Sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning – ML) đang thúc đẩy đổi mới công nghệ và làm thay đổi mô hình vận hành trong nhiều ngành công nghiệp. Tuy nhiên, giữa làn sóng cách mạng công nghệ này, vai trò của con người vẫn không thể thay thế.
Dù AI đã đạt được nhiều tiến bộ đáng kể, con người vẫn giữ vị trí then chốt trong quá trình phát triển và ứng dụng. Trái lại, khi các hệ thống AI ngày càng trở nên phức tạp hơn, sự phối hợp giữa con người và máy móc – bao gồm giám sát, đánh giá và đưa ra phán đoán – lại càng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
Trong quá trình huấn luyện mô hình học máy và thị giác máy tính (computer vision), Human-in-the-Loop (HITL) là khái niệm trong đó con người đóng vai trò tương tác và lặp lại trong quá trình phát triển mô hình. Để xây dựng và triển khai phần lớn các mô hình học máy, con người cần tham gia vào việc chọn lọc và gán nhãn dữ liệu trước khi dữ liệu đó được đưa vào mô hình để học. Sự tương tác này là yếu tố then chốt giúp mô hình học hiệu quả và vận hành chính xác.
1. Human-in-the-Loop là gì?
Human-in-the-Loop là một quy trình phản hồi lặp đi lặp lại, trong đó con người (hoặc một nhóm) tương tác với các hệ thống do thuật toán tạo ra, chẳng hạn như hệ thống thị giác máy tính, mô hình học máy hoặc trí tuệ nhân tạo.
Trong mô hình này, con người – các chuyên gia đóng vai trò giám sát và hướng dẫn hệ thống AI thông qua việc gán nhãn dữ liệu, kiểm tra kết quả và thực hiện các tác vụ khác nhằm giúp hệ thống học tập và cải thiện liên tục.
Quy trình học có giám sát này cho phép các thuật toán thị giác máy tính học hỏi từ chuyên môn của con người, từ đó nâng cao khả năng hiểu và xử lý các cảnh phức tạp. Trong khi đó, con người có thể tập trung vào những nhiệm vụ đòi hỏi sự sáng tạo và phán đoán, như xây dựng hướng dẫn gán nhãn hoặc nhận diện các trường hợp đặc biệt.
Sự kết hợp giữa con người và máy móc sẽ giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác của các hệ thống thị giác máy tính.
2. Cơ chế hoạt động của Human-in-the-Loop
2.1. Học chủ động
Mô hình AI tự động xác định những mẫu dữ liệu mà nó cảm thấy không chắc chắn về kết quả dự đoán. Những mẫu này sau đó sẽ được chuyển cho chuyên gia xem xét và gán nhãn hoặc chỉnh sửa. Nhờ quá trình phản hồi liên tục này, mô hình sẽ học nhanh hơn và ngày càng chính xác hơn theo thời gian.
2.2. Giám sát của con người
Hệ thống AI tạo ra các kết quả ban đầu hoặc đề xuất, sau đó được chuyên gia kiểm tra và xác nhận trước khi áp dụng vào thực tế. Hình thức này đặc biệt phổ biến trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế hoặc pháp luật, nơi mà một sai sót nhỏ cũng có thể gây hậu quả nghiêm trọng.
2.3. Can thiệp của con người
Trong quá trình AI đang xử lý một tác vụ, con người có thể can thiệp ngay lập tức nếu cần. Việc can thiệp có thể là điều chỉnh dữ liệu đầu vào, sửa kết quả hoặc hướng dẫn lại cách hệ thống nên phản ứng trong tình huống cụ thể.
2.4. Cộng tác trí tuệ
Human-in-the-Loop tạo ra một quy trình tương tác, nơi con người và mô hình AI phối hợp chặt chẽ với nhau. Con người cung cấp dữ liệu huấn luyện, tinh chỉnh kết quả và bổ sung thông tin cho AI, trong khi AI đóng góp sức mạnh tính toán để xử lý và mở rộng quy mô. Mối quan hệ cộng tác này giúp cả hai phía phát huy thế mạnh và đạt được hiệu quả cao hơn.
3. Tầm quan trọng của Human-in-the-Loop trong học máy
Human-in-the-Loop mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho quá trình phát triển mô hình học máy, đặc biệt trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện giọng nói và thị giác máy tính.
3.1. Nâng cao chất lượng
Giảm thiểu thiên kiến
Mô hình học máy có thể vô tình tiếp nhận thiên kiến từ dữ liệu huấn luyện (data bias), dẫn đến những kết quả thiếu khách quan hoặc không công bằng. Khi đưa con người vào quá trình huấn luyện, đặc biệt là những chuyên gia đến từ nhiều lĩnh vực khác nhau, chúng ta có thêm nhiều góc nhìn để phát hiện và điều chỉnh các sai lệch trong dữ liệu và thuật toán. Nhờ đó, mô hình trở nên công bằng hơn và phản ánh thực tế một cách chính xác hơn.
Cải thiện độ chính xác
Con người giữ vai trò thiết yếu trong việc cung cấp dữ liệu được gán nhãn chính xác và xác thực đầu ra của mô hình. Chất lượng của dữ liệu huấn luyện quyết định trực tiếp đến khả năng học và hiệu quả hoạt động của hệ thống. Bên cạnh đó, con người có thể xử lý những tình huống mà máy học vẫn còn gặp khó khăn, như các trường hợp thông tin không rõ ràng, ngữ cảnh phức tạp hoặc cần đến suy luận. Sự kết hợp giữa khả năng tính toán của mô hình và hiểu biết của con người giúp nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của kết quả.
3.2. Tăng hiệu quả xử lý
Con người và máy móc đều có những thế mạnh riêng khi thực hiện các tác vụ mang tính trí tuệ. Human-in-the-Loop tận dụng hiệu quả ưu điểm của cả hai bên, từ đó nâng cao rõ rệt hiệu suất làm việc trong toàn bộ quy trình.
Các thuật toán có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn với tốc độ cao, trong khi con người lại vượt trội ở những nhiệm vụ cần hiểu biết theo ngữ cảnh và giải quyết vấn đề một cách linh hoạt. Khi phân bổ hợp lý khối lượng công việc giữa con người và AI, chúng ta không chỉ tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực mà còn rút ngắn đáng kể thời gian xử lý.
3.3. Đảm bảo an toàn
Trong các lĩnh vực quan trọng như xe tự hành hoặc chẩn đoán y khoa, quyết định do AI đưa ra có thể ảnh hưởng trực tiếp đến tính mạng con người. Human-in-the-Loop giúp đảm bảo an toàn bằng cách giữ con người ở vị trí kiểm soát đối với những quyết định then chốt, đồng thời duy trì giám sát cần thiết để ngăn chặn các sai sót nghiêm trọng có thể xảy ra.
Khả năng phán đoán và ý thức đạo đức của con người là yếu tố không thể thay thế, đặc biệt trong những tình huống phức tạp, nên AI cần được định hướng để vận hành một cách an toàn và có trách nhiệm.
4. Ví dụ thực tiễn của Human-in-the-Loop
Một ví dụ tiêu biểu của Human-in-the-Loop là trong ngành y tế, nơi các mô hình AI được huấn luyện từ dữ liệu hình ảnh và video y khoa. Một nghiên cứu tại Đại học Stanford (2018) cho thấy các mô hình AI cho kết quả tốt hơn rõ rệt khi có sự tham gia của con người trong quá trình phản hồi, so với khi mô hình tự học hoặc khi con người xử lý dữ liệu mà không có hỗ trợ từ AI.
Con người và máy móc phối hợp với nhau sẽ mang lại hiệu quả cao hơn và kết quả tốt hơn. Ngành y tế chỉ là một trong rất nhiều lĩnh vực đang áp dụng mô hình học máy có sự tham gia của con người.
Trong các quy trình kiểm tra và đảm bảo chất lượng linh kiện quan trọng của ô tô hoặc máy bay, hệ thống kiểm tra tự động bằng AI rất hữu ích. Tuy nhiên, để đảm bảo an toàn và tạo sự yên tâm, việc có chuyên gia con người giám sát vẫn là điều cần thiết.
Phản hồi từ con người cũng đặc biệt quan trọng trong những trường hợp dữ liệu huấn luyện còn khan hiếm, chẳng hạn như các tập dữ liệu liên quan đến ngôn ngữ hiếm hoặc hiện vật đặc biệt. Khi mô hình học máy không có đủ dữ liệu để học, sự tham gia của con người là yếu tố không thể thiếu để mô hình có thể học hiệu quả và tạo ra kết quả đáng tin cậy.
Nguồn: Tổng hợp
