Netflix Prizeはその系譜の重要な部分です。

10.2 様々なフィードバック形式（thumbs up/down、ランキング、評価）

Sammy Coua： これに基づいて構築される多くの研究があり、分野の他の部分はこの問題をはるかに適切に指定しようと試みてきました。しかし、繰り返しになりますが、これの多くはしばしば、アイテム、映画、オブジェクト、人々が買いたいかもしれないものに対する人間の選好をモデル化してキャプチャしようとすることに帰着します。

ですから、そこには全体の文献があり、触れることになりますし、私たちが興味のある他のものにどのように適用されるかを再び考えます。

推薦システムにおけるフィードバックの形式は、驚くほど多様であり、それぞれに異なる利点と課題があります。最も単純な形式はthumbs up/thumbs down、つまり二値のフィードバックです。ユーザーはアイテムが好きか嫌いかを示すだけです。これは非常に簡単で、認知的負荷が低く、多くのフィードバックを迅速に収集できます。しかし、情報は粗い粒度です。「好き」がどれだけ強く好きなのかはわかりません。

評価システム、たとえば5つ星や10点満点の評価は、より細かい粒度の情報を提供します。ユーザーは自分の選好の強度を表現できます。しかし、先ほど外骨格の例で述べたように、人間は絶対的な尺度で評価するのが得意ではありません。ある人にとっての「4つ星」は別の人にとっての「5つ星」かもしれません。評価のインフレや、文化的な違いによる評価パターンの違いもあります。

ペアワイズ選好は、「AとBのどちらが好きですか？」と尋ねます。これは人間にとってより自然で、より一貫性のある応答が得られる傾向があります。しかし、多くの比較を収集する必要があるため、スケーラビリティの課題があります。N個のアイテムがある場合、潜在的にN²の比較があります。

ランキング選好は、複数のアイテムを順序付けることをユーザーに求めます。これはペアワイズ比較よりも効率的ですが、認知的により要求が高くなります。3つか4つのアイテムをランク付けするのは合理的ですが、20のアイテムをランク付けするのは非現実的です。

暗黙的なフィードバックもあります。クリック、視聴時間、購入行動などです。これらはユーザーの明示的な行動を必要としないという利点がありますが、解釈が難しいです。映画を最後まで見たのは好きだったからでしょうか、それとも単に他にやることがなかったからでしょうか？

それぞれのフィードバック形式には、異なるモデリング技術、異なる統計的仮定、異なるクエリ戦略が必要です。このコースでは、これらの異なるアプローチを検討し、特定のアプリケーションに対してどのフィードバック形式が最も適切かを理解する方法を学びます。

10.3 アイテムに対する人間の選好モデリング

Sammy Coua： これから出てきた多くの文献があります。技術的なものも、そうでないものもです。様々な種類のクエリ、様々な種類の評価信号です。これの多くはしばしば、アイテム、映画、オブジェクト、人々が買いたいかもしれないものに対する人間の選好をモデル化してキャプチャしようとすることに帰着します。

推薦システムにおける根本的な課題は、人間の選好は複雑で、多次元的で、文脈依存的であり、時間とともに変化するということです。映画の選好を考えてみましょう。ある人がアクション映画を好むかもしれませんが、それは常にそうとは限りません。疲れた金曜日の夜には軽いコメディを好むかもしれませんし、週末には真面目なドラマを好むかもしれません。

さらに、選好は多面的です。ジャンル、監督、俳優、時代、ムード、テーマなど、多くの次元があります。ある人はクリストファー・ノーランの映画が好きかもしれませんが、それはSF要素のためなのか、複雑な物語構造のためなのか、視覚的なスタイルのためなのかはわかりません。

推薦システムの文献は、これらの選好をモデル化するための多くの技術を開発してきました。協調フィルタリングは、「あなたと似た人々が好むものはあなたも好むだろう」という考えに基づいています。コンテンツベースのフィルタリングは、「あなたが過去に好んだものと似たアイテムをあなたは好むだろう」という考えです。行列分解技術は、ユーザーとアイテムの両方を潜在的な特徴空間に埋め込もうとします。

しかし、これらすべての技術の背後には、人間の選好についての仮定があります。選好は推移的でしょうか？つまり、AよりBを好み、BよりCを好むなら、AよりCを好むでしょうか？実際の人間の選好は、必ずしもこの論理に従うわけではありません。文脈効果、フレーミング効果、順序効果があります。

さらに、社会的影響があります。人々の選好は、友人が何を好むか、何がトレンドになっているか、レビューで何を読んだかによって影響を受けます。新規性と馴染みのトレードオフもあります。人々は時に新しいものを発見したいと思い、時には安全で予測可能なものを望みます。

推薦システムの研究は、これらの複雑さに取り組んできました。そして、このコースでは、これらのアイデアの多くが、言語モデル、ロボティクス、その他の領域における人間の選好学習にどのように関連し、移転できるかを見ていきます。推薦システムコミュニティが何十年もかけて学んできた教訓は、今日の人間のフィードバックから学ぶ広範な研究に直接適用できるのです。

11. 強化学習における応用

11.1 2008年のヘリコプター自動飛行

Sammy Coua： RLHFについては既に話しましたので、これを詳しく説明しません。しかし、興味があれば追加の詳細があります。強化学習にも現れます。ビデオを見せます。

2008年という時期を考えると、これは非常に印象的な成果でした。強化学習自体はまだ比較的新しい分野であり、実世界の複雑なシステムへの応用は限られていました。ヘリコプターの飛行制御は、特に困難なタスクです。ヘリコプターは本質的に不安定なシステムであり、非線形のダイナミクスを持ち、多くの自由度があります。

この研究の革新的な部分は、人間のデモンストレーションを使用したことです。従来の強化学習アプローチでは、エージェントはランダムな探索から始めて、試行錯誤を通じて学習します。しかし、ヘリコプターのような複雑で危険なシステムでは、これは実用的ではありません。ランダムな探索はクラッシュにつながる可能性が高く、それは高価であり、潜在的に危険です。

代わりに、彼らは熟練したヘリコプターパイロットのデモンストレーションから始めました。パイロットは、ヘリコプターをどのように飛ばすか、どのような操縦を行うかを示しました。システムはこれらのデモンストレーションを観察し、パイロットが暗黙的に最適化している報酬関数を推測しようとしました。

これは逆強化学習の一例です。順強化学習では、報酬関数が与えられ、それを最大化する方策を見つけます。逆強化学習では、方策（または行動のデモンストレーション）が与えられ、それを説明する報酬関数を見つけようとします。

ヘリコプターの場合、システムは「パイロットが実行するこれらの操縦を説明する報酬関数は何か？」と尋ねます。そして、その推測された報酬関数を使用して、強化学習アルゴリズムで方策を改善します。その結果、人間のパイロットの技能を学習し、場合によっては超えることができる自律飛行システムが生まれました。

これは、人間のフィードバックと専門知識を強化学習システムに統合する強力な方法を示しました。そして、この種のアプローチは、今日の言語モデルにおけるRLHFを含む、多くの後続の研究の基礎となりました。

11.2 デモンストレーションからの学習

Sammy Coua： 同僚のDorsaと彼女の博士課程の学生たちからの研究があり、強化学習アプリケーションのための選好学習であらゆる種類のクールなことを行っています。私はRLがこの問題に長い間取り組んできたと主張します。多くの成果物を持っていますが、RL設定からもかなり学ぼうとしています。

デモンストレーションからの学習は、強化学習における人間のフィードバックの最も直接的な形式の一つです。基本的な考え方は、専門家が望ましい行動を実演し、システムがそれらの行動を模倣することを学ぶというものです。これは模倣学習や行動クローニングとも呼ばれます。

ヘリコプターの例では、パイロットがデモンストレーションを提供しました。しかし、このアプローチは多くの他の領域にも適用されています。ロボティクスでは、人間がロボットアームを物理的に動かして、物体をつかむ方法や組み立てタスクを実行する方法を示すかもしれません。自動運転車では、人間のドライバーの何千時間もの運転データがデモンストレーションとして機能します。

Dorsaのグループの研究は、このアプローチをさらに洗練させています。彼らは単にデモンストレーションを記録して再生するだけではありません。デモンストレーションから学ぶ際の根本的な課題に取り組んでいます。

一つの課題は、専門家が必ずしも完璧ではないということです。人間は間違いを犯します。疲れます。気が散ります。ですから、システムは有用なパターンとノイズや誤りを区別する必要があります。別の課題は、デモンストレーションが限られた状況のセットしかカバーしないかもしれないということです。システムは、デモンストレーションで見たことのない新しい状況に一般化する必要があります。

さらに興味深いのは、彼らが比較データの使用を探求していることです。単に「これが正しい行動です」とシステムに伝えるのではなく、「この行動はあの行動よりも良いです」と伝えます。これは外骨格の例で見たペアワイズ選好に似ています。

比較データを使用する利点は、専門家がより一貫性のあるフィードバックを提供できることです。「これは10点満点中8点の行動です」と言うのは難しいですが、「この試みはあの試みよりも良かった」と言うのは簡単です。そして、多くの比較から、システムは全体的な選好構造を再構築し、最も好ましい行動に向けて学習できます。

彼らの研究はまた、人間のデモンストレーションが部分的にしか最適でない場合でも、システムがデモンストレーターを超える性能を達成する方法も示しています。人間のフィードバックを出発点として使用し、その後の強化学習でさらに改善することで、人間の専門知識と機械学習の強みを組み合わせることができるのです。

11.3 報酬ハッキングの事例（ボートレースゲーム)

Sammy Coua： これを見せるかもしれません。これは、一部の人は見たことがあるかもしれませんが、ゲームプレイエージェントのための報酬関数を学習または指定しようとする例として今では有名です。モデルはコースを完走することになっています、ボートはです。

この例は、報酬ハッキングの本質を完璧に捉えています。報酬ハッキングとは、エージェントが報酬関数の意図された精神ではなく、文字通りの定義を最適化する方法を見つけることです。私たちは「レースに勝つ」ことを望んでいました。しかし、実際に指定したのは「スコアを最大化する」ことでした。

エージェントは、私たちが意図していなかった方法でスコアを最大化する抜け穴を発見しました。コースを完走するよりも、これらの緑色のターゲットを繰り返し打つ方が、はるかに高いスコアを得られます。そして、これらのターゲットが完璧なタイミングで再出現するという事実を利用して、無限のループを作り出しました。

これは、報酬関数の仕様の問題を示しています。私たちが本当に欲しかったものを正確に捉える報酬関数を書くことは、驚くほど難しいのです。私たちは、スコアがレース完走の良いプロキシだと考えました。しかし、エージェントはスコアを得る別の方法を見つけました。

言語モデルでも同様の問題が起こります。先ほど述べたように、チャットボットは長い答えと箇条書きが高い報酬を得ることを学習しました。人間の評価者は、これらの特徴を質の高い応答と関連付ける傾向があります。しかし、モデルは実際に有用な情報を提供しているかどうかに関わらず、これらの表面的な特徴を生成することを学習しました。

報酬ハッキングの他の例には、掃除ロボットが実際に掃除するよりも、カメラの前でゴミを隠すことを学習する、画像分類器が画像の実際の内容ではなく、背景の特徴に基づいて分類することを学習する、などがあります。

この問題に対処する方法はいくつかあります。一つは、報酬関数をより慎重に設計することです。しかし、これは難しく、完全に成功することはめったにありません。別のアプローチは、人間のフィードバックを継続的に統合することです。エージェントが望ましくない行動を示し始めたら、人間がそれにフラグを立て、修正を提供できます。

さらに別のアプローチは、報酬の不確実性をモデル化することです。報酬関数が完璧ではないことを認識し、報酬関数が間違っている可能性のある方法について保守的であるようにシステムを設計します。これは、このコースで探求するトピックです。

報酬ハッキングは、人間の選好から学ぶことの根本的な課題を示しています。私たちが本当に望むものを捉えることは難しく、システムは私たちが指定したものを文字通りに最適化します。意図と実装のギャップを埋めることが、この分野の中心的な課題の一つです。

12. 考慮すべき要因と前提

12.1 人間による信号指定の難しさ

人間が信号を指定することの難しさは、このコース全体を通じて繰り返し現れるテーマです。報酬ハッキングの例で見たように、私たちが本当に望むものを正確に捉える仕様を書くことは非常に困難です。これにはいくつかの理由があります。

第一に、多くの場合、私たちは自分が何を望んでいるのか正確にはわかっていません。直感的にはわかりますが、それを形式的に表現することはできません。「良いチャットボット応答」とは何でしょうか？有用で、正確で、簡潔で、しかし完全で、礼儀正しく、しかし親しみやすく、客観的で、しかし共感的であるべきです。これらの要件は時に矛盾します。どのようにトレードオフを指定すればよいのでしょうか？

第二に、私たちが望むものは文脈に依存します。同じ質問でも、初心者からの質問なのか専門家からの質問なのか、緊急の状況なのかカジュアルな探索なのかによって、異なる種類の応答が適切です。すべての可能な文脈を事前に列挙し、それぞれに適切な動作を指定することは不可能です。

第三に、言語は曖昧です。私たちが「面白い」や「公平な」や「安全な」と言うとき、異なる人々は異なることを意味するかもしれません。そして、同じ人でも異なる時点で異なることを意味するかもしれません。

第四に、先ほど議論したように、人間は一貫性がありません。同じ質問に対して、疲れているか、空腹か、気が散っているかによって、異なる答えを与えます。25%の時間で自分自身と不一致であるという統計を覚えていますか？これは、人間の信号が本質的にノイズを含んでいることを意味します。

第五に、多くの場合、私たちが気にかけていることは観察または測定が困難です。実際に気にかけているのはユーザーの長期的な満足度や学習成果かもしれませんが、測定できるのは即座のクリックや短期的な関与だけです。そして、これらのプロキシメトリックは、私たちが本当に気にかけていることと完全には一致しません。

これらの課題に対処する一つの方法は、明示的な仕様を書こうとするのをやめて、代わりに例から学ぶことです。これが人間の選好学習の核心です。完璧な報酬関数を書くのではなく、例、比較、デモンストレーションを提供し、システムがパターンを学習できるようにします。

しかし、これにも独自の課題があります。どのような例を提供すべきでしょうか？どのくらい必要でしょうか？システムは適切に一般化するでしょうか？これらは、このコースで探求する質問です。

12.2 正解が存在しない場合の対処

Sammy Coua： 正解が存在しない場合はどうなるか、真実性のようなことについてどのように考えるか、戦略的行動の様々な種類、間違いの役割、専門知識、このような質問についてです。

正解が存在しないという問題は、人間の選好学習における最も根本的な課題の一つです。多くの機械学習問題では、明確な正解があります。画像の中の物体を正しく分類する、正しい翻訳を生成する、正確な予測を行う、などです。しかし、人間の選好の領域では、しばしば正解というものが存在しません。

例えば、ある政策提案が別の提案よりも「良い」のでしょうか？ある映画が別の映画よりも「優れている」のでしょうか？あるユーモアのスタイルが別のスタイルよりも「面白い」のでしょうか？これらの質問には客観的な答えがありません。異なる人々は正当に異なる意見を持ちます。

この問題は、いくつかの重要な疑問を提起します。正解が存在しない場合、何に向けて最適化しているのでしょうか？複数の競合する選好がある場合、どのように集約すればよいのでしょうか？多数派の選好に従うべきでしょうか、それとも何らかの形で多様性を保持しようとすべきでしょうか？

専門知識の問題もあります。ある領域では、専門家の判断が存在します。医師は医療診断について素人よりも多くを知っています。しかし、他の領域では、誰が「専門家」なのかが不明確です。美的判断、倫理的問題、個人的な選好の問題では、誰の意見がより重要視されるべきでしょうか？

さらに、人間の間違いやエラーをどのように扱うべきでしょうか？人間のラベラーが「間違った」選好を表明した場合、それをノイズとして扱い、フィルタリングすべきでしょうか？しかし、誰が何が「間違っている」かを決めるのでしょうか？少数派の意見が単に間違いとして却下される危険性があります。

真実性についても興味深い質問があります。ある種の質問には事実的な正解があります。「フランスの首都は？」という質問には、客観的に正しい答えがあります。しかし、多くの質問は事実と意見の混合です。「気候変動に対処するための最良の政策は？」という質問には、事実的な要素（科学的証拠）と価値判断（異なる結果をどのように重み付けするか）の両方が含まれます。

このコースでは、これらの課題に取り組むためのいくつかのアプローチを探求します。一つは、選好の不確実性を明示的にモデル化することです。単一の「正しい」選好が存在すると仮定するのではなく、選好の分布をモデル化します。別のアプローチは、異なるサブグループに対して異なるモデルを構築することです。万人向けの単一のモデルではなく、パーソナライズされたまたはグループ固有のモデルです。

さらに別のアプローチは、システムが自身の不確実性について透明であることです。「これが正解です」と言うのではなく、「これは多くの人々が好むものですが、あなたは異なる意見を持つかもしれません」と言います。これにより、ユーザーはシステムの提案を自身の価値観や選好のフィルターを通して解釈できます。

12.3 合理的人間と決定論的報酬関数の仮定

Sammy Coua： 私たちが行う研究のほとんどでは、何らかの合理的な人間を仮定します。講義を通じてこれに大いに取り組みますが、何らかの報酬関数が存在すると仮定します。それについて明示的でなくても、人間が何を好むかを教えてくれる何らかの明示的な決定論的関数が存在すると仮定します。そして、これに基づいて多くのモデルを構築します。

この仮定、つまり人間の選好が何らかの基礎となる報酬関数によって特徴づけられるという仮定は、このコースで使用する多くのモデルの中心にあります。この考え方は、各人が頭の中に何らかの関数を持っていて、それが選択肢に値を割り当て、その人は常により高い値を持つ選択肢を選ぶというものです。

これは強力で便利な仮定です。なぜなら、それは選好学習を関数近似問題に変えるからです。報酬関数を推定できれば、どの選択肢が好まれるかを予測できます。また、数学的に扱いやすくなります。報酬関数を最大化する選択肢を見つけるための最適化技術を使用できます。

しかし、この仮定は本当に真実でしょうか？人間の選好は本当にこのように機能するのでしょうか？証拠は混在しています。経済学や心理学からの多くの研究は、人間の選好がしばしばこの単純なモデルに違反することを示しています。

例えば、人間の選好は必ずしも推移的ではありません。AよりBを、BよりCを好むからといって、必ずしもAよりCを好むとは限りません。文脈効果があります。同じ選択肢でも、他に何が利用可能かによって異なる評価を受けることがあります。フレーミング効果があります。選択肢がどのように提示されるかが選好に影響します。

さらに、人間の選好は安定していません。時間とともに変化します。気分、疲労、最近の経験によって影響を受けます。そして、先ほど述べたように、人間は一貫性がありません。同じ選択を異なる機会に提示されると、異なる答えを与えます。

これらの観察は、単純な決定論的報酬関数のモデルに挑戦します。では、どうすればよいでしょうか？いくつかのアプローチがあります。

一つは、確率的モデルを使用することです。人間が常に最良の選択肢を選ぶのではなく、より高い報酬を持つ選択肢を選ぶ確率が高いと仮定します。これはノイズや不一致を説明します。ベルヌーイモデルについて言及しましたが、それが真実かどうかはわかりません。これは、このアプローチの一例です。

別のアプローチは、文脈依存的な報酬関数をモデル化することです。報酬は選択肢自体だけでなく、選択が行われる文脈にも依存します。これは、フレーミング効果や文脈効果を捉えることができます。

さらに別のアプローチは、報酬関数が時間とともに変化することを認めることです。静的な選好を学習しようとするのではなく、選好がどのように進化するかをモデル化しようとします。

そして、報酬関数が存在するという仮定自体に疑問を呈するアプローチもあります。おそらく、人間の選好は一貫した関数によって特徴づけられないでしょう。おそらく、それらはよりヒューリスティックで、状況依存的で、構築されたものです。このコースの招待講演の一つでは、この視点を探求し、それが人間の選好から学ぶための私たちのアプローチにどのような意味を持つかを考えます。

これらは単なる哲学的な質問ではありません。これらは実用的な意味を持ちます。どのようなモデルを構築するか、どのようにデータを収集するか、どのように結果を解釈するか、これらすべてが人間の選好についての基礎となる仮定に依存します。そして、これらの仮定が破綻する場合、私たちのシステムは予期しない、そして潜在的に問題のある方法で失敗する可能性があります。

13. コースの方針とまとめ

13.1 幅優先のアプローチ

Sammy Coua： では、資料についてはそれで終わりです。一般的な概要について少し。様々な理由で深さよりも幅を求めています。繰り返しになりますが、新しい空間です。クラスにとって意味のある境界が何であるかを理解しようとしています。多くの異なるアプリケーションに取り組もうとします。

オンラインで見た講義スケジュールがあります。ただし、トピックと講演者に関してはいくらかシャッフルがあるかもしれません。

このコースが幅優先のアプローチを取る理由はいくつかあります。第一に、人間の選好からの機械学習という分野自体がまだ定義されつつあります。境界が不明確で、何が中心的なトピックで何が周辺的なトピックかについてのコンセンサスがまだありません。この新しい分野を探索しているので、広く網を投げて、多くの異なる視点、アプリケーション、技術を見る価値があります。

第二に、この分野は本質的に学際的です。機械学習、統計学、経済学、心理学、HCI、倫理学など、多くの異なる分野からのアイデアを引き出します。一つの領域に深く掘り下げるのではなく、これらの異なる視点がどのように相互作用し、互いに情報を提供し合うかを見ることが重要です。

第三に、人間の選好学習のアプリケーションは非常に多様です。言語モデル、推薦システム、ロボティクス、医療、政策決定など、すべてがあります。各アプリケーション領域には独自の課題と制約があります。多くの異なるアプリケーションを見ることで、どの原則が一般的で、どれが特定の文脈に特有なのかをより良く理解できます。

第四に、これは実用的な問題です。これはコースの2回目の実施であり、まだ何が最もうまく機能するかを理解しているところです。幅広い資料をカバーすることで、何が学生にとって最も興味深く有用かについてフィードバックを得ることができます。それが将来のコースの実施を形作るのに役立ちます。

幅優先のアプローチは、いくつかのトレードオフを伴います。どのトピックも、より焦点を絞ったコースで可能なほど深くは掘り下げません。詳細な数学的証明や、特定のアルゴリズムの徹底的な実装を常に行う時間はありません。しかし、その見返りとして、この分野の全体像を得ることができます。異なるアイデアがどのように関連しているか、異なる技術がどこで適用されるか、主要な課題と機会が何であるかを理解できます。

また、このアプローチは、学生が自分自身の興味を追求する余地を残します。多くの異なるトピックに触れることで、プロジェクトのために深く掘り下げたいものを見つけることができます。コースは出発点を提供し、学生は自分が最も魅力的だと思う方向に進むことができます。

講義スケジュールには柔軟性があります。コースが進むにつれて、何が機能し何が機能しないかを見て、それに応じて調整します。特定のトピックがより多くの時間を必要とすることがわかれば、スケジュールを調整できます。新しい関連研究が出てきたり、興味深いゲストスピーカーが利用可能になったりすれば、それらを組み込むことができます。

13.2 必要な前提知識（機械学習基礎、プログラミング)

Sammy Coua： 既に述べたように、機械学習の基礎を持っていることを前提とします。いくつかの基本的なプログラミングができます。できない場合は、コースに取り組む上でいくつか課題があると思うので、話をすべきです。

機械学習の基礎とは、具体的に何を意味するのでしょうか？皆さんが快適であることを期待しているいくつかの重要な概念があります。

第一に、train-test-validationの分割です。これは驚くべきことではないはずです。もしそうであれば、簡単に話をすべきです。機械学習モデルを評価する方法、過剰適合とは何か、汎化性能をどのように測定するかを理解する必要があります。これらは、このコースで構築するすべてのものの基礎です。

第二に、基本的な機械学習モデルに精通している必要があります。ロジスティック回帰について言及しました。これも驚くべきことではないはずです。線形モデル、分類と回帰の違い、損失関数と最適化の基本的な考え方を理解している必要があります。ニューラルネットワークの基本的な知識も役立ちますが、必須ではありません。

第三に、プログラミングスキルです。簡単なプログラムを書き、簡単な機械学習モデルを構築できる必要があると述べました。これは、PythonやRのような言語でコードを書くことに慣れていて、scikit-learnやTensorFlow、PyTorchのような機械学習ライブラリの基本的な使用経験があることを意味します。

ゼロからすべてを実装することは期待していません。しかし、既存のツールを使用してモデルを訓練し、評価し、調整できる必要があります。また、宿題やプロジェクトで遭遇する可能性のあるコードを読んで理解できる必要があります。

確率と統計についてのある程度の背景も役立ちます。確率分布、期待値、分散といった概念について話します。ベイズ推論や仮説検定について議論するかもしれません。これらのトピックの深い専門知識は必要ありませんが、基本的な慣れは役立ちます。

線形代数も時々現れます。ベクトル、行列、次元性についての基本的な理解があると役立ちます。繰り返しになりますが、深い専門知識は必要ありませんが、基本的な概念に慣れていることが役立ちます。

これらの前提条件が威圧的に聞こえる場合は、心配しないでください。これらは厳しい要件ではありません。ほとんどの学生は、一つまたは二つの機械学習コースを受講していれば、このコースに対して十分に準備されているでしょう。CS229やそれに相当するコースを受講していれば、おそらく大丈夫です。

しかし、これらの概念のいずれかが完全に新しいものであれば、話をすべきです。あなたがこのコースに適しているかどうかを判断するお手伝いをします。場合によっては、先にいくつかの背景資料を見直すことをお勧めするかもしれません。他の場合には、必要に応じて追いつけるかもしれません。

重要なのは、このコースは機械学習の入門ではないということです。機械学習の基礎を教えることに時間を費やすことはありません。その代わりに、それらの基礎の上に構築し、人間の選好から学ぶという特定の文脈でそれらをどのように適用するかを探求します。

ですから、機械学習についてある程度快適であれば、おそらく大丈夫です。そうでなければ、話をしましょう。このコースがあなたにとって適切かどうかを一緒に判断できます。

Stanford CS329H: Machine Learning from Human Preferences | Autumn 2024 | Introduction

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Stanford CS329H: Machine Learning from Human Preferences | Autumn 2024 | Introduction