Der Mensch auf dem Laufenden
Einbeziehung menschlichen Urteilsvermögens in KI-Prozesse (Schulung, Validierung, Entscheidungsüberprüfung), um Genauigkeit und Rechenschaftspflicht zu verbessern.
Definition
Ein hybrider Ansatz, bei dem Menschen KI-Workflows erweitern, indem sie Labels bereitstellen, Prognosen mit geringer Zuverlässigkeit überprüfen oder Modellentscheidungen außer Kraft setzen. HITL stellt sicher, dass Sonderfälle, Situationen mit hohem Risiko oder neuartige Situationen die Aufmerksamkeit von Experten erhalten. Eine effektive Unternehmensführung legt Schwellenwerte für menschliches Eingreifen fest, verfolgt Leistungsvergleiche zwischen Mensch und KI und verhindert, dass menschliche Vorurteile die Automatisierungsgewinne untergraben.
Real-World Example
Eine KI für medizinische Diagnosen markiert Scans mit einer Modellsicherheit von unter 80% für eine radiologische Untersuchung (HITL). Über einen Zeitraum von sechs Monaten wurden 95% der Fälle mit niedrigem Konfidenzniveau von Menschen korrekt klassifiziert, und diese Bezeichnungen fließen in die Umschulung des Modells ein, wodurch die Zuverlässigkeitskalibrierung verbessert und die Gesamtfehlerraten gesenkt werden.
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