素人の用語では、人々は、望ましくないまたは間違った答えが提示されたときに正しい結果を提供することにより、AIが特定の結果を達成する方法を調整するのを助けることができます。この結果は、別のプログラムを通じて、AIの関連または接続のコレクション、またはオブジェクト間のトレーニングの重みに組み込まれ、広範囲にわたる相対的な調整を可能にします。多くの場合、人間のフィードバックは、強化学習の方法を通じて「ポジティブ」または「否定的な」報酬または結果として枠組されます。

技術的には、AIモデルは、特定のラベルまたはターゲットと組み合わせたサンプルのセットを含むラベル付きデータセットでAIをトレーニングすることで機能する、監視された学習方法を介して人間のフィードバックから学習します。モデルがこれらのラベルを予測することを学ぶと、ニューラルネットワークまたは加重グラフを生成します。これは、複数のレイヤーのノードを介して入力を特定の出力にフィルタリングするために使用されます。このプロセス中およびこのプロセスの後、さまざまな反復にわたって出力時に人間のフィードバックが提供されます。このフィードバックは、モデルの重みが調整され、正確さのために特定のしきい値に達するまでより正確になるように調整されます。これらの重みを更新するためのさまざまな手法があります。例は、特定のコスト関数などを減らすための勾配の使用を伴うバックプロパゲーションです。
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.