FSLなどのモデルは、人間が慎重にラベル付けしたサンプルデータが少ない場合でも機能させることができる。スケールを利用して、ラベル付けされていない大量の生データで事前学習させることにより、問題に関する基礎知識を習得させることができるからだ。基礎知識を習得させた上で、比較的少量のラベル付きデータを使用し、具体的なタスクに合わせてシステムを微調整できる仕組みである。
こうした準備を完了したあと、システムには新しいタイプのコンテンツを見つける作業に取り組ませることができる。従来のモデレーションモデルと比べて、新しいルールに基づいて監視させたり、新たな言語に拡大したりすることがはるかに簡単であると、FacebookでモデレーションAI担当プロダクトマネジャーを務めるコーネリア・カラプシーは言う。 「すでに非常に多くのデータで訓練されているので、新たな問題やポリシーを学ぶのが速いのです」と、カラプシーは言う。「暴力やヘイトスピーチ、扇動など、多岐にわたる問題に関する十分な量のラベル付きデータを入手するには、常に苦労がつきまといます。少量のデータだけでよければ、より素早く対応できるわけです」
どれだけ機械が進化しても管理する人類が進化してないもの。無理でしょ。
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