人工知能（AI）はコンピュータサイエンスの一種で、問題解決や言語の理解などの人間のようなインテリジェンスを必要とするタスクを支援できるシステムを開発します。古典的な AI には次の 2 つの形式があります。
Pinterest では、人々が自分の好きな人生を築き上げるためのインスピレーションを得られるように、常に両方の古典的な AI を使用してきました。これは次のようなさまざまな形で現れています。
Pinterest は、必要に応じて人間のレビュー担当者や一般の人々からのフィードバックを活用して AI を改善します。Pinterest は、エクスペリエンスが意図したとおりに機能していることを確認するために、Pinterest のやり方を継続的にモニタリングし、評価しています。
機械学習は、アルゴリズムと統計モデルの開発に関連するもので、コンピュータが既存のデータから学習し、それに基づいて意思決定を行えるようにします。機械学習システムは、特定のタスクを実行するために構築されますが、そのようなタスクを実行するように手動でプログラムされることはありません。代わりに、このようなシステムはパターンを見つけて予測を行います。時間が経過し、収集データが増えるにつれて、パフォーマンスを向上させることができます。
従来の機械学習は、主に予測または既存データの分類に関連しています。例えば、機械学習を使用して写真の椅子を認識するようコンピュータに教える場合には、椅子の写真と椅子ではないアイテムの写真をたくさんコンピュータに見せます。その後、コンピュータは自分で学習し、違いを認識できるようになります。
Pinterest では、さまざまなビジネス領域で機械学習を使用しています。例えば、ホームフィード、検索、関連フィードで最も関連性の高いアイデアを推奨し、表示するために機械学習を使用しています。また、Pinterest のおすすめフィード全体でインクルーシブな表現（多様なボディタイプ選択など）を増やすためにも使用しています。
Pinterest は、イノベーションと創造性を推進する生成 AI（Gen AI）テクノロジーを慎重に検証しています。例えば、Pinterest では、広告をより魅力的なものにし、広告主のキャンペーンパフォーマンスを向上させるために Gen AI テクノロジーを活用しています。具体的には、Pinterest の画像生成ファンデーションモデルである
Pinterest は、Gen AI の責任ある使用を確保するための措置を講じています。Pinterest の
Pinterest は、コンテンツモデレーションシステムの強化に常に取り組んでいます。その一環として、Digital Trust and Safety Partnership（DTSP）と提携し、その Gen AI およびオートメーションワーキンググループに参加しました。
Pinterest の
AI で生成または変更されたコンテンツのラベル付けは、Pinterest に表示されるコンテンツについての関連コンテキストを提供するのに役立ちます。
Pinterest は、画像ピンが AI で生成または変更されたことを検出すると、その画像ピンの拡大表示にラベルを表示することがあります。これは
Pinterest の広告の場合、AI で変更または生成されたコンテンツ（メタデータを通じて検出されたもの）が広告に含まれているかどうかを示す情報開示を「この広告が表示される理由」でのみ提供します。
Pinterest では、追加のテクノロジーによって将来 Gen AI コンテンツをより適切に識別できるように機能を拡張する方法を検討しています。
Pinterest の Navigator-1（「Navigator-1」）は、音声入力から文字起こししたテキストを取り込み、Pinterest アシスタントのテキスト出力を駆動するマルチモーダルの基盤モデルです。Pinterest の対話型の体験をサポートすることを目的としています。Navigator-1 は、2026 年 1 月に公開されているオープンソースのベース言語モデルを合成データを用いてファインチューニングすることで開発され、今後も追加の合成データを用いて定期的に再トレーニングが行われる予定です。Pinterestは、現実的な複数ターンの会話をシミュレートする、約 15 万件の合成生成されたトレーニング用テキストの例を使用しました。合成データセットは、品質確保を目的として、評価、クリーニング、および処理が行われました。
このモデルの訓練に使用された会話データセットは、Pinterest によって合成されたものです。ユーザーから収集されたものでも、第三者から購入またはライセンス供与されたものでもありません。また、個人情報や集計された消費者情報は含まれていません。著作権、商標、特許により保護されているサードパーティの素材は含まれません。
Pinterest Canvas バージョン 6(「Pinterest Canvas」)は、画像の強化を有効にすることで、Pinterest のエクスペリエンスを向上させるマルチモーダルファウンデーションモデルです。Pinterest Canvas は、Pinterest ユーザーが保存またはアップロードし、Pinterest にライセンスを付与した、公開されている約 5 億件のピンやピンの説明文、およびピンのメタデータに加え、合成データを継続的に利用して学習しています。トレーニングデータの行には、テキストによる指示とターゲット画像に加えて、画像が 1 枚以上含まれる場合があります。これらのデータセットに含まれるデータは、早いもので 2009 年から Pinterest によって収集されており、2023 年 1 月頃に Pinterest Canvas の学習に初めて使用されました。データ収集は現在進行中です。データセットに含まれるデータには、限定的な個人情報や、著作権・商標権・特許権によって保護されている可能性のある素材が含まれる場合があります。データセットに集計ユーザーの情報は含まれません。これらのデータセットは、品質向上および信頼性や安全性、その他の社内基準を満たすために、クレンジング、処理、修正が行われています。
フィードに表示されるさまざまなカテゴリの
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