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、コンテンツが AI を使用して修正または生成されたことをコンテンツ所有者が明示した場合、画像ピンの拡大表示にラベルを表示します。
さらに、画像ピンが AI によって生成または変更された可能性があると Pinterest の検出システムが判断した場合、画像ピンの拡大表示にラベルが表示されます。これは
生成 AI ラベルと Pinterest の申し立てプロセスの詳細については、
Pinterest の Navigator は、テキストと画像の入力を取り込んでテキストベースの出力を生成するマルチモーダル基盤モデル群で、会話の経験を含むさまざまな Pinterest 機能を提供します。Navigator は、公開されているオープンソースの基盤言語モデルを微調整して構築されました。その際、合成データ、プラットフォーム上の公開コンテンツ、そして AI 活用機能の利用データが組み合わせて使用されています。Pinterest は、現実的な複数ターンの会話をシミュレートする総合的に生成されたトレーニングテキストの例で構成される 15 万以上のデータポイント、画像とテキストサンプルで構成される 100 万以上のマルチモーダルデータポイント、トレーニングの会話ログで構成される 10 万以上のデータポイントを使用しました。2026 年 1 月から、合成データを使用した Navigator ファミリーのモデルトレーニングが開始されました。コンテンツの収集期間は、2010 年の Pinterest の提供開始時に遡り、AI 機能の使用状況データの収集は 2026 年 10 月以降に開始されました。データ収集は現在進行中です。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、評価、クレンジング、処理、修正が行われています。
この合成データは、サードパーティからライセンス供与を受けたり購入したりしたものではなく、個人情報や消費者に関する集計情報も含まれていません。プラットフォーム上の公開コンテンツは著作権、商標、特許で保護される場合があり、Pinterest の
Pinterest Canvas（「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基盤モデルです。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 6 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。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。
プラットフォーム上の公開コンテンツは著作権、商標、特許で保護される場合があり、Pinterest の
フィードに表示されるさまざまなカテゴリの
設定で
