HITL

人工智能可靠性差距:探索人类在人工智能世界中的角色

人工智能之所以受到高度重视,往往是因为其三大基本能力——速度、相关性和准确性。网上经常有人生动地描绘人工智能将接管世界、取代工作岗位、实现企业自动化目标的场景。

但让我们从另一个角度来看。一些有趣的人工智能悲剧虽然成为新闻,但并未引起轰动。 

一些人工智能悲剧

  • 一家著名的加拿大航空公司因其人工智能机器人在关键时刻向用户提供错误信息而不得不赔偿其造成的损失。
  • 一家教学解决方案公司的人工智能模型会根据年龄自主拒绝特定申请人。
  • 在一次审判期间,当审查律师提交的一份文件时,出现了 ChatGPT 产生幻觉的从未存在过的法庭案件实例。 
  • 在疫情期间,用于预测和检测 COVID-19 病例的著名机器学习模型检测到了除目标病毒以外的所有病毒。 

类似的例子可能听起来很搞笑,也提醒我们人工智能并非没有缺陷。但本主题的本质是,这些错误反映了人工智能开发和部署生态系统的一个关键方面—— HITL or 人在环

在今天的文章中,我们将探讨这意味着什么、它具有的重要意义以及人工智能训练对完善模型的直接影响。 

在人工智能背景下,“人在回路”意味着什么?

每当我们提到人工智能驱动的世界时,我们就会立即想到在工业 4.0 设置中,人类将被机器人、机器人和智能设备取代。这只是部分事实,因为前端的人类将被人工智能模型取代,这意味着他们在后端的重要性会增加。 

我们在文章开头提到的现实世界的例子让我们得出一个推论——模型训练不足,或者 质量保证 人工智能训练阶段的协议。我们知道 AI模型准确性 与训练数据集的质量和严格的验证实践成正比,混合对于模型不仅正常运行而且不断构建其缺陷并优化以获得更好的结果至关重要。 

正是当 AI 模型无法实现其预期目的时,AI 可靠性差距才会出现。然而,就像二元性是自然和我们周围一切事物的核心一样,这也是 HITL 成为必然。 

意义

AI 模型功能强大,但绝对可靠。但它们容易出现一些问题和瓶颈,例如:

数据限制

缺乏高质量的训练数据集限制了模型的学习效率

算法偏差

由于输入了片面的数据集或其代码和模型本身的缺陷而自愿或非自愿地引入

不可预见的情况

涉及专家和利益相关者无法预测甚至无法想到的异常和技术故障,从而导致从浮现的推论中采取新的纠正措施等

在人工智能开发生态系统中,具体来说,在人工智能模型训练阶段,人类有责任发现和缓解此类问题,为模型的无缝学习和性能铺平道路。让我们进一步分解人类的责任。

以人为本的战略方法解决人工智能可靠性差距

专家部署

部署专家

利益相关者有责任识别模型的缺陷并加以修复。以 SME 或专家形式出现的人类对于确保解决复杂细节至关重要。例如,在训练用于医学成像的医疗保健模型时,放射科医生、CT 扫描技术人员等各领域的专家必须参与质量保证项目,以标记和批准模型结果。

语境注释的必要性

上下文注释的必要性

如果没有注释数据,AI 模型训练就毫无意义。众所周知,数据注释为输入的数据添加了背景和含义,使机器能够理解数据集中的不同元素 - 无论是视频、图像还是文本。人类负责通过注释、数据集管理等为 AI 模型提供此类背景。

XAI 授权

xai 授权

人工智能模型具有分析性,部分理性。但它们不是情感化的。道德、责任和公平等抽象概念更倾向于情感切线。这就是为什么 人类在人工智能方面的专业知识 培训阶段对于确保消除偏见和防止歧视至关重要。

模型性能优化

模型性能优化

虽然强化学习等概念在 AI 训练中存在,但大多数模型的部署都是为了使人类的生活更轻松、更简单。在医疗保健、汽车或金融科技等应用中,人类的作用至关重要,因为它通常涉及生死攸关的敏感问题。训练生态系统中参与的人类越多,模型的表现和交付成果就越好、越合乎道德。

前进的道路

让人类 模型监控 和培训阶段令人放心且有益。然而,挑战出现在实施阶段。在规模化能力方面,企业往往无法找到特定的中小企业或满足人类的数量要求。

在这种情况下,最简单的选择是与 Shaip 等值得信赖的 AI 训练数据提供商合作。我们的专业服务不仅涉及训练数据的道德采购,还涉及严格的 质量保证 方法。这使我们能够为您的细分需求提供精确且高质量的数据集。

对于我们开展的每个项目,我们都会从相关领域和行业中精心挑选中小企业和专家,以确保数据注释严密无误。我们的保证政策对于所需的不同格式的数据集也是统一的。

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