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在人工智能时代，点赞按钮的未来会怎样？贝宝（PayPal）联合创始人兼 Affirm 首席执行官马克斯·列夫琴（Max Levchin）认为，利用点赞数据来训练人工智能，使其得出更符合人类决策者的结论，这将赋予点赞一个全新且极具价值的角色。
在机器学习中，一个众所周知的难题是，当计算机被赋予明确的奖励函数时，它会进行无情的强化学习以提高性能并最大化奖励，但这种优化路径往往会导致人工智能系统得出与人类行使人类判断截然不同的结果。为引入纠正力，人工智能开发者经常使用从人类反馈中进行强化学习（RLHF）。本质上，他们在计算机通过反映真实人类实际偏好的数据进行训练以得出模型时，加入了人类的影响力。
但人类偏好数据来自何处，输入需要多少才能有效？到目前为止，这一直是 RLHF 的问题：如果需要聘请人类主管和注释员来输入反馈，这是一种成本高昂的方法。列夫琴认为，点赞按钮可以解决这个问题。他将如今掌握在 Facebook 手中的累积资源视为任何希望基于人类偏好数据训练智能代理的开发者的天赐之物。
然而，人工智能已经在改变这些偏好最初形成的方式。社交媒体平台不仅在积极使用人工智能分析点赞，还在预测点赞，这可能会使点赞按钮本身变得过时。例如，2024 年初，Facebook 就尝试使用人工智能重新设计向用户推荐 Reels 视频的算法，看能否找到更好的变量权重来预测用户接下来最想观看的视频，早期测试结果显示这是可行的，应用人工智能提高了观看时长。
当我们询问 YouTube 联合创始人陈士骏（Steve Chen）点赞按钮的未来时，他表示，当人工智能足够复杂，能够根据观看和分享模式 100%准确地告诉算法用户接下来想看什么时，他有时会怀疑是否还需要点赞按钮。到目前为止，点赞按钮一直是内容平台最简单的方法，但最终目标是利用可用数据尽可能轻松和准确地做到这一点。他还指出，点赞按钮可能因其在吸引广告商方面的作用而具有长久性，因为点赞是连接观众、创作者和广告商这三个关键群体的最简单纽带。