Human-in-the-Loop (HITL) là một khái niệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và hệ thống tự động, chỉ các hệ thống trong đó con người tham gia trực tiếp vào quá trình vận hành, giám sát hoặc ra quyết định của máy móc.
Không giống như các hệ thống hoàn toàn tự động, HITL đặt con người vào một phần của vòng phản hồi giữa AI và người dùng để đảm bảo độ chính xác, an toàn, trách nhiệm và quyết định đạo đức trong hoạt động của hệ thống.
Tầm quan trọng của Human-in-the-Loop trong học máy
Mặc dù các mô hình ML có những năng lực vượt trội, chúng vẫn cần chuyên môn của con người trong các tình huống đòi hỏi phán đoán, hiểu biết bối cảnh và xử lý thông tin không đầy đủ. HITL đóng vai trò kết nối khoảng cách này bằng cách tích hợp phản hồi và sự tham gia của con người vào quy trình học máy.
Sự hợp tác này giúp mô hình thích ứng tốt hơn và tiến hóa cùng với sự thay đổi của hành vi người dùng cũng như các kịch bản thực tế. Việc đưa yếu tố con người vào hệ thống giúp các mô hình ML xử lý tốt hơn những phức tạp và sắc thái mà các cách tiếp cận thuần thuật toán thường gặp khó khăn.
Nguồn tham khảo
- https://www.ibm.com/think/topics/human-in-the-loop
- https://www.shaip.com/blog/designing-effective-human-in-the-loop-systems-for-ai-evaluation/
- https://macgence.com/blog/hitl-human-in-the-loop/
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét