In laymen's terms, people can help an AI adjust their methods for achieving a particular result by providing a correct result when an undesirable or wrong answer is presented. This result is then incorporated into the AI's collection of associations or connections, or training weights between objects, through a separate program, allowing for widespread, relative adjustment. Many times, human feedback is framed as 'positive' or 'negative' rewards or consequences through the method of Reinforcement Learning.

In a technical way, AI models learn from human feedback via the method of supervised learning, which works through training the AI on a labeled dataset, which includes a set of samples paired with a particular label or target. As the model learns to predict these labels, it generates a neural network, or weighted graph, that is used to filter the input through multiple layers of nodes into a certain output. During and after this process, human feedback is provided upon the output over various iterations, where the model's weights are tuned to become more accurate until it reaches a certain threshold for accuracy. There are various techniques for updating these weights, an example being backpropagation which entails the usage of gradients to reduce a certain cost function, et cetera.
ในแง่ของฆราวาส ผู้คนสามารถช่วย AI ปรับวิธีการของตนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ โดยให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องเมื่อมีการนำเสนอคำตอบที่ไม่พึงประสงค์หรือผิด ผลลัพธ์นี้จะถูกรวมเข้ากับคอลเลกชันของการเชื่อมโยงหรือการเชื่อมต่อของ AI หรือน้ำหนักการฝึกอบรมระหว่างวัตถุ ผ่านทางโปรแกรมที่แยกต่างหาก เพื่อให้สามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างกว้างขวางและสัมพันธ์กัน หลายครั้ง ความคิดเห็นของมนุษย์ถูกตีกรอบว่าเป็นรางวัลหรือผลที่ตามมา 'เชิงบวก' หรือ 'เชิงลบ' โดยใช้วิธีการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ในทางเทคนิค โมเดล AI เรียนรู้จากการตอบรับของมนุษย์ผ่านวิธีการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ซึ่งทำงานผ่านการฝึกอบรม AI บนชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ซึ่งรวมถึงชุดตัวอย่างที่จับคู่กับป้ายกำกับหรือเป้าหมายเฉพาะ ขณะที่โมเดลเรียนรู้ที่จะทำนายป้ายกำกับเหล่านี้ โมเดลจะสร้างโครงข่ายประสาทเทียมหรือกราฟถ่วงน้ำหนักซึ่งใช้ในการกรองอินพุตผ่านโหนดหลายชั้นให้เป็นเอาต์พุตหนึ่งๆ ในระหว่างและหลังกระบวนการนี้ ข้อมูลตอบกลับจากมนุษย์จะได้รับจากผลลัพธ์ในการวนซ้ำต่างๆ โดยที่น้ำหนักของแบบจำลองจะได้รับการปรับแต่งให้แม่นยำยิ่งขึ้นจนกว่าจะถึงเกณฑ์ความแม่นยำที่แน่นอน มีเทคนิคต่างๆ มากมายในการอัปเดตน้ำหนักเหล่านี้ เช่น การขยายพันธุ์กลับซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้การไล่ระดับสีเพื่อลดฟังก์ชันต้นทุนบางอย่าง เป็นต้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence