Human-in-the-Loop nell’IA: Maggiore precisione, meno rischi

Se stai pensando di migliorare la tua azienda con l’AI, non sei solo. Con i chatbot AI che sono il canale di comunicazione in più rapida crescita, non sono più un lusso, ma un’aspettativa.

Ma rinunciare a quel controllo può fare paura. Delegare operazioni cruciali a un cosiddetto ‘algoritmo scatola nera’ può sembrare un salto nel vuoto.

Ed è proprio così, motivo per cui le aziende si affidano all’intervento umano per guidare l’AI. Quasi tutti i framework di agenti AI includono l’uomo nel ciclo – supervisione umana sulle operazioni AI.

In questo articolo spiegherò cos’è, come funziona e porterò alcuni esempi di come l’intervento umano viene utilizzato ogni giorno per dare agli utenti un maggiore controllo su chatbot AI e agenti.

Cos’è il processo human-in-the-loop?

Human-in-the-loop (HITL) è un approccio collaborativo all'AI in cui l'intervento umano viene utilizzato per migliorare o estendere le capacità dell'AI. Questo può avvenire tramite dati annotati da persone, correzione degli output del modello o affidando compiti completi agli umani quando l'AI è incerta o inefficace.

Il termine può essere un po' ambiguo. Tecnicamente si riferisce a qualsiasi coinvolgimento umano nel ciclo di vita delle applicazioni di intelligenza artificiale – dalla etichettatura dei dati e valutazione dei modelli fino all'apprendimento attivo e alle escalation.

In pratica, quando i fornitori di AI offrono la funzionalità HITL, generalmente significa supervisione sulle risposte dell’AI: la possibilità di rivedere le risposte e di trasferire le interazioni del chatbot agli operatori umani.

Come sono coinvolti gli esseri umani nell’IA?

Una pipeline AI ben organizzata prevede diversi punti di ingresso per l’intervento umano.

L’IA viene addestrata per individuare schemi nei dati di training e poi generalizzarli su nuovi dati mai visti. Siamo noi a decidere quali dati vede il modello, ma non quali schemi ne ricava.

In ogni fase del processo – raccolta dati, addestramento e distribuzione – sono le persone a dover garantire che il modello funzioni come previsto.

A seconda di dove e come avviene questo intervento umano, può rientrare in una delle seguenti categorie:

Fornire feedback per l’apprendimento continuo

Sai quando ChatGPT ti chiede quale delle due risposte è migliore? Il feedback può essere trattato come nuovi dati su cui addestrare il modello.

Il feedback non deve per forza essere esplicito.

Pensa ai suggerimenti sui social media. Un modello predittivo suggerisce costantemente contenuti in base alla tua cronologia. Più usi la piattaforma, più le tue scelte vengono utilizzate come dati per addestrare continuamente il modello di raccomandazione.

In questo caso, sei tu l’umano. E usando l’app, diventi una guida per i suggerimenti futuri.

Qui si chiude il cerchio: il modello viene addestrato sui dati, gli utenti interagiscono con il modello, e queste interazioni generano a loro volta dati su cui il modello viene nuovamente addestrato.

Gestione delle situazioni critiche

HITL non serve necessariamente a migliorare il sistema. A volte si tratta di affidare i casi più difficili agli esseri umani.

Valuta un chatbot per il supporto clienti. Alleggerisce gran parte del lavoro del tuo team rispondendo chiaramente, sinteticamente e con precisione al 95% delle domande.

Ma poi c’è quel 5%.

Alcuni casi saranno così specifici o particolari da essere fuori dalla portata dell’IA. Anche se l’intervento umano non migliora il modello in questi casi, è un ottimo esempio di come umani e machine learning possano lavorare in modo sinergico.

Annotazione dei dati per l’addestramento

Tecnicamente, quasi tutto il machine learning è costruito con un meccanismo HITL. Per questo motivo, quando parliamo di HITL, ci riferiamo principalmente alle categorie sopra.

Detto ciò, sarebbe scorretto non sottolineare il lavoro umano e l’esperienza necessari nel ciclo di apprendimento automatico.

I dati sono la base dell’IA e dipendono dagli esseri umani. I modelli IA vengono addestrati a prevedere etichette a partire da dati di input. Le etichette sono il risultato atteso dall’IA, e sta a noi umani definirle.

Alcuni esempi di etichettatura umana includono:

• Scrivere a mano le risposte ai prompt per addestrare i large language models (LLM)
• Trascrivere file audio per modelli di riconoscimento vocale.
• Annotare oggetti in immagini per modelli di object detection
• Contrassegnare email di esempio come spam-o-non-spam per il rilevatore di spam di un client di posta

Valutazione delle prestazioni del modello

La maggior parte del tempo speso per costruire modelli AI serve a capire come migliorarli. Anche se ci sono infinite metriche calcolabili, come precisione e richiamo, serve esperienza per capire davvero come funziona il modello e, soprattutto, cosa fare al riguardo.

Ad esempio, un ricercatore potrebbe notare che il modello riconosce bene le immagini di cani, ma non quelle di hot dog. In genere, questo si risolve aggiungendo o diversificando le immagini di hot dog.

A volte un modello di chat fatica a ricordare le informazioni dei messaggi precedenti. Un ricercatore interviene generalmente apportando modifiche a basso livello all’architettura o al metodo di generazione del modello.

I vantaggi dell’AI con supervisione umana

L’IA può essere estremamente efficiente ed efficace nel riconoscere schemi sottili, ma le persone sono intelligenti.

HITL consiste nel combinare il livello di sfumatura umano con l’efficienza dell’automazione dei flussi AI per offrire risposte su misura per l’esperienza desiderata da utenti e fornitori.

1. Precisione e affidabilità

Questa è ovvia. Cosa c'è di meglio dell'AI semplice? L'AI corretta.

Non solo è ottimizzato per gestire casi limite, ma è anche affidabile perché gli utenti sanno che gli output saranno continuamente revisionati e migliorati.

2. Riduzione dei bias

I dati non sono perfetti e i risultati dei modelli lo rifletteranno. Il bias – cioè la tendenza a favorire certi risultati rispetto ad altri – è un problema comune nel machine learning e nell’AI.

La generazione di immagini con connotazioni razziali o la valutazione delle qualifiche lavorative in base al genere sono esempi di come l'IA rifletta i bias presenti nei dati di addestramento.

L’HITL permette alle persone di segnalare questi problemi e guidare il modello verso risultati più equi.

3. Miglioramento continuo e adattabilità

L’addestramento non termina quando un modello entra in produzione. L’approccio HITL permette al modello di continuare a imparare da nuovi dati per generalizzare meglio su casi mai visti prima.

Ad esempio, modificare il testo generato o seguire le scelte di contenuto degli utenti offre più dati che il modello può usare per migliorare.

Ma non basta che un modello migliori; deve anche cambiare.

È facile dare per scontato come ci adattiamo a un mondo in continuo cambiamento. Con l’IA, questo non è garantito. L’HITL combina competenza e giudizio per mantenere l’output di un modello allineato ai tempi.

4. Trasparenza e fiducia

Coinvolgere gli esseri umani rende le decisioni dell'AI più trasparenti. Con persone che correggono le risposte o risolvono i casi a bassa certezza, gli utenti possono essere rassicurati di interagire con un algoritmo affidabile.

Ci permette di mantenere il controllo sull’AI, e non il contrario.

Casi d’uso dell’Human-in-the-Loop

1. Guida autonoma

Con un valore di mercato previsto di 3,9 trilioni di dollari nel prossimo decennio, la guida autonoma potrebbe essere la prossima grande frontiera dell’IA. Si basa su modelli di rilevamento oggetti e decisioni istantanee per simulare la guida umana.

Ma per qualcosa di così automatico, si affida comunque molto agli umani. I modelli osservano costantemente i comportamenti di guida umani e confrontano le proprie decisioni con le previsioni fatte.

2. Retail

Un chatbot per il retail è un ottimo modo per automatizzare le interazioni con i clienti offrendo comunque un’esperienza personalizzata. HITL ti permette di mantenere questa esperienza fluida e coerente con la tua azienda. Ad esempio, potresti:

• Rivedi e correggi le raccomandazioni di prodotto del bot
• Fai parlare il cliente delle sue esigenze di base prima di passare a un operatore umano

3. Finanza

I chatbot per la finanza sono un ottimo modo per integrare automazione AI e competenza umana.

I sistemi di rilevamento frodi sono ottimi nell’individuare attività sospette nelle transazioni. Ma non tutte le attività sospette sono fraudolente, e non vuoi che la tua carta venga bloccata ogni volta che cambi ordine di caffè.

HITL può rimandare i casi a bassa certezza e basso rischio agli esseri umani.

La valutazione del rischio di prestito è un altro ambito in cui l’AI eccelle: è ottima nel calcolare probabilità su dati apparentemente non correlati. Tuttavia, questi dati conterranno quasi sicuramente qualche bias.

Mantenere l’equità e ridurre i bias spesso richiede l’intervento di una persona reale.

4. Sanità

L’utente di Reddit la cui vita è stata salvata da Claude sarà il primo a sostenere il potenziale dell’IA in ambito sanitario.

I chatbot medici AI hanno già mostrato parte del loro potenziale, ma si va oltre: l’IA può aiutare a determinare una diagnosi da una risonanza magnetica o suggerire follow-up in base ai risultati degli esami. Ma non sono ancora pronto a rinunciare ai medici.

L’HITL offre il meglio di entrambi i mondi: individua casi che i medici potrebbero aver trascurato, lasciando comunque a loro la decisione finale.

Usa oggi l’AI aumentata dall’uomo

Botpress ha migliaia di bot distribuiti con supervisione umana integrata, ed è la piattaforma di agenti IA più flessibile sul mercato.

Botpress offre integrazione HITL, builder visuale drag-and-drop e distribuzione su tutti i principali canali di comunicazione (inclusi Slack, Telegram, WhatsApp, web), così usare l’AI non significa rinunciare al tocco personale.

Inizia a costruire oggi. È gratis.

Domande frequenti

Come faccio a capire se il mio sistema AI necessita dell'intervento umano nel processo?

Il tuo sistema IA probabilmente necessita dell’intervento umano se gestisce decisioni critiche, incontra spesso situazioni ambigue o rare, rischia di produrre risultati distorti o dannosi, oppure opera in ambiti dove precisione assoluta e giudizio umano sono essenziali per la conformità o la fiducia del cliente.

L’human-in-the-loop può essere usato anche in processi aziendali non tecnici o solo nei modelli AI?

L’approccio human-in-the-loop può essere usato anche in processi aziendali non tecnici, come la revisione dei reclami dei clienti o la moderazione dei contenuti, perché significa inserire il giudizio umano in qualsiasi flusso automatizzato dove le decisioni della macchina potrebbero non bastare.

Usare il human-in-the-loop significa che il mio sistema AI è meno avanzato?

Utilizzare l’intervento umano non significa che il tuo sistema AI sia meno avanzato. Dimostra che dai priorità a sicurezza ed equità, combinando la rapidità e il riconoscimento di schemi dell’AI con il giudizio umano per decisioni più sfumate, spesso essenziali.

L’AI con supervisione umana è conveniente per le piccole imprese o solo per le grandi aziende?

L’AI con supervisione umana è sempre più conveniente per le piccole imprese perché gli strumenti moderni permettono di coinvolgere persone solo nei casi complessi, riducendo i costi di manodopera e migliorando comunque accuratezza e affidabilità senza bisogno di grandi team.

Quanto costa aggiungere processi human-in-the-loop a un sistema AI?

Aggiungere processi human-in-the-loop può costare da poco — se usi personale interno saltuariamente — a molto, arrivando a centinaia o migliaia di dollari al mese se servono revisori dedicati o specialisti, con costi determinati soprattutto dal volume e dalla complessità delle attività da gestire.