人工知能 さまざまな業界の企業が AI を使用して優れた顧客サービスを提供し、生産性を高め、業務を合理化し、ROI を実現しています。
ただし、企業は、AI ベースのソリューションの実装は XNUMX 回限りのソリューションであり、その魔法は引き続き見事に機能すると考えています。 しかし、それは AI の仕組みではありません。 あなたが最も AI に傾倒している組織であっても、 ヒューマンインザループ（HITL） リスクを最小限に抑え、利益を最大化するために。
しかし、AI プロジェクトに人間の介入は必要なのでしょうか? 確認してみましょう。
AI は、企業が自動化を実現し、洞察を得て、需要と売上を予測し、申し分のない顧客サービスを提供できるようにします。 しかし、AI システムは自律的ではありません。 人間の介入がなければ、AI は望ましくない結果をもたらす可能性があります。 たとえば、AI を活用したデジタル不動産会社である Zillow は、独自のアルゴリズムが提供できなかったため、店舗を閉鎖しなければなりませんでした。 正確な結果.
人間の介入はプロセスの必要性であり、評判、財務、倫理、および規制上の要件です。 があるはずです 機械の後ろにいる人間 AI の抑制と均衡が確実に行われるようにします。
この IBM のレポートによると、 AI 導入の最大の障壁 AI スキルの欠如 (34%)、データの複雑さ (24%) などが挙げられます。 AI ソリューションは、それに供給されるデータと同じくらい優れています。 信頼できる偏りのないデータとアルゴリズムがプロジェクトの有効性を決定します。
ヒューマン・イン・ザ・ループとは何ですか?
AI モデルは、環境の理解が統計モデルに基づいているため、100% 正確な予測を行うことはできません。 不確実性を回避するために、人間からのフィードバックは、AI システムが微調整し、世界の理解を調整するのに役立ちます。
ヒューマン・イン・ザ・ループ (HITL) マシンを活用してAIソリューションを開発する際に使用される概念です 人間の知性. 従来の HITL アプローチでは、人間が関与して、トレーニング、微調整、テスト、再トレーニングの継続的なループが行われます。
HITL モデルの利点
HITL モデルには、ML ベースのモデル トレーニングにいくつかの利点があります。 トレーニングデータ 不足しているか、エッジケースのシナリオで。 さらに、完全に自動化されたソリューションと比較して、HITL メソッドはより迅速で効果的な結果を提供します。 自動化されたシステムとは異なり、人間には、経験や知識をすばやく引き出して、問題の解決策を見つけ出す生来の能力があります。
最後に、完全に手動または完全に自動化されたソリューションと比較して、ヒューマン イン ザ ループまたはハイブリッド モデルを使用することで、企業はインテリジェント オートメーションを拡張しながら自動化レベルを制御できます。 HITL アプローチを使用すると、AI の意思決定の安全性と精度が向上します。
ヒューマンインザループを実装する際の課題
特に AI ソリューションの成功は、システムのトレーニングに使用されるトレーニング データの品質に依存するため、HITL の実装は簡単な作業ではありません。
トレーニング データに加えて、その特定の環境で運用するためのデータ、ツール、およびテクニックを処理できる人材も必要です。 最後に、生産性と効率を向上させるために、AI システムを従来のワークフローとテクノロジにうまく統合する必要があります。
潜在的なアプリケーション
HITL は、ML モデルのトレーニング用に正確にラベル付けされたデータを提供するために使用されます。 ラベル付けの後、次のステップは、エッジ ケースの分類、過学習、または新しいカテゴリの割り当てによって、モデルに基づいてデータを調整することです。 各ステップでは、 人間の相互作用 継続的なフィードバックは、ML モデルをよりスマートに、より正確に、より高速にするのに役立つため、重要です。
人工知能はいくつかの業界に対応していますが、ヘルスケアで広く使用されています。 AI ツールの診断機能の効率を向上させるには、人間によるガイドとトレーニングが必要です。
人間参加型機械学習とは?
ヒューマン・イン・ザ・ループ機械学習 は、ML ベースのモデルのトレーニングおよびデプロイ中の人間の関与を示します。 この方法を使用すると、ML モデルは、事前に構築されたコンテンツではなく、ユーザーの意図に基づいて理解し、それに応じるようにトレーニングされます。 このようにして、ユーザーはクエリに対してパーソナライズおよびカスタマイズされたソリューションを体験できます。 ソフトウェアを使用する人が増えるにつれて、HITL フィードバックに基づいてその効率と精度を向上させることができます。
HITL は機械学習をどのように改善しますか?
ヒューマン・イン・ザ・ループは、XNUMX つの方法で機械学習モデルの効率を向上させます。 彼らです：
フィードバック： HITL アプローチの主な目的の XNUMX つは、システムにフィードバックを提供することです。これにより、AI ソリューションが学習、実装、正確な予測を行うことができます。
認証する： 人間の介入は、によって行われた予測の信憑性と正確性を検証するのに役立ちます。 機械学習アルゴリズム.
改善を提案する: 人間は、改善すべき領域を特定し、システムに必要な変更を提案することに長けています。
使用事例
HITL の主な使用例は次のとおりです。
Netflix はヒューマン イン ザ ループを使用して、ユーザーの以前の検索履歴に基づいて映画やテレビ番組のおすすめを生成します。
Google の検索エンジンは、「Human-in-the-Loop」の原則に基づいて動作し、検索クエリで使用される単語に基づいてコンテンツを選択します。
「Human on the Loop」という用語の使用に関する神話
ヒューマン・イン・ザ・ループのすべてがバラ色で信頼できるわけではありません。 専門家の間では、AI システムへの「人間の干渉」を増やすことを求める人々に対して、深刻な論争があります。
AI などの複雑なシステムを監視するために人間がループ内、オン、またはその近くにいるかどうかに関係なく、望ましくない結果につながる可能性があります。 AI ベースの自動化されたソリューションはミリ秒単位で意思決定を行っているため、人間がシステムと有意義な対話を行うことは事実上不可能です。
- 人間が AI のすべての部分 (センサー、データ、アクチュエーター、ML アルゴリズム) と意味のあるやり取りをすることは、これらの相互依存する可動部分を理解して監視することによって不可能です。
- システムに埋め込まれたコードを誰もがリアルタイムで確認できるわけではありません。 構築の初期段階とライフサイクル全体を通じて、人間の専門家の貢献が必要です。
- AI ベースのシステムは、一瞬の時間に敏感な意思決定を行うために必要です。 そして、人間がこれらのシステムの勢いと継続性を一時停止させることは、事実上不可能です。
- 介入が遠隔地で行われる場合、HITL に関連するリスクが大きくなります。 ラグ タイム、ネットワークの問題、帯域幅の問題、およびその他の遅延がプロジェクトに影響を与える可能性があります。 さらに、自律型マシンを扱うとき、人々は退屈する傾向があります。
- 自動化が飛躍的に拡大するにつれて、これらの複雑なシステムを理解するために必要なスキルは減少します。 学際的なスキルと倫理的なコンパスに加えて、システムのコンテキストを理解し、ループ内の人間の範囲を判断することが不可欠です。
ヒューマン イン ザ ループ アプローチに関連する神話を理解することは、倫理的で法的に準拠した効果的な AI ソリューションの開発に役立ちます。
AI ソリューションを開発しようとしている企業として、「ヒューマン・イン・ザ・ループ」とは何を意味するのか、機械で作業しているときに人間が一時停止し、熟考し、分析し、適切な行動を取ることができるかどうかを自問する必要があります。
人間参加型システムはスケーラブルですか?
HITL メソッドは通常、AI アプリケーション開発の初期段階で使用されますが、アプリケーションの成長に合わせて拡張できる必要があります。 ヒューマン・イン・ザ・ループを持つと、費用がかかり、信頼性が低く、時間がかかるため、スケーラビリティが課題になる可能性があります。 スケーラビリティを可能にする XNUMX つのソリューションがあります。XNUMX つは解釈可能な ML モデルを使用するソリューション、もう XNUMX つはオンライン学習アルゴリズムを使用するソリューションです。
前者は、HITL モデルが大量のデータを処理するのに役立つデータの詳細な要約と見なすことができます。 後者のモデルでは、アルゴリズムは継続的に学習し、新しいシステムと条件に適応します。
ヒューマン・イン・ザ・ループ: 倫理的考慮事項
人間として、私たちは倫理と品位の旗手であることを誇りに思っています。 私たちは、倫理的および実際的な理由に基づいて決定を下します。
しかし、緊急事態のためにロボットが人間の命令に従わなかった場合はどうなるでしょうか?
人間の介入なしにどのように反応し、行動するでしょうか?
倫理は、ロボットが何をするようにプログラムされているかの目的に依存します。 もし 自動化システム 掃除や洗濯に限定されているため、人命や健康への影響は最小限です。 一方、ロボットが重要で複雑な生死にかかわるタスクを実行するようにプログラムされている場合、命令に従うかどうかを決定できるはずです。
このジレンマの解決策は、倫理的ジレンマを処理するために自律型マシンをトレーニングする最善の方法について、クラウドソーシングされた情報のデータセットを取得することです。
この情報を使用して、人間のような広範な感度をロボットに提供できます。 で 教師あり学習 人間がデータを収集し、フィードバック システムを使用してモデルをトレーニングします。 ヒューマン・イン・ザ・ループのフィードバックにより、AI システムは、社会経済的状況、対人関係、感情的傾向、および倫理的考慮事項を理解するように構築できます。
機械の後ろに人がいるのが一番です！
機械学習モデル タグ付けされ、ラベル付けされ、注釈が付けられた、信頼性が高く正確で高品質なデータの力で成功します。 そして、このプロセスは人間によって実行され、このトレーニング データを使用して、ML モデルが独自に分析、理解、および動作できるようになります。 提案、フィードバック、修正を提供するなど、あらゆる段階で人間の介入が不可欠です。
したがって、AI ベースのソリューションが不十分なタグ付けとラベル付けされたデータの欠点に悩まされ、完璧とは言えない結果を達成せざるを得ない場合は、Shaip と提携する必要があります。 市場をリードするデータ収集の専門家.
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