Trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng trở nên phổ biến, với các công ty thuộc nhiều ngành khác nhau sử dụng AI để cung cấp dịch vụ khách hàng đặc biệt, tăng năng suất, hợp lý hóa hoạt động và mang lại ROI.
Tuy nhiên, các công ty tin rằng việc triển khai các giải pháp dựa trên AI là giải pháp một lần và sẽ tiếp tục phát huy tác dụng một cách xuất sắc. Tuy nhiên, đó không phải là cách AI hoạt động. Ngay cả khi bạn là tổ chức thiên về AI nhất, bạn cũng phải có con người trong vòng lặp (HITL) nhằm giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa lợi ích.
Nhưng sự can thiệp của con người có cần thiết trong các dự án AI không? Hãy cùng tìm hiểu.
AI trao quyền cho các doanh nghiệp đạt được tự động hóa, thu thập thông tin chi tiết, dự báo nhu cầu và doanh số bán hàng, đồng thời cung cấp dịch vụ khách hàng hoàn hảo. Tuy nhiên, các hệ thống AI không tự duy trì. Nếu không có sự can thiệp của con người, AI có thể gây ra những hậu quả không mong muốn. Ví dụ: Zillow, một công ty bất động sản kỹ thuật số do AI cung cấp, đã phải đóng cửa vì thuật toán độc quyền của họ không thể cung cấp kết quả chính xác.
Sự can thiệp của con người là một quy trình cần thiết và là một yêu cầu về uy tín, tài chính, đạo đức và quy định. nên có một con người đằng sau cỗ máy để đảm bảo việc kiểm tra và cân bằng AI được thực hiện.
Theo báo cáo này của IBM, rào cản hàng đầu đối với việc áp dụng AI bao gồm thiếu kỹ năng AI (34%), quá nhiều dữ liệu phức tạp (24%) và các yếu tố khác. Một giải pháp AI chỉ tốt khi dữ liệu được đưa vào nó. Dữ liệu đáng tin cậy và không thiên vị và thuật toán xác định hiệu quả của dự án.
Human-in-the-Loop là gì?
Các mô hình AI không thể đưa ra dự đoán chính xác 100% vì sự hiểu biết của chúng về môi trường dựa trên các mô hình thống kê. Để tránh sự không chắc chắn, phản hồi từ con người giúp hệ thống AI điều chỉnh và điều chỉnh sự hiểu biết của nó về thế giới.
con người trong-the-vòng lặp (HITL) là một khái niệm được sử dụng trong việc phát triển các giải pháp AI bằng cách tận dụng máy móc và trí tuệ con người. Theo cách tiếp cận HITL thông thường, sự tham gia của con người diễn ra trong một vòng lặp liên tục của đào tạo, tinh chỉnh, thử nghiệm và đào tạo lại.
Lợi ích của mô hình HITL
Mô hình HITL có một số lợi thế cho việc đào tạo mô hình dựa trên ML, đặc biệt là khi dữ liệu đào tạo là khan hiếm hoặc trong các kịch bản trường hợp cạnh. Ngoài ra, so với giải pháp hoàn toàn tự động, phương pháp HITL mang lại kết quả nhanh hơn và hiệu quả hơn. Không giống như các hệ thống tự động, con người có khả năng bẩm sinh là nhanh chóng rút kinh nghiệm và kiến thức của mình để tìm ra giải pháp cho các vấn đề.
Cuối cùng, so với giải pháp hoàn toàn thủ công hoặc hoàn toàn tự động, việc có một mô hình con người trong vòng lặp hoặc mô hình kết hợp có thể giúp doanh nghiệp kiểm soát mức độ tự động hóa đồng thời mở rộng tự động hóa thông minh. Có cách tiếp cận HITL giúp cải thiện độ an toàn và độ chính xác của việc ra quyết định AI.
Những thách thức khi triển khai Human-in-the-Loop
Việc triển khai HITL không phải là một nhiệm vụ dễ dàng, đặc biệt vì sự thành công của giải pháp AI phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu đào tạo được sử dụng để đào tạo hệ thống.
Cùng với dữ liệu đào tạo, bạn cũng cần những người được trang bị để xử lý dữ liệu, công cụ và kỹ thuật để vận hành trong môi trường cụ thể đó. Cuối cùng, hệ thống AI phải được tích hợp thành công vào các công nghệ và quy trình công việc kế thừa để tăng năng suất và hiệu quả.
Ứng dụng tiềm năng
HITL được sử dụng để cung cấp dữ liệu được dán nhãn chính xác cho đào tạo mô hình ML. Sau khi gắn nhãn, bước tiếp theo là điều chỉnh dữ liệu dựa trên mô hình bằng cách phân loại các trường hợp cạnh, trang bị thừa hoặc chỉ định các danh mục mới. Trong mỗi bước, sự tương tác của con người là rất quan trọng vì phản hồi liên tục có thể giúp làm cho mô hình ML thông minh hơn, chính xác hơn và nhanh hơn.
Mặc dù trí tuệ nhân tạo phục vụ cho một số ngành công nghiệp, nhưng nó được sử dụng rộng rãi trong chăm sóc sức khỏe. Để nâng cao hiệu quả khả năng chẩn đoán của công cụ AI, nó phải được con người hướng dẫn và đào tạo.
Máy học trong vòng lặp của con người là gì?
con người trong-the-vòng lặp Học máy biểu thị sự tham gia của con người trong quá trình đào tạo và triển khai các mô hình dựa trên ML. Sử dụng phương pháp này, mô hình ML được đào tạo để hiểu và phản hồi dựa trên mục đích của người dùng thay vì nội dung được tạo sẵn. Bằng cách này, người dùng có thể trải nghiệm các giải pháp được cá nhân hóa và tùy chỉnh cho các truy vấn của họ. Khi ngày càng có nhiều người sử dụng phần mềm, hiệu quả và độ chính xác của nó có thể được cải thiện dựa trên phản hồi của HITL.
HITL cải thiện Machine Learning như thế nào?
Human-in-the-loop cải thiện hiệu quả của mô hình máy học theo ba cách. Họ đang:
Thông tin phản hồi: Một trong những mục đích chính của phương pháp HITL là cung cấp phản hồi cho hệ thống, cho phép giải pháp AI học hỏi, triển khai và đưa ra các dự đoán chính xác.
Xác thực: Sự can thiệp của con người có thể giúp xác minh tính xác thực và chính xác của các dự đoán do thuật toán học máy.
Đề xuất cải tiến: Con người rất giỏi trong việc xác định các lĩnh vực cần cải thiện và đề xuất những thay đổi cần thiết cho hệ thống.
Trường hợp sử dụng
Một số trường hợp sử dụng nổi bật của HITL là:
Netflix sử dụng con người trong vòng lặp để tạo đề xuất phim và chương trình truyền hình dựa trên lịch sử tìm kiếm trước đó của người dùng.
Công cụ tìm kiếm của Google hoạt động theo nguyên tắc 'Human-in-the-Loop' để chọn nội dung dựa trên các từ được sử dụng trong truy vấn tìm kiếm.
Những lầm tưởng về việc sử dụng thuật ngữ “Con người trong vòng lặp”
Không phải mọi thứ về con người trong vòng lặp đều màu hồng và đáng tin cậy. Có sự tranh cãi nghiêm trọng giữa các chuyên gia chống lại những người kêu gọi 'sự can thiệp của con người' nhiều hơn vào các hệ thống AI.
Cho dù con người đang ở trong, đang bật hay ở bất kỳ đâu gần vòng lặp để giám sát các hệ thống phức tạp như AI, điều đó có thể dẫn đến những hậu quả không mong muốn. Các giải pháp tự động dựa trên AI đang đưa ra quyết định trong vài mili giây, điều này khiến con người thực tế không thể thực hiện tương tác có ý nghĩa với hệ thống.
- Con người không thể tương tác một cách có ý nghĩa với tất cả các phần của AI (cảm biến, dữ liệu, bộ truyền động và thuật toán ML) bằng cách hiểu và giám sát các bộ phận chuyển động phụ thuộc lẫn nhau này.
- Không phải ai cũng có thể xem lại mã nhúng trong hệ thống theo thời gian thực. Cần có sự đóng góp của chuyên gia con người ở giai đoạn xây dựng ban đầu và trong toàn bộ vòng đời.
- Các hệ thống dựa trên AI được yêu cầu đưa ra các quyết định nhạy cảm với thời gian trong tích tắc. Và việc để con người tạm dừng động lượng và tính liên tục của các hệ thống này trên thực tế là điều không thể.
- Có nhiều rủi ro hơn liên quan đến HITL khi can thiệp ở các địa điểm xa xôi. Thời gian trễ, sự cố mạng, sự cố băng thông và các sự chậm trễ khác có thể ảnh hưởng đến dự án. Hơn nữa, mọi người có xu hướng cảm thấy nhàm chán khi làm việc với các máy tự trị.
- Với sự phát triển vượt bậc của tự động hóa, các kỹ năng cần thiết để hiểu các hệ thống phức tạp này giảm đi. Ngoài các kỹ năng liên ngành và la bàn đạo đức, điều cần thiết là phải hiểu bối cảnh của hệ thống và xác định mức độ của con người trong vòng lặp.
Hiểu được những lầm tưởng liên quan đến phương pháp tiếp cận con người trong vòng lặp sẽ giúp phát triển các giải pháp AI có đạo đức, tuân thủ pháp luật và hiệu quả.
Là một doanh nghiệp đang cố gắng phát triển các giải pháp AI, bạn cần tự hỏi “con người trong vòng lặp” nghĩa là gì và liệu có con người nào có thể tạm dừng, phản ánh, phân tích và thực hiện hành động thích hợp khi làm việc trên máy hay không.
Hệ thống Human-in-the-Loop có thể mở rộng được không?
Mặc dù phương pháp HITL thường được sử dụng trong các giai đoạn đầu của quá trình phát triển ứng dụng AI, nhưng phương pháp này phải có khả năng mở rộng khi ứng dụng phát triển. Việc có một con người trong vòng lặp có thể khiến khả năng mở rộng trở thành một thách thức vì nó trở nên đắt đỏ, không đáng tin cậy và tốn thời gian. Hai giải pháp có thể biến khả năng mở rộng thành khả năng: một, sử dụng mô hình ML có thể hiểu được và giải pháp còn lại, một thuật toán học tập trực tuyến.
Cái trước có thể được coi là một bản tóm tắt chi tiết về dữ liệu có thể giúp mô hình HITL xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Trong mô hình thứ hai, thuật toán liên tục học hỏi và thích nghi với hệ thống và điều kiện mới.
Human-in-the-Loop: Những cân nhắc về đạo đức
Là con người, chúng ta tự hào là những người cầm cờ về đạo đức và phép tắc. Chúng tôi đưa ra quyết định dựa trên lý luận đạo đức và thực tế của chúng tôi.
Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu một người máy không tuân theo mệnh lệnh của con người do tình hình cấp bách?
Nó sẽ phản ứng và hành động như thế nào nếu không có sự can thiệp của con người?
Đạo đức phụ thuộc vào mục đích của những gì robot được lập trình để làm. Nếu hệ thống tự động bị giới hạn trong công việc dọn dẹp hoặc giặt giũ, tác động của chúng đối với cuộc sống hoặc sức khỏe con người là rất nhỏ. Mặt khác, nếu robot được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ sinh tử phức tạp và quan trọng, nó sẽ có thể quyết định có tuân theo mệnh lệnh hay không.
Giải pháp cho tình trạng tiến thoái lưỡng nan này là có được một bộ dữ liệu thông tin có nguồn gốc từ cộng đồng về cách tốt nhất để đào tạo các máy tự trị để xử lý các tình huống khó xử về đạo đức.
Sử dụng thông tin này, chúng tôi có thể cung cấp độ nhạy rộng rãi giống như con người cho rô-bốt. trong một học có giám sát hệ thống, con người thu thập dữ liệu và đào tạo các mô hình bằng hệ thống phản hồi. Với phản hồi liên tục của con người, hệ thống AI có thể được xây dựng để hiểu bối cảnh kinh tế xã hội, quan hệ giữa các cá nhân, khuynh hướng cảm xúc và cân nhắc đạo đức.
Tốt nhất là có một con người đằng sau cỗ máy!
Mô hình học máy phát triển dựa trên sức mạnh của dữ liệu đáng tin cậy, chính xác và chất lượng được gắn thẻ, dán nhãn và chú thích. Và quá trình này được thực hiện bởi con người và với dữ liệu đào tạo này, một mô hình ML được tạo ra có khả năng tự phân tích, hiểu và hành động. Sự can thiệp của con người là rất quan trọng ở mọi giai đoạn — đưa ra đề xuất, phản hồi và chỉnh sửa.
Vì vậy, nếu giải pháp dựa trên AI của bạn đang gặp khó khăn do thiếu dữ liệu được gắn thẻ và gắn nhãn, buộc bạn phải đạt được kết quả không hoàn hảo, thì bạn cần hợp tác với Shaip, công ty chuyên gia thu thập dữ liệu hàng đầu thị trường.
Chúng tôi tính đến phản hồi “con người trong vòng lặp” để đảm bảo giải pháp AI của bạn luôn đạt được hiệu suất nâng cao. Liên hệ với chúng tôi để khám phá khả năng của chúng tôi.
