Künstliche Intelligenz wird schnell allgegenwärtig, wobei Unternehmen aus verschiedenen Branchen KI nutzen, um einen außergewöhnlichen Kundenservice zu bieten, die Produktivität zu steigern, Abläufe zu rationalisieren und den ROI nach Hause zu bringen.
Unternehmen glauben jedoch, dass die Implementierung von KI-basierten Lösungen eine einmalige Lösung ist und ihre Magie weiterhin hervorragend entfalten wird. Doch so funktioniert KI nicht. Selbst wenn Sie die KI-orientierteste Organisation sind, müssen Sie das haben Human-in-the-Loop (HITL) um Risiken zu minimieren und Vorteile zu maximieren.
Aber ist menschliches Eingreifen in KI-Projekten erforderlich? Lass es uns herausfinden.
KI versetzt Unternehmen in die Lage, Automatisierung zu erreichen, Erkenntnisse zu gewinnen, Nachfrage und Umsatz zu prognostizieren und einen tadellosen Kundenservice zu bieten. KI-Systeme sind jedoch nicht selbsttragend. Ohne menschliches Eingreifen kann KI unerwünschte Folgen haben. Zum Beispiel musste Zillow, ein KI-gestütztes digitales Immobilienunternehmen, den Laden schließen, weil sein proprietärer Algorithmus nicht lieferte genaue Ergebnisse.
Menschliches Eingreifen ist eine Prozessnotwendigkeit und eine Reputations-, finanzielle, ethische und regulatorische Anforderung. Es sollte eine geben Mensch hinter der Maschine um sicherzustellen, dass KI-Checks und -Balances vorhanden sind.
Laut diesem Bericht von IBM, die Die größten Hindernisse für die Einführung von KI Dazu gehören ein Mangel an KI-Fähigkeiten (34 %), zu viel Datenkomplexität (24 %) und andere. Eine KI-Lösung ist nur so gut wie die Daten, die ihr zugeführt werden. Zuverlässige und unvoreingenommene Daten und der Algorithmus bestimmen die Effektivität des Projekts.
Was ist ein Human-in-the-Loop?
KI-Modelle können keine 100 % genauen Vorhersagen treffen, da ihr Verständnis der Umgebung auf statistischen Modellen basiert. Um Unsicherheiten zu vermeiden, hilft das Feedback von Menschen dem KI-System, sein Verständnis der Welt zu optimieren und anzupassen.
Mensch-im-Schleife (HITL) ist ein Konzept, das bei der Entwicklung von KI-Lösungen durch den Einsatz von Maschinen und verwendet wird menschliche Intelligenz. Bei einem herkömmlichen HITL-Ansatz erfolgt die menschliche Beteiligung in einer kontinuierlichen Schleife aus Training, Feinabstimmung, Tests und Umschulung.
Vorteile eines HITL-Modells
Ein HITL-Modell hat mehrere Vorteile für das ML-basierte Modelltraining, insbesondere wenn Trainingsdaten knapp ist oder in Randszenarien. Darüber hinaus liefert eine HITL-Methode im Vergleich zu einer vollautomatisierten Lösung schnellere und effektivere Ergebnisse. Im Gegensatz zu automatisierten Systemen haben Menschen die angeborene Fähigkeit, schnell aus ihren Erfahrungen und ihrem Wissen zu schöpfen, um Lösungen für Probleme zu finden.
Schließlich kann ein Human-in-the-Loop- oder ein Hybridmodell im Vergleich zu einer vollständig manuellen oder vollautomatischen Lösung Unternehmen dabei helfen, den Automatisierungsgrad zu kontrollieren und gleichzeitig die intelligente Automatisierung zu erweitern. Ein HITL-Ansatz trägt dazu bei, die Sicherheit und Präzision der KI-Entscheidungsfindung zu verbessern.
Herausforderungen bei der Implementierung eines Human-in-the-Loop
Die Implementierung von HITL ist keine leichte Aufgabe, zumal der Erfolg einer KI-Lösung von der Qualität der Trainingsdaten abhängt, mit denen das System trainiert wird.
Neben den Trainingsdaten benötigen Sie auch Personen, die mit den Daten, Tools und Techniken umgehen können, um in dieser bestimmten Umgebung zu arbeiten. Schließlich sollte das KI-System erfolgreich in die Legacy-Workflows und -Technologien integriert werden, um die Produktivität und Effizienz zu steigern.
Mögliche Anwendungen
HITL wird verwendet, um genau beschriftete Daten für das Training von ML-Modellen bereitzustellen. Nach der Kennzeichnung besteht der nächste Schritt darin, die Daten basierend auf dem Modell zu optimieren, indem Randfälle klassifiziert, überangepasst oder neue Kategorien zugewiesen werden. Bei jedem Schritt Menschliche Interaktion ist von entscheidender Bedeutung, da kontinuierliches Feedback dazu beitragen kann, das ML-Modell intelligenter, genauer und schneller zu machen.
Obwohl künstliche Intelligenz mehrere Branchen bedient, wird sie in großem Umfang im Gesundheitswesen eingesetzt. Um die Effizienz der Diagnosefähigkeiten des KI-Tools zu verbessern, muss es von Menschen geführt und trainiert werden.
Was ist Human-in-the-Loop-Maschinelles Lernen?
Mensch-im-Schleife Maschinelles Lernen bezeichnet die Einbeziehung von Menschen während des Trainings und der Bereitstellung von ML-basierten Modellen. Mit dieser Methode wird das ML-Modell darauf trainiert, basierend auf der Absicht des Benutzers und nicht auf vorgefertigten Inhalten zu verstehen und zu reagieren. Auf diese Weise können Benutzer personalisierte und maßgeschneiderte Lösungen für ihre Fragen erfahren. Da immer mehr Menschen die Software verwenden, kann ihre Effizienz und Genauigkeit basierend auf dem HITL-Feedback verbessert werden.
Wie verbessert ein HITL das maschinelle Lernen?
Human-in-the-Loop verbessert die Effizienz des maschinellen Lernmodells auf drei Arten. Sie sind:
Feedback: Einer der Hauptzwecke des HITL-Ansatzes besteht darin, dem System Feedback zu geben, wodurch die KI-Lösung lernen, implementieren und genaue Vorhersagen treffen kann.
Authenticate: Ein menschliches Eingreifen kann dabei helfen, die Authentizität und Genauigkeit der von gemachten Vorhersagen zu überprüfen Algorithmen für maschinelles Lernen.
Verbesserungsvorschläge: Menschen sind geschickt darin, verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren und Änderungen vorzuschlagen, die für das System erforderlich sind.
Anwendungsbeispiele
Einige der prominentesten Anwendungsfälle von HITL sind:
Netflix verwendet Human-in-the-Loop, um Film- und TV-Show-Empfehlungen basierend auf dem vorherigen Suchverlauf des Benutzers zu generieren.
Die Suchmaschine von Google arbeitet nach dem „Human-in-the-Loop“-Prinzip, um Inhalte basierend auf den in der Suchanfrage verwendeten Wörtern auszuwählen.
Mythen um die Verwendung des Begriffs „Human on the Loop“
Nicht alles an Human-in-the-Loop ist rosig und zuverlässig. Unter Experten gibt es ernsthafte Auseinandersetzungen mit denen, die mehr „menschliche Eingriffe“ in KI-Systeme fordern.
Unabhängig davon, ob sich Menschen in, auf oder in der Nähe des Regelkreises befinden, um komplexe Systeme wie KI zu überwachen, kann dies zu unerwünschten Folgen führen. KI-basierte automatisierte Lösungen treffen Entscheidungen in Millisekunden, was es praktisch unmöglich macht, dass Menschen eine sinnvolle Interaktion mit dem System vornehmen.
- Es ist unmöglich, dass ein Mensch sinnvoll mit allen Teilen der KI (den Sensoren, Daten, Aktoren und dem ML-Algorithmus) interagiert, indem er diese voneinander abhängigen beweglichen Teile versteht und überwacht.
- Nicht jeder kann in das System eingebettete Codes in Echtzeit überprüfen. Der Beitrag eines menschlichen Experten ist in der anfänglichen Bauphase und während des gesamten Lebenszyklus erforderlich.
- KI-basierte Systeme sind erforderlich, um in Sekundenbruchteilen zeitkritische Entscheidungen zu treffen. Und es ist praktisch unmöglich, dass Menschen die Dynamik und Kontinuität dieser Systeme anhalten.
- Es gibt größere Risiken im Zusammenhang mit HITL, wenn der Eingriff an abgelegenen Orten stattfindet. Verzögerungen, Netzwerkprobleme, Bandbreitenprobleme und andere Verzögerungen können sich auf das Projekt auswirken. Außerdem langweilen sich Menschen beim Umgang mit autonomen Maschinen.
- Da die Automatisierung sprunghaft zunimmt, nehmen die Fähigkeiten ab, die zum Verständnis dieser komplexen Systeme erforderlich sind. Neben interdisziplinären Fähigkeiten und einem ethischen Kompass ist es unerlässlich, den Kontext des Systems zu verstehen und den Umfang des Menschen im Kreislauf zu bestimmen.
Das Verständnis der mit dem Human-in-the-Loop-Ansatz verbundenen Mythen hilft bei der Entwicklung ethischer, rechtskonformer und effektiver KI-Lösungen.
Als Unternehmen, das versucht, KI-Lösungen zu entwickeln, müssen Sie sich fragen, was „Human-in-the-Loop“ bedeutet und ob jeder Mensch innehalten, reflektieren, analysieren und geeignete Maßnahmen ergreifen kann, während er an der Maschine arbeitet.
Ist ein Human-in-the-Loop-System skalierbar?
Während die HITL-Methode typischerweise in den Anfangsphasen der KI-Anwendungsentwicklung verwendet wird, sollte sie skalierbar sein, wenn die Anwendung wächst. Ein Human-in-the-Loop kann die Skalierbarkeit zu einer Herausforderung machen, da sie teuer, unzuverlässig und zeitaufwändig wird. Zwei Lösungen können Skalierbarkeit ermöglichen: eine mit einem interpretierbaren ML-Modell und die andere mit einem Online-Lernalgorithmus.
Ersteres kann eher als eine detaillierte Zusammenfassung der Daten angesehen werden, die dem HITL-Modell helfen können, riesige Datenmengen zu verarbeiten. Bei letzterem Modell lernt der Algorithmus kontinuierlich dazu und passt sich an das neue System und die Bedingungen an.
Human-in-the-Loop: Die ethischen Überlegungen
Als Menschen sind wir stolz darauf, die Fahnenträger von Ethik und Anstand zu sein. Wir treffen Entscheidungen auf der Grundlage unserer ethischen und praktischen Argumentation.
Aber was passiert, wenn ein Roboter aufgrund der Dringlichkeit der Situation einen menschlichen Befehl missachtet?
Wie würde es ohne menschliches Eingreifen reagieren und handeln?
Ethik hängt davon ab, wofür der Roboter programmiert ist. Wenn die automatisierte Systeme auf Reinigung oder Wäsche beschränkt sind, sind ihre Auswirkungen auf das menschliche Leben oder die Gesundheit minimal. Wenn der Roboter hingegen darauf programmiert ist, kritische und komplexe Aufgaben auf Leben und Tod auszuführen, sollte er in der Lage sein, zu entscheiden, ob er Befehlen gehorcht oder nicht.
Die Lösung für dieses Dilemma besteht darin, einen Datensatz mit Crowdsourcing-Informationen darüber zu erwerben, wie autonome Maschinen am besten trainiert werden können, um ethische Dilemmata zu bewältigen.
Anhand dieser Informationen können wir umfassende menschenähnliche Sensibilitäten für Roboter bereitstellen. In einem überwachtes Lernen sammeln Menschen Daten und trainieren die Modelle mithilfe von Feedback-Systemen. Mit Human-in-the-Loop-Feedback kann das KI-System so aufgebaut werden, dass es den sozioökonomischen Kontext, zwischenmenschliche Beziehungen, emotionale Neigungen und ethische Überlegungen versteht.
Am besten ein Mensch hinter der Maschine!
Modelle für maschinelles Lernen profitieren Sie von zuverlässigen, genauen und qualitativ hochwertigen Daten, die mit Tags, Labels und Anmerkungen versehen sind. Und dieser Prozess wird von Menschen durchgeführt, und mit diesen Trainingsdaten wird ein ML-Modell in die Lage versetzt, selbstständig zu analysieren, zu verstehen und zu handeln. Menschliches Eingreifen ist in jeder Phase von entscheidender Bedeutung – das Bereitstellen von Vorschlägen, Feedback und Korrekturen.
Wenn Ihre KI-basierte Lösung also unter dem Nachteil unzureichend getaggter und gekennzeichneter Daten leidet und Sie dazu zwingt, suboptimale Ergebnisse zu erzielen, müssen Sie mit Shaip zusammenarbeiten marktführender Datenerfassungsexperte.
Wir berücksichtigen „Human-in-the-Loop“-Feedback, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Lösung jederzeit eine verbesserte Leistung erzielt. Kontaktieren Sie uns, um unsere Möglichkeiten zu erkunden.
