생각하도록 가르치는 기계 : 인간 전문가가 여전히 인공 지능의 핵심 인 이유

인공 지능은 종종 자율력으로 묘사됩니다 . 스스로 배우고 스스로 진화하며 결국 인간의 추론을 능가하는 알고리즘. 그러나 현실은 훨씬 더 미묘합니다 . 텍스트를 작성하거나 질문에 답하거나 수학 문제를 해결하거나 언어를 번역 할 수있는 모든 AI 모델 뒤에는 인간 전문가 팀이 있습니다 . 이 전문가들은 기술을 감독하는 것이 아니라 기술을 구축하고 있습니다 . 특이 치는이 작업의 최전선에 있습니다. 수천 명의 주제 전문가를 AI에 전원을 공급하는 시스템과 연결함으로써 플랫폼은 차세대 지능형 도구를 훈련시키는 데 중요한 역할을합니다 . 사려 깊고 유연하며 종종 매혹적인 프리랜서 작업을 통해 Ondarier 기고자들은 기계가 인간처럼 추론, 해석 및 반응하는 방법을 배우도록 도와줍니다. 그리고 그 과정에서 그들은 AI가 단순하고 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이되는 미래를 형성하는 데 도움이됩니다 .

인간 지능이 여전히 AI 시대에 중요한 이유

현대의 AI는 놀라운 일을 할 수 있지만 인간이 그것을 가르쳐 주었기 때문입니다 . 모든 대형 언어 모델 또는 의사 결정 시스템의 기간 에는 인간의 판단 , 지식 및 감독을 기반으로 한 기초가 있습니다 . 기계는 뉘앙스, 맥락 또는 논리를 이해하는 것이 아닙니다. 그들은 지식의 작동 방식을 이해하는 사람들에 의해 반복적으로 그리고 고의적으로 훈련되어야합니다 . Outlier는 해당 교육 과정 에 직접 참여할 수있는 드문 기회를 제공합니다 . 플랫폼의 기고자 AI 출력, 추론 평가, 언어 사용량 수정 및 잠재적 오류 또는 편견을 플래그합니다. 그들의 작업은 AI가 답을 생성 할뿐만 아니라 명확하고 정확하며 책임이있는 답변을 생성하도록 보장합니다. 그리고 작업은 디지털이지만 그 영향은 크게 인간적입니다.

이 접근법의 주요 장점 중 하나는 다양성입니다. 좁은 그룹이 훈련 한 AI 시스템은 사각 지대를 쉽게 개발할 수 있습니다. 그러나 Outlier는 작가, 교육자, 엔지니어, 언어 학자, 과학자와 같은 전 세계 구석 의 전문가를 모았습니다 . 각 사람은 데이터에 문화적, 언어 적, 전문적인 깊이 의 층을 추가하여 AI가 실제 세계를보다 정확하게 반영하도록 도와줍니다. 다시 말해, 기계를 가르치는 것이 우리를 이해하도록 가르치는 것에 관한 것이라고 생각하는 것이 아닙니다 .

Altier의 글로벌 네트워크 : 전문가를 목적 중심 작업에 연결합니다

Outlier는 전통적인 기술 회사 나 연구소처럼 운영되지 않습니다. 한 사무실이나 지리에서 인력을 중앙 집중화하는 대신 전 세계 전문가와 프리랜서 풀을 활용합니다 . 안정적인 인터넷 연결에 지나지 않는 기고자들은 베를린의 도시 아파트, 케 랄라의 조용한 마을 또는 뉴욕의 홈 오피스 등 어디에서나 로그온 할 수 있으며 더 나은 AI를 건설 하는 글로벌 임무의 일원이 될 수 있습니다 . 할당 된 각 작업은 더 큰 퍼즐 조각입니다 . AI가 법적 개념을 얼마나 잘 설명하거나, 의학적 설명의 명확성을 평가하거나, 복잡한 윤리적 질문에 대한 응답의 논리를 분석하는지 평가할 수 있습니다. 범위는 넓지 만 공통 스레드 는 항상 동일 합니다.

이 모델은 오늘날의 인력에서 드문 것을 제공합니다 . 목적을 잃지 않고 유연성. 많은 기고자들에게 Outlier에 대한 작업은 단순한 소득원이되었습니다 . 그것은 지적 콘센트, 창의적인 도전, 그리고 중요한 것을 만들 면서 필드와 약혼하는 방법입니다. 실제로 인간 측에서 AI 학습 과정을 안내하는 것이 궁금한 점이 있다면 AI 모델을 훈련시키는 방법 에 대한 이 심층적 인 분석 기사는 시작하기에 좋은 곳 입니다. AI 교육의 원칙, 관련된 작업 유형 및 인간 전문 지식이 중심적 인 방법 (자동화 시대조차도)을 설명합니다.

언어에서 논리까지 : 실제 문제, 실제 인간 입력

인공 지능은 이미 수많은 방식으로 우리를 돕고 있습니다 . 이메일 답글 제안, 요약 생성, 고객 지원 채팅 힘, 법적 발견을 지원하며 과학 연구에 기여하기까지합니다. 그러나 이러한 시스템은 가르친 데이터와 추론뿐만 아니라 작동합니다. 그렇기 때문에 Outlier의 기고자 커뮤니티가 그러한 중요한 역할을 합니다. 브라질의 누군가가 챗봇 답변의 명확성을 미세 조정하거나 남아프리카의 졸업생이 AI 생성 에세이의 논리적 흐름을 향상시킬 때 단일 답변을 개선하는 것이 아니라 전체 모델을 더 똑똑하고 유용하며 인간의 기대에 더 잘 맞 춥니 다.

리스본에 본사를 둔 다국어 교육자 인 소피아에게 물어보십시오 . 그녀는 Fartlier에 합류하여 아이들을 키우면서 전문적으로 활동적인 상태 를 유지했지만 그녀가 찾은 것은 원격 수입을 넘어 섰습니다 . 그녀는 기고자 스포트라이트에서“AI가 사람들에게 더 잘 말하는 것을 돕는 것 같습니다. "그것은 제가 신경 쓰는 것입니다. 우리가 의사 소통하는 방식, 서로를 이해하는 방법. 그리고이 작업을 통해 글로벌 규모의 일부가 될 수 있습니다. "

그리고 캐나다의 소프트웨어 개발자 인 Adam 은 저녁을 사용하여 코드 - 관련 AI 출력을 평가합니다. " 나는 수동적 인 작품이 아니라 무언가를 원했다"고 그는 지적했다. "Outlier는 내 경험을 실질적인 것에 적용 할 수있게 해주 며, 내 의견이 AI를 더 안전하고 신뢰할 수있게하는 데 도움이된다는 것을 알고 있습니다. "이것들은 작은 기여가 아니라 수백만의 사람들이 매일 상호 작용하는 바로 그 시스템을 형성하는 보이지 않는 작업입니다.

앞으로 살펴보기 : AI 구축

AI를 향한 길은 약속과 책임으로 가득 차 있습니다. 이러한 시스템이 교육, 의료, 거버넌스 및 일상적인 의사 결정에 더욱 통합됨에 따라 윤리적 , 사려 깊고 인간 중심의 투입물에 대한 필요성은 증가 할 것입니다. 그렇기 때문에 Ondarier와 같은 플랫폼이 그렇게 많이 중요합니다 . 그들은 단지 전문가를 고용하지 않습니다. 그들은 그들이 처음부터 AI의 미래에 영향을 미칠 수 있도록 힘을 실어줍니다. 오늘날의 Tlarier와 함께 일하는 기고자들은 내일의 질문에 대답 할 모델을 만드는 데 도움이됩니다. 그들의 판단, 명확성 및 전문적인 통찰력은 AI 구동 조수 또는 도구와 누군가가 가질 수있는 모든 상호 작용에 포함 됩니다. 조용하지만 강력한 신뢰, 협업 및 기술을 사람들을위한 기술을 만들기 위한 공동의 헌신 에 대한 작품입니다.

이 변화에 참여하고 싶은 사람 (부업에서 보는 것이 아니라)이라면 Oblarier는 의미있는 길을 제공합니다 . 당신이 학업, 퇴직자, 프리랜서, 또는 누군가가 당신의 마음을 충격적인 방식으로 사용하려는 사람이든, 이것은 큰 무언가에 기여할 수있는 기회 입니다. 그리고 AI가 우리의 일상 생활의 깊은 부분이되면서 문제는 기계가 할 수있는 일이 아니라 누가 가르쳤습니다. 특이 치에서, 대답은 당신과 같은 사람들입니다.