Kunstig intelligens

Den AI-Feedback-Løkke: Vedligeholdelse af Modelproduktionskvalitet i AI-Genereret Indholdens Tidsalder

Published July 25, 2023

Updated April 28, 2026

Haziqa Sajid

The AI Feedback Loop: Maintaining Model Production Quality In The Age Of AI-Generated Content

Produktion-udviklede AI-modeller har brug for en robust og kontinuerlig performancesevalueringsmekanisme. Dette er, hvor en AI-feedback-løkke kan anvendes for at sikre konstant modelpræstation.
Tag det fra Elon Musk:

“Jeg synes, det er meget vigtigt at have en feedback-løkke, hvor du konstant tænker over, hvad du har gjort, og hvordan du kunne gøre det bedre.”

For alle AI-modeller er den standardprocedur at udvikle modellen og derefter periodisk gen-træne den på de seneste realverdensdata for at sikre, at dens præstation ikke forringes. Men med den meteoriske stigning i Generativ AI, er AI-modeltræning blevet anomalt og fejlbehæftet. Dette skyldes, at online-datasources (internettet) langsomt bliver en blanding af menneskegenereret og AI-genereret data.
For eksempel har mange blogs i dag AI-genereret tekst, der er drevet af LLM’er (Large Language Modules) som ChatGPT eller GPT-4. Mange datasources indeholder AI-genererede billeder, der er lavet med DALL-E2 eller Midjourney. Desuden bruger AI-forskere syntetisk data, der er genereret ved hjælp af Generativ AI i deres modeltræningspipelines.
Derfor har vi brug for en robust mekanisme til at sikre kvaliteten af AI-modellerne. Dette er, hvor behovet for AI-feedback-løkker er blevet mere forstærket.

Hvad er en AI-Feedback-Løkke?

En AI-feedback-løkke er en iterativ proces, hvor en AI-models beslutninger og output konstant indsamles og bruges til at forbedre eller gen-træne samme model, hvilket resulterer i kontinuerlig læring, udvikling og modelforbedring. I denne proces opdateres og forbedres AI-systemets træningsdata, modelparametre og algoritmer på basis af input genereret fra systemet.
Primært findes der to typer af AI-feedback-løkker:

Positiv AI-Feedback-Løkke: Når AI-modeller producerer præcise resultater, der er i overensstemmelse med brugernes forventninger og præferencer, giver brugerne positiv feedback via en feedback-løkke, som igen forstærker nøjagtigheden af fremtidige resultater. En sådan feedback-løkke kaldes positiv.
Negativ AI-Feedback-Løkke: Når AI-modeller producerer upræcise resultater, rapporterer brugerne fejl via en feedback-løkke, som igen forsøger at forbedre systemets stabilitet ved at fikse fejl. En sådan feedback-løkke kaldes negativ.

Begge typer af AI-feedback-løkker muliggør kontinuerlig modeludvikling og performancesforbedring over tid. Og de anvendes ikke eller anvendes i isolation. Sammen hjælper de production-udviklede AI-modeller med at vide, hvad der er rigtigt eller forkert.