Was ist Human-in-the-Loop?
Human-in-the-Loop (HITL) bezieht sich auf ein System, bei dem ein Mensch direktes Feedback an ein künstliches Intelligenz (KI)-Modell geben kann. Menschen können direkt mit solchen Systemen interagieren, wann immer das KI-Modell eine Vorhersage mit weniger als idealem Vertrauen zurückgibt.
In schwierigen Aktivitäten oder Umständen, in denen Roboter allein nicht die gewünschten Ergebnisse erzielen können, erkennt HITL die Bedeutung menschlichen Urteilsvermögens, Entscheidungsfindung und Aufsicht an.
Menschen nehmen aktiv am KI-Prozess vor, während oder nach dem Betrieb des automatisierten Systems teil. Das Hauptziel ist es, Feedback, Anleitung, Validierung oder Überwachung bereitzustellen, um die Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit der KI zu verbessern. Einige intelligente virtuelle Assistenten (IVAs) übernehmen dieses Konzept, um präzisere und genauere Ergebnisse zu liefern.
Anwendungen von Human-in-the-Loop
Viele Bereiche nutzen HITL, wenn das Vertrauen eines Menschen in der Entscheidungsfindung erforderlich ist, um genaue, zuverlässige und ethische Ergebnisse zu erzielen. Nachfolgend sind einige der Anwendungen von Menschen im Loop aufgeführt:
- Inhaltsmoderation. Soziale Mediennetzwerke verwenden häufig HITL-Techniken, um benutzergenerierte Inhalte zu kontrollieren. Zusätzlich zu automatisierten Moderationsalgorithmen überprüfen Menschen markierte oder gemeldete Inhalte, um festzustellen, ob sie gegen Gemeinschaftsstandards oder Inhaltsrichtlinien verstoßen.
- Kundensupport und Chatbots. Ein Chatbot kann ein Gespräch an einen menschlichen Agenten weiterleiten, wenn er eine Kundenfrage nicht verstehen oder beantworten kann. Der menschliche Agent greift ein, um individuelle Unterstützung zu bieten und schwierige Probleme zu lösen, was die allgemeine Erfahrung verbessert.
- Telemedizin und medizinische Diagnose. Ein menschlicher Experte ist häufig in die Bestätigung von Diagnosen, die Analyse von Ergebnissen und die kluge Entscheidungsfindung bei Behandlungen eingebunden. KI-Systeme können bei der Analyse von medizinischen Bildern oder Patientendaten helfen.
- Autonome Fahrzeuge. In diesem Fall, auch wenn das KI-System des Fahrzeugs die meisten Fahrverantwortungen übernimmt, ist ein menschlicher Operator oder Fahrer bereit, einzugreifen, wenn das System auf unklare Szenarien stößt oder nicht wie erwartet reagiert. Die Person überwacht die Maschine und übernimmt bei Bedarf.
- Betrugserkennung. HITL ist nützlich in Betrugserkennungssystemen, insbesondere für Finanzorganisationen. Automatisierte Systeme können verdächtige Transaktionen oder Aktivitäten markieren, um falsche Positive oder Negative zu vermeiden. Menschen überprüfen und validieren dann diese Warnungen. Menschliche Expertise ist entscheidend, um komplexe Betrugsmuster zu erkennen.
- Sprachtranskription und -übersetzung. Sprachübersetzungsfirmen verwenden häufig Human-in-the-Loop-Systeme, um die Übersetzungsgenauigkeit zu erhöhen. Menschliche Übersetzer überprüfen und korrigieren die ursprünglichen Übersetzungen, die von KI-Systemen erstellt wurden, um die Genauigkeit sicherzustellen. Erste Transkripte werden von automatischen Systemen in Transkriptionsdiensten erstellt, und menschliche Prüfer und Redakteure überprüfen sie auf Genauigkeit.
Vorteile von Human-in-the-Loop
Der Kern der heutigen kommerziellen Operationen ist KI und Maschinelles Lernen (ML) Modelle. Unternehmen nutzen sie als Instrumente, um Umsatz, Gewinn und Effizienz zu steigern. In dieser Hinsicht macht der Hauptgeschäftsvorteil von ML-Algorithmen das HITL-Maschinenlernmodell zu einem bedeutenden Thema.
- Datenkennzeichnung. Maschinelles Lernen mit HITL profitiert stark von der Datenkennzeichnung, da es die Betriebseffizienz von KI/ML-Modellen erhöht. Die Datenkennzeichnung nutzt den menschlichen Beitrag, der den Algorithmus verbessert.
- Hochwertige Ergebnisse. Die Wirksamkeit von KI/ML-Modellen ist eng mit der Datenqualität korreliert. Genauere Daten führen zu präziseren Vorhersagen.
- Ständiges Feedback. Trotz des Datenkennzeichnungsverfahrens verbessert kontinuierliches Feedback zur HITL-Ausgabe die Präzision von ML-Modellen und gewährleistet die hohe Qualität der HITL-Produktion.
- Genauigkeit. Im Gegensatz zu KI funktioniert das menschliche Gehirn recht gut, wenn die Daten unvollständig oder voreingenommen sind. Zum Beispiel kann eine Person erkennen, ob etwas eine Katze ist oder nicht, indem sie nur auf ihren Schwanz schaut. Daher wird der menschliche Input zu einer entscheidenden Komponente von HITL, die die Genauigkeit bei unvollständigen Daten erhöht.
Best Practices zur Implementierung von Human-in-the-Loop
Unternehmen können die Stärken von Menschen und Maschinen kombinieren, um beispiellose Präzision und Effizienz zu erreichen. Es ist wichtig, das perfekte Gleichgewicht zwischen menschlicher und maschineller Arbeit zu finden, um Leistung und Produktion zu maximieren. Nachfolgend sind einige Punkte aufgeführt, die Unternehmen bei der Implementierung von Human-in-the-Loop beachten sollten:
- Bestimmen Sie das richtige Verfahren. Suchen Sie nach sich wiederholenden, regelbasierten Aufgaben, die leicht mit Robotic Process Automation (RPA) automatisiert werden können. Denken Sie über die Aufgaben nach, die menschliches Urteilsvermögen und Entscheidungsfindung erfordern, und untersuchen Sie ernsthaft Verfahren, die bereits ausgelagert sind.
- Fassen Sie die Rollen des Human-in-the-Loop zusammen. Definieren Sie die Funktionen und Verpflichtungen sowohl für Menschen als auch für Maschinen und finden Sie heraus, welche Aufgaben automatisiert werden und welche menschliches Eingreifen erfordern. RPA kann problemlos Datenvalidierung und -extraktion übernehmen, aber Menschen sind die beste Wahl für kritisches Denken oder strategische Entscheidungsfindung.
- Schulen Sie Mitarbeiter. Schulen Sie Mitarbeiter im Umgang mit RPA und KI, wenn Benutzer möchten, dass der Human-in-the-Loop-Prozess intern bleibt. Stellen Sie sicher, dass sie das automatisierte Verfahren und den Umgang mit Ausnahmen kennen.
- Feedback-System. Erstellen Sie eine Feedback-Schleife, die Menschen und Maschinen einbezieht. Dies erleichtert die Überprüfung, dass sowohl automatisierte Prozesse als auch menschliche Entscheidungsfindung ordnungsgemäß funktionieren.
- Verfolgen Sie den Fortschritt. Überprüfen Sie regelmäßig die Leistung des automatisierten Prozesses. Dies ermöglicht die frühzeitige Erkennung und Korrektur potenzieller Probleme.
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Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
