谷歌推出“社交学习”：一种协作、具有隐私意识人工智能进步方法

谷歌推出了一个名为“社交学习”的突破性人工智能框架，旨在在不损害用户隐私的情况下增强语言模型的协作能力。该框架允许 AI 模型通过自然语言交互相互学习，使它们能够共享知识并提高各种任务的性能。

该框架涉及一个“学生模型”，从多个“教师模型”中学习

通过社交学习框架，教师模型可以向学生模型传授知识，而无需直接共享敏感或私人数据，从而确保隐私保护，同时促进有效学习。

在这个框架中，学生模型从多个教师模型中学习，每个模型都精通特定任务，例如垃圾邮件检测、解决数学问题或根据文本回答问题。通过利用人工标记的示例，教师模型可以在不需要交换原始数据的情况下教学生，从而解决与数据共享相关的隐私问题。此外，教师模型可以合成新示例或生成任务指令，从而进一步增强学习过程。

实验证明了社会学习在提高学生模型在各种任务中的表现方面的功效。教师模型生成的合成示例显示出与原始数据相当的有效性，同时显着降低了隐私风险。同样，教师模型生成的指令已被证明可以提高学生的表现，证明了语言模型在遵循指令方面的适应性。

为了确保隐私保护，研究人员采用了 Secret Sharer 等指标来量化学习过程中的数据泄露。结果表明，私有数据的泄漏极少，这肯定了该框架在不透露原始数据集细节的情况下进行教学的能力。

通过模仿人类的社交学习过程，这些模型可以有效地共享知识并提高彼此的表现，同时维护用户隐私。这种方法有望在各个领域开发具有隐私意识的人工智能系统。展望未来，研究人员的目标是进一步完善社交学习框架，并探索其在不同任务和数据集中的应用。

来源：IT时代网

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