인공 지능 탁월한 고객 서비스를 제공하고, 생산성을 높이고, 운영을 간소화하고, ROI를 실현하기 위해 AI를 사용하는 다양한 산업 분야의 기업들과 함께 빠르게 보편화되고 있습니다.
그러나 기업은 AI 기반 솔루션을 구현하는 것이 일회성 솔루션이며 계속해서 그 마법을 훌륭하게 작동시킬 것이라고 믿습니다. 그러나 그것은 AI가 작동하는 방식이 아닙니다. 가장 AI에 편향된 조직이라 할지라도 인간-인-더-루프(HITL) 위험을 최소화하고 이익을 극대화하기 위해.
그러나 AI 프로젝트에 인간의 개입이 필요합니까? 알아 보자.
AI는 기업이 자동화를 달성하고, 통찰력을 얻고, 수요 및 판매를 예측하고, 완벽한 고객 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다. 그러나 AI 시스템은 자급자족할 수 없습니다. 인간의 개입이 없으면 AI는 원치 않는 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, AI로 구동되는 디지털 자산 회사인 Zillow는 독점 알고리즘이 제공하지 못해 문을 닫아야 했습니다. 정확한 결과.
사람의 개입은 프로세스의 필요성이자 평판, 재정적, 윤리적 및 규제 요구 사항입니다. 있어야합니다 기계 뒤의 인간 AI 확인 및 균형이 이루어지도록 합니다.
IBM의 이 보고서에 따르면, AI 채택의 최고 장벽 AI 기술 부족(34%), 너무 많은 데이터 복잡성(24%) 등이 포함됩니다. AI 솔루션은 여기에 입력된 데이터만큼만 우수합니다. 신뢰할 수 있고 편견 없는 데이터와 알고리즘이 프로젝트의 효율성을 결정합니다.
휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)란 무엇입니까?
AI 모델은 환경에 대한 이해가 통계 모델을 기반으로 하기 때문에 100% 정확한 예측을 할 수 없습니다. 불확실성을 피하기 위해 인간의 피드백은 AI 시스템이 세상에 대한 이해를 조정하고 조정하는 데 도움이 됩니다.
휴먼인더-루프(HITL) 기계를 활용하여 AI 솔루션을 개발하는 데 사용되는 개념입니다. 인간 지능. 기존의 HITL 접근 방식에서 사람의 개입은 교육, 미세 조정, 테스트 및 재교육의 연속적인 루프에서 발생합니다.
HITL 모델의 이점
HITL 모델은 특히 다음과 같은 경우 ML 기반 모델 교육에 여러 가지 이점이 있습니다. 훈련 데이터 희소하거나 엣지 케이스 시나리오에 있습니다. 또한 완전 자동화 솔루션에 비해 HITL 방법은 더 빠르고 효과적인 결과를 제공합니다. 자동화된 시스템과 달리 인간은 문제에 대한 해결책을 찾기 위해 자신의 경험과 지식을 빠르게 끌어내는 타고난 능력이 있습니다.
마지막으로 완전 수동 또는 완전 자동화 솔루션과 비교할 때 인간 참여형 또는 하이브리드 모델을 사용하면 기업이 지능형 자동화를 확장하면서 자동화 수준을 제어할 수 있습니다. HITL 접근 방식을 사용하면 AI 의사 결정의 안전성과 정확성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
Human-in-the-Loop 구현 시 문제
HITL을 구현하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 특히 AI 솔루션의 성공은 시스템 교육에 사용되는 교육 데이터의 품질에 달려 있기 때문입니다.
교육 데이터와 함께 특정 환경에서 작동할 데이터, 도구 및 기술을 처리할 수 있는 인력도 필요합니다. 마지막으로 AI 시스템은 생산성과 효율성을 높이기 위해 레거시 워크플로 및 기술에 성공적으로 통합되어야 합니다.
잠재적 인 응용 프로그램
HITL은 ML 모델 학습을 위해 정확하게 레이블이 지정된 데이터를 제공하는 데 사용됩니다. 레이블 지정 후 다음 단계는 엣지 케이스 분류, 과적합 또는 새 범주 할당을 통해 모델을 기반으로 데이터를 조정하는 것입니다. 각 단계에서 인간 상호 작용 지속적인 피드백은 ML 모델을 더 스마트하고 정확하며 빠르게 만드는 데 도움이 될 수 있으므로 매우 중요합니다.
인공 지능은 여러 산업에 적합하지만 의료 분야에서 광범위하게 사용됩니다. AI 도구의 진단 기능의 효율성을 높이려면 사람이 안내하고 훈련해야 합니다.
Human-in-the-Loop 기계 학습이란 무엇입니까?
휴먼인더-루프 기계 학습 ML 기반 모델의 교육 및 배포 중 인간의 참여를 나타냅니다. 이 방법을 사용하여 ML 모델은 미리 작성된 콘텐츠가 아닌 사용자 의도를 기반으로 이해하고 보답하도록 훈련됩니다. 이러한 방식으로 사용자는 쿼리에 대해 개인화되고 맞춤화된 솔루션을 경험할 수 있습니다. 점점 더 많은 사람들이 소프트웨어를 사용함에 따라 HITL 피드백을 기반으로 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
HITL은 기계 학습을 어떻게 개선합니까?
Human-in-the-Loop는 기계 학습 모델의 효율성을 세 가지 방식으로 향상시킵니다. 그들은:
의견 : HITL 접근 방식의 주요 목적 중 하나는 시스템에 피드백을 제공하여 AI 솔루션이 학습, 구현 및 정확한 예측을 할 수 있도록 하는 것입니다.
인증: 인간의 개입은 예측의 진위와 정확성을 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘.
개선 제안: 인간은 개선이 필요한 영역을 식별하고 시스템에 필요한 변경 사항을 제안하는 데 능숙합니다.
고객 사례
HITL의 주요 사용 사례 중 일부는 다음과 같습니다.
Netflix는 인간 참여형 루프를 사용하여 사용자의 이전 검색 기록을 기반으로 영화 및 TV 프로그램 추천을 생성합니다.
Google의 검색 엔진은 'Human-in-the-Loop' 원칙에 따라 작동하여 검색어에 사용된 단어를 기반으로 콘텐츠를 선택합니다.
"Human on the Loop"라는 용어 사용에 대한 오해
Human-in-the-Loop에 관한 모든 것이 장밋빛이고 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다. AI 시스템에서 더 많은 '인간 간섭'을 요구하는 사람들에 대해 전문가들 사이에서 심각한 논쟁이 있습니다.
인간이 AI와 같은 복잡한 시스템을 감독하기 위해 루프에 있거나 루프 근처에 있든 관계없이 원하지 않는 결과를 초래할 수 있습니다. AI 기반 자동화 솔루션은 밀리초 단위로 의사 결정을 내리기 때문에 인간이 시스템과 의미 있는 상호 작용을 하는 것은 사실상 불가능합니다.
- 인간이 이러한 상호 의존적인 움직이는 부분을 이해하고 감독함으로써 AI의 모든 부분(센서, 데이터, 액추에이터 및 ML 알고리즘)과 의미 있게 상호 작용하는 것은 불가능합니다.
- 모든 사람이 시스템에 내장된 코드를 실시간으로 검토할 수 있는 것은 아닙니다. 인간 전문가의 기여는 초기 빌드 단계와 전체 라이프사이클에 걸쳐 필요합니다.
- AI 기반 시스템은 순식간에 시간에 민감한 결정을 내리는 데 필요합니다. 그리고 인간이 이러한 시스템의 추진력과 연속성을 멈추게 하는 것은 사실상 불가능합니다.
- 개입이 원격 위치에 있을 때 HITL과 관련된 더 큰 위험이 있습니다. 지연 시간, 네트워크 문제, 대역폭 문제 및 기타 지연이 프로젝트에 영향을 미칠 수 있습니다. 게다가 사람들은 자율 기계를 다룰 때 지루해하는 경향이 있습니다.
- 자동화가 비약적으로 증가함에 따라 이러한 복잡한 시스템을 이해하는 데 필요한 기술이 줄어들고 있습니다. 학제 간 기술과 윤리적 나침반 외에도 시스템의 맥락을 이해하고 루프에서 인간의 범위를 결정하는 것이 필수적입니다.
Human-in-the-Loop 접근 방식과 관련된 신화를 이해하면 윤리적이고 법적으로 준수하며 효과적인 AI 솔루션을 개발하는 데 도움이 됩니다.
AI 솔루션을 개발하려는 기업으로서 "Human-in-the-Loop"가 무엇을 의미하는지, 기계에서 작업하는 동안 인간이 일시 중지, 반성, 분석 및 적절한 조치를 취할 수 있는지 스스로에게 질문해야 합니다.
Human-in-the-Loop 시스템은 확장 가능합니까?
HITL 방법은 일반적으로 AI 애플리케이션 개발의 초기 단계에서 사용되지만 애플리케이션이 성장함에 따라 확장 가능해야 합니다. Human-in-the-Loop가 있으면 비용이 많이 들고 신뢰할 수 없으며 시간이 많이 걸리기 때문에 확장성이 어려울 수 있습니다. 두 가지 솔루션으로 확장성을 실현할 수 있습니다. 하나는 해석 가능한 ML 모델을 사용하고 다른 하나는 온라인 학습 알고리즘을 사용하는 것입니다.
전자는 HITL 모델이 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 도움이 될 수 있는 데이터의 자세한 요약으로 더 많이 볼 수 있습니다. 후자의 모델에서 알고리즘은 새로운 시스템과 조건을 지속적으로 학습하고 적응합니다.
Human-in-the-Loop: 윤리적 고려 사항
인간으로서 우리는 윤리와 품위의 기수임을 자랑스럽게 생각합니다. 우리는 윤리적이고 실용적인 추론을 기반으로 결정을 내립니다.
하지만 긴급한 상황에 로봇이 인간의 명령을 따르지 않는다면 어떻게 될까요?
인간의 개입 없이 어떻게 반응하고 행동할까요?
윤리는 로봇이 하도록 프로그래밍된 목적에 따라 달라집니다. 만약 자동화 시스템 청소나 세탁에 국한되어 인간의 생명이나 건강에 미치는 영향은 미미합니다. 반면에 로봇이 중요하고 복잡한 생사가 걸린 작업을 수행하도록 프로그래밍된 경우 명령에 따를지 여부를 결정할 수 있어야 합니다.
이 딜레마에 대한 해결책은 윤리적 딜레마를 처리하기 위해 자율 기계를 훈련시키는 최선의 방법에 대한 크라우드 소싱 정보의 데이터 세트를 얻는 것입니다.
이 정보를 사용하여 인간과 같은 광범위한 감성을 로봇에 제공할 수 있습니다. 안에 지도 학습 시스템, 인간은 데이터를 수집하고 피드백 시스템을 사용하여 모델을 훈련시킵니다. Human-in-the-Loop 피드백을 통해 AI 시스템은 사회 경제적 맥락, 대인 관계, 정서적 성향 및 윤리적 고려 사항을 이해하도록 구축될 수 있습니다.
기계 뒤에 사람이 있는 것이 가장 좋습니다!
기계 학습 모델 태그, 레이블 지정 및 주석이 추가된 신뢰할 수 있고 정확한 고품질 데이터의 힘을 활용합니다. 그리고 이 과정은 인간에 의해 수행되며, 이 훈련 데이터로 스스로 분석하고 이해하고 행동할 수 있는 ML 모델이 만들어집니다. 사람의 개입은 제안, 피드백 및 수정을 제공하는 모든 단계에서 중요합니다.
따라서 AI 기반 솔루션이 불충분하게 태그 및 레이블이 지정된 데이터의 단점으로 휘청거리며 완벽하지 않은 결과를 달성해야 하는 경우 Shaip과 파트너 관계를 맺어야 합니다. 시장을 선도하는 데이터 수집 전문가.
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