Artificiell intelligens har ofta ansetts högt på grund av dess grundläggande tre förmågor – hastighet, relevans och noggrannhet. Livliga bilder av dem som tar över världen, ersätter jobb och uppfyller företagens automatiseringsmål har ofta målats online.
Men låt oss ge dig ett annat perspektiv. Några intressanta AI-tragedier som skapade nyheter men inte buzz.
- Ett framstående kanadensiskt flygbolag fick betala för skadorna som orsakats av dess AI-bot för att förse en användare med felaktig information vid en avgörande tidpunkt.
- En AI-modell av ett företag med undervisningslösningar avvisade autonomt specifika sökande på grund av deras ålder.
- Fall av ChatGPT-hallucinerande rättsfall som aldrig existerade dök upp under en rättegång när ett dokument som lämnats in av en advokat undersöktes.
- Framstående maskininlärningsmodeller utformade för att förutsäga och upptäcka fall av covid-19 vid triaging under pandemin upptäckte allt utom det avsedda viruset.
Exempel som dessa kan framstå som humoristiska och en påminnelse om det faktum att AI inte är utan sina brister. Men kärnan i ämnet är att sådana fel återspeglar en kritisk aspekt i ekosystemet för AI-utveckling och distribution – HITL or människa-i-slingan.
I dagens artikel kommer vi att utforska vad detta betyder, betydelsen det har och den direkta inverkan AI-träning har för att förfina modeller.
Vad betyder Human-in-the-loop i samband med AI?
När vi nämner en AI-driven värld föreställer vi oss omedelbart att människor ersätts av bots, robotar och smart utrustning i Industry 4.0-inställningar. Detta är bara delvis sant eftersom människor i fronten kommer att ersättas av AI-modeller, vilket betyder deras ökade kritikalitet på baksidan.
De verkliga exemplen som vi började skriva upp med leder oss till en slutsats – bristen på utbildning av modeller, eller dålig kvalitetssäkring protokoll under AI-träningsstadiet. Som vi med säkerhet vet AI-modell noggrannhet är direkt proportionell mot kvaliteten på utbildningsdatauppsättningar och strikta valideringspraxis, är en blandning avgörande för att modeller inte bara ska fungera korrekt utan konsekvent bygga på sina brister och optimera för bättre resultat.
Det är precis när en AI-modell fumlar med sina avsedda syften där AI-tillförlitlighetsgapet uppstår. Men som hur dualitet är själva kärnan i naturen och allt omkring oss, det är också här HITL blir oundvikligt.
Meningen
AI-modeller är kraftfulla men ofelbara. De är utsatta för flera bekymmer och flaskhalsar som:
Databegränsningar
där bristen på tillgänglighet av kvalitetsutbildningsdatauppsättningar begränsar modeller från att lära sig så effektivt som de är tänkta att
Algoritmiska fördomar
introduceras frivilligt eller ofrivilligt på grund av inmatning av ensidiga datamängder eller brister i själva deras koder och modeller
Oförutsedda scenarier
som involverar undantag och tekniska fel kan experter och intressenter inte förutsäga eller ens tänka på att resultera i nya korrigerande åtgärder från uppkomsten av slutsatser och mer
I ekosystemet för AI-utveckling, närmare bestämt AI-modellutbildningsfasen, är det människors ansvar att upptäcka och mildra sådana problem och bana väg för sömlös inlärning och prestanda för modeller. Låt oss ytterligare bryta ner människors ansvar.
Människoaktiverade strategiska tillvägagångssätt för att åtgärda AI-tillförlitlighetsluckor
Utplaceringen av specialister
Det är upp till intressenterna att identifiera en modells brister och åtgärda dem. Människor i form av små och medelstora företag eller specialister är avgörande för att säkerställa att intrikata detaljer tas upp. Till exempel, när man utbildar en vårdmodell för medicinsk bildbehandling, måste specialister från spektrumet som radiologer, datortomografitekniker och andra vara en del av kvalitetssäkringsprojekten för att flagga och godkänna resultat från modeller.
Behovet av kontextuell anteckning
AI-modellträning är ingenting utan annoterade data. Som vi vet lägger datakommentarer till sammanhang och mening till data som matas, vilket gör det möjligt för maskiner att förstå de olika elementen i en datauppsättning – oavsett om det är videor, bilder eller bara text. Människor är ansvariga för att förse AI-modeller med ett sådant sammanhang genom annoteringar, datauppsättning och mer.
XAI-mandatet
AI-modeller är analytiska och delvis rationella. Men de är inte känslomässiga. Och abstrakta begrepp som etik, ansvar och rättvisa lutar mer mot känslomässiga tangenter. Det är därför mänsklig expertis inom AI utbildningsfaserna är avgörande för att eliminera partiskhet och förhindra diskriminering.
Modellprestandaoptimering
Även om koncept som förstärkt lärande finns i AI-träning, används de flesta modeller för att göra människors liv enklare och enklare. I implementeringar som sjukvård, fordon eller fintech är människans roll avgörande eftersom den ofta handlar om känsligheten för liv och död. Ju fler människor är involverade i träningens ekosystem, desto bättre och mer etiska modeller presterar och levererar resultat.
Vägen framåt
Att hålla människor inne modellövervakning och träningsfaser är betryggande och givande. Utmaningen uppstår dock under implementeringsfasen. Ofta misslyckas företag med att hitta specifika små och medelstora företag eller matcha människors volymkrav när det kommer till storskalig kapacitet.
I sådana fall är det enklaste alternativet att samarbeta med en pålitlig leverantör av AI-träningsdata som Shaip. Våra experttjänster omfattar inte bara etisk inköp av utbildningsdata utan också strikta kvalitetssäkring metoder. Detta gör det möjligt för oss att leverera precision och högkvalitativa datauppsättningar för dina nischkrav.
För varje projekt vi arbetar med handplockar vi små och medelstora företag och experter från relevanta strömmar och branscher för att säkerställa lufttät annotering av data. Våra garantipolicyer är också enhetliga för de olika formaten av datamängder som krävs.
För att hämta AI-utbildningsdata av högsta kvalitet för dina projekt rekommenderar vi att du kontaktar oss i dag.
