Künstliche Intelligenz wird immer allgegenwärtiger, und Unternehmen verschiedenster Branchen nutzen KI, um einen außergewöhnlichen Kundenservice zu bieten, die Produktivität zu steigern, Abläufe zu optimieren und den ROI zu maximieren.
Viele Unternehmen glauben jedoch, dass die Implementierung KI-basierter Lösungen eine einmalige Angelegenheit ist und dauerhaft hervorragende Ergebnisse liefert. So funktioniert KI aber nicht. Selbst in besonders KI-affinen Organisationen ist die Einbindung des Menschen (Human-in-the-Loop, HITL) unerlässlich , um Risiken zu minimieren und den Nutzen zu maximieren.
Aber ist menschliches Eingreifen in KI-Projekten erforderlich? Lass es uns herausfinden.
Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht Unternehmen die Automatisierung, die Gewinnung von Erkenntnissen, die Prognose von Nachfrage und Umsatz sowie die Bereitstellung eines exzellenten Kundenservice. KI-Systeme sind jedoch nicht autark. Ohne menschliches Eingreifen kann KI unerwünschte Folgen haben. So musste beispielsweise Zillow, ein KI-gestütztes digitales Immobilienunternehmen, den Betrieb einstellen, da sein proprietärer Algorithmus keine präzisen Ergebnisse lieferte.
Menschliches Eingreifen ist prozessbedingt notwendig und eine Reputations-, Finanz-, Ethik- und Regulierungsanforderung. Hinter der Maschine sollte ein Mensch stehen , um die Wirksamkeit der Kontrollmechanismen für KI sicherzustellen.
Laut diesem IBM-Bericht zählen fehlende KI-Kenntnisse (34 %), zu hohe Datenkomplexität (24 %) und weitere Faktoren zu den größten Hürden bei der KI-Einführung . Eine KI-Lösung ist nur so gut wie die ihr zugeführten Daten. Zuverlässige und unvoreingenommene Daten sowie der Algorithmus bestimmen den Erfolg 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.
Human-in-the- Loop (HITL) ist ein Konzept zur Entwicklung von KI-Lösungen, das maschinelle und menschliche Intelligenz kombiniert . Bei einem herkömmlichen HITL-Ansatz erfolgt die menschliche Beteiligung in einem kontinuierlichen Kreislauf aus Training, Feinabstimmung, Test und erneutem Training.
Vorteile eines HITL-Modells
Ein HITL-Modell bietet zahlreiche Vorteile für das Training von ML-basierten Modellen, insbesondere bei geringen Trainingsdaten oder in Grenzfällen. Im Vergleich zu einer vollautomatisierten Lösung liefert ein HITL-Verfahren zudem schnellere und effektivere Ergebnisse. Anders als automatisierte Systeme verfügen Menschen über die angeborene Fähigkeit, schnell auf ihre Erfahrungen und ihr Wissen zurückzugreifen, 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 (Human-in-the-Loop) liefert präzise annotierte Daten für das Training von ML-Modellen. Nach der Annotation erfolgt die Optimierung der Daten anhand des Modells durch Klassifizierung von Grenzfällen, Vermeidung von Überanpassung und Zuweisung neuer Kategorien. In jedem Schritt ist die menschliche Interaktion entscheidend, da kontinuierliches Feedback die Leistungsfähigkeit, Genauigkeit und Geschwindigkeit des ML-Modells verbessert. Dasselbe Prinzip liegt nun der Evaluierung von LLM-Modellen mit menschlicher Beteiligung zugrunde , bei der Experten die Modellausgaben vor der Produktivsetzung beurteilen.
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?
Menschliche Interaktion im Lernprozess (Human-in-the- Loop , HITL) bezeichnet die Einbindung von Menschen in das Training und die Anwendung von ML-basierten Modellen. Mit dieser Methode wird das ML-Modell so trainiert, dass es die Nutzerabsicht versteht und darauf reagiert, anstatt vorgefertigte Inhalte zu verwenden. So erhalten Nutzer personalisierte und maßgeschneiderte Lösungen für ihre Anfragen. Je mehr Menschen die Software nutzen, desto besser lassen sich ihre Effizienz und Genauigkeit durch das HITL-Feedback verbessern.
Wie verbessert ein HITL das maschinelle Lernen?
Human-in-the-Loop verbessert die Effizienz des maschinellen Lernmodells auf drei Arten. Sie sind:
Feedback: Eines der Hauptziele des HITL-Ansatzes ist es, dem System Feedback zu geben, wodurch die KI-Lösung lernen, implementieren und genaue Vorhersagen treffen kann.
Authentifizierung: Menschliches Eingreifen kann dazu beitragen, die Authentizität und Genauigkeit der von Algorithmen des maschinellen Lernens getroffenen Vorhersagen zu überprüfen.
Verbesserungsvorschläge machen: Menschen sind geschickt darin, Verbesserungspotenzial zu erkennen und notwendige Systemänderungen vorzuschlagen.
Anwendungen
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?
Die ethischen Aspekte hängen vom Zweck der Programmierung des Roboters ab. Sind die automatisierten Systeme auf Reinigungs- oder Wäschearbeiten beschränkt, ist ihr Einfluss auf das menschliche Leben oder die Gesundheit minimal. Wird der Roboter hingegen für kritische und komplexe Aufgaben programmiert, die über Leben und Tod entscheiden, sollte er selbst entscheiden können, ob er Befehle befolgt 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.
Mithilfe dieser Informationen können wir Robotern weitreichende, menschenähnliche Sensibilität verleihen. In einem überwachten Lernsystem sammeln Menschen Daten und trainieren die Modelle mithilfe von Feedbacksystemen. Durch das Feedback des Menschen im Regelkreis kann das KI-System so entwickelt werden, dass es sozioökonomische Zusammenhänge, zwischenmenschliche Beziehungen, emotionale Neigungen und ethische Überlegungen versteht.
Am besten ein Mensch hinter der Maschine!
Maschinelle Lernmodelle profitieren von zuverlässigen, präzisen und qualitativ hochwertigen Daten, die getaggt, beschriftet und annotiert sind. Dieser Prozess wird von Menschen durchgeführt, und mithilfe dieser Trainingsdaten wird ein ML-Modell befähigt, selbstständig zu analysieren, zu verstehen und zu handeln. Menschliches Eingreifen ist in jeder Phase entscheidend – es liefert Vorschläge, Feedback und Korrekturen.
Wenn Ihre KI-basierte Lösung also unter dem Nachteil unzureichend getaggter und gelabelter Daten leidet und Sie dadurch zu suboptimalen Ergebnissen gezwungen sind, sollten Sie mit Shaip, dem marktführenden Experten für Datenerfassung , zusammenarbeiten.
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.
