人工智能 (AI) 是计算机科学的一种。它会开发系统来帮助完成可能需要类似人类智能的任务，例如解决问题和理解语言。经典 AI 有两种形式：
Pinterest 一直使用这两种形式的经典 AI，帮助人们寻找灵感来创造他们热爱的生活。这可以通过多种方式体现出来，包括：
在适当情况下，我们会使用人工审核员和公众的反馈来完善我们的 AI。我们会不断监控和评估工作方法，确保用户的使用体验能如预期一般。
机器学习涉及算法和统计模型的开发。它能帮助计算机从现有数据中学习并做出决策。机器学习系统是为了执行特定任务而建立的，但并非通过手动编程来实现。相反，这些系统会发现模式，做出预测，并能随着收集到的数据越来越多而不断提高性能。
传统的机器学习主要是预测或分类现有数据。举例来说，如要教计算机使用机器学习识别照片中的椅子，就需要向它展示大量椅子和非椅子物品的图片。随后，计算机将自行学习辨别差异。
Pinterest 在业务的许多不同领域使用机器学习。例如，我们使用这项技术在主页、搜索结果和相关页面中推荐和显示最相关的点子，还使用它提高 Pinterest 各个推荐页面的包容性，例如多样化的体型。
我们正在认真探索能推动创新和提高创造力的生成式 AI（又称为“Gen AI”）技术。例如，我们利用 Gen AI 技术，通过图片生成基础模型
我们采取了措施来帮助确保负责任地使用 Gen AI。我们的
我们一直在努力让我们的内容审核系统更强大。为此，我们与数字信任和安全合作伙伴关系 (DTSP) 团队合作，并参与了他们的 Gen AI 和自动化工作组。
我们的
为 AI 生成或修改的内容添加标签，有助于为人们在 Pinterest 上看到的内容提供相关背景。
如果检测到某张图片 Pin 图是 AI 生成或修改的，Pinterest 可能会在该 Pin 图的特写上显示标签。这样做是遵照
对于 Pinterest 上的广告，我们只会在“我为什么看到这条广告？”中披露相关信息，说明通过元数据是否检测到广告包含 AI 修改或生成的内容。
我们正在研究如何扩展功能，以便将来通过其他技术更好地识别 Gen AI 内容。
请参阅我们的帮助中心文章，详细了解
Pinterest 的 Navigator-1（简称“Navigator-1”）是一款多模态基础模型，该模型接收从音频输入转录而来的文本，用以驱动 Pinterest Assistant 的文本输出，旨在支持 Pinterest 平台上的对话交互体验。Navigator-1 于 2026 年 1 月通过对公开开源基础语言模型进行微调构建而成，训练过程使用了合成数据，并将通过额外的合成数据定期进行再训练。Pinterest 采用了约 15 万条人工合成生成的训练文本样本，这些样本模拟了真实的多轮对话场景。为保障数据质量，该合成数据集已经过评分、清洗与处理。
由于用于训练该模型的对话数据集由 Pinterest 合成生成，因此这些数据并非从用户处收集，亦非向第三方购买或获得授权使用，且不包含个人信息或汇总的消费者信息。此外，该数据集不包含受版权、商标或专利保护的第三方材料。
Pinterest Canvas 版本 6（“Pinterest Canvas”）是一个多模态基础模型，通过增强图像来驱动 Pinterest 的各类体验。Pinterest Canvas 基于约 5 亿行数据进行训练，这些数据源于 Pinterest 用户保存或上传到平台的公开 Pin 图、描述及元数据（用户已授权 Pinterest 使用），同时也持续利用了合成数据。训练数据行可以包括一个或多个图片以及文本说明和目标图像。相关数据集最早由 Pinterest 于 2009 年收集，并在 2023 年 1 月左右首次用于 Pinterest Canvas 的开发。数据收集工作目前仍在持续进行。数据集中可能包含有限的个人信息，以及受版权、商标和/或专利保护的内容，但不包含用户汇总信息。此外，为了保证质量并符合我们的信任、安全及其他内部标准，数据集已进行了清洗、处理和修改。
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