Che cos'è il human-in-the-loop?
Human-in-the-loop (HITL) si riferisce a un sistema in cui un essere umano può fornire feedback diretti a un modello di intelligenza artificiale (AI). Gli esseri umani possono interagire direttamente con tali sistemi ogni volta che il modello AI restituisce una previsione con una fiducia inferiore all'ideale.
In attività o circostanze complesse in cui i robot da soli non possono produrre i risultati desiderati, HITL riconosce l'importanza del giudizio umano, del processo decisionale e della supervisione.
Gli esseri umani partecipano attivamente al processo AI prima, durante o dopo l'operazione del sistema automatizzato. L'obiettivo principale è fornire feedback, direzione, validazione o supervisione per migliorare le prestazioni, l'accuratezza e l'affidabilità dell'AI. Alcuni assistenti virtuali intelligenti (IVAs) adottano questo concetto per fornire risultati più precisi e accurati.
Applicazioni del human-in-the-loop
Molti settori utilizzano HITL se è necessaria la fiducia di un essere umano nel processo decisionale per ottenere risultati accurati, affidabili ed etici. Di seguito sono riportate alcune delle applicazioni degli esseri umani nel loop:
- Moderazione dei contenuti. I social media utilizzano frequentemente tecniche HITL per controllare il materiale generato dagli utenti. Oltre agli algoritmi di moderazione automatizzati, le persone esaminano i contenuti segnalati o denunciati per verificare se violano gli standard della comunità o le politiche sui contenuti.
- Supporto clienti e chatbot. Un chatbot può trasferire una discussione a un agente umano per assistenza quando non riesce a comprendere o rispondere a una domanda del cliente. L'agente umano interviene per offrire assistenza individuale e gestire problemi complessi, migliorando l'esperienza generale.
- Telemedicina e diagnosi medica. Un esperto umano è frequentemente incluso nella conferma delle diagnosi, nell'analisi dei risultati e nel prendere decisioni di trattamento sagge. I sistemi AI possono assistere nell'analisi delle immagini mediche o dei dati dei pazienti.
- Veicoli a guida autonoma. In questo caso, anche se il sistema AI del veicolo gestisce la maggior parte delle responsabilità di guida, un operatore umano o un conducente è pronto a intervenire quando il sistema si trova in situazioni ambigue o non reagisce come previsto. La persona tiene d'occhio la macchina e interviene quando necessario.
- Rilevamento delle frodi. HITL è utile nei sistemi di rilevamento delle frodi, in particolare per le organizzazioni finanziarie. I sistemi automatizzati possono segnalare transazioni o attività sospette per evitare falsi positivi o negativi. Gli esseri umani esaminano e convalidano questi avvisi. L'esperienza umana è essenziale per individuare schemi di frode complessi.
- Trascrizione e traduzione linguistica. Le aziende di traduzione linguistica utilizzano frequentemente sistemi human-in-the-loop per aumentare l'accuratezza della traduzione. I traduttori umani esaminano e correggono le traduzioni originali prodotte dai sistemi AI per garantire l'accuratezza. I sistemi automatici producono trascrizioni iniziali nei servizi di trascrizione, e i revisori e gli editori umani le controllano per verificarne l'accuratezza.
Vantaggi del human-in-the-loop
Il cuore delle operazioni commerciali odierne è l'AI e i modelli di machine learning (ML). Le aziende li utilizzano come strumenti per aumentare i ricavi, i profitti e l'efficienza. In questo modo, il principale vantaggio aziendale degli algoritmi ML rende il modello di machine learning HITL un argomento significativo.
- Etichettatura dei dati. Il machine learning con HITL beneficia notevolmente dell'etichettatura dei dati poiché aumenta l'efficienza operativa dei modelli AI/ML. L'etichettatura dei dati utilizza il contributo umano che migliora l'algoritmo.
- Risultati di alta qualità. L'efficacia dei modelli AI/ML è strettamente correlata alla qualità dei dati. Dati più accurati producono previsioni più precise.
- Feedback costante. Nonostante la procedura di etichettatura dei dati, il feedback continuo sull'output HITL migliora la precisione dei modelli ML e garantisce l'alta qualità della produzione di HITL.
- Accuratezza. A differenza dell'AI, il cervello umano funziona ragionevolmente bene quando i dati sono incompleti o distorti. Ad esempio, una persona può dire se qualcosa è un gatto o meno solo guardando la sua coda. Di conseguenza, l'input umano diventa un componente cruciale di HITL che aumenta l'accuratezza in caso di dati incompleti.
Migliori pratiche per implementare il human-in-the-loop
Le aziende possono combinare i punti di forza di esseri umani e macchine per raggiungere una precisione e un'efficienza senza precedenti. È essenziale trovare il giusto equilibrio tra lavoro umano e macchina per massimizzare le prestazioni e la produzione. Di seguito sono riportati alcuni punti che le aziende devono tenere a mente quando implementano il human-in-the-loop:
- Determinare la procedura giusta. Cercare lavori ripetitivi e basati su regole che possono essere facilmente automatizzati con l'automazione dei processi robotici (RPA). Pensare ai compiti che richiedono giudizio e decisione umana e indagare seriamente sulle procedure già esternalizzate.
- Riassumere i ruoli del human-in-the-loop. Definire le funzioni e le responsabilità sia per le persone che per le macchine e determinare quali lavori saranno automatizzati e quali richiederanno l'intervento umano. L'RPA può gestire facilmente la convalida e l'estrazione dei dati, ma gli esseri umani sono la scelta migliore per il pensiero critico o il processo decisionale strategico.
- Educare i membri del personale. Formare i membri del personale a utilizzare RPA e AI se gli utenti vogliono che il processo human-in-the-loop rimanga interno. Assicurarsi che conoscano la procedura automatizzata e come gestire le eccezioni.
- Sistema di feedback. Creare un ciclo di feedback che coinvolga persone e macchine. Questo facilita la verifica che sia i processi automatizzati che il processo decisionale umano funzionino correttamente.
- Monitorare i progressi. Controllare regolarmente le prestazioni del processo automatizzato. Ciò consente di rilevare e correggere tempestivamente eventuali problemi potenziali.
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Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
