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Human in the Loop: Wo Mensch und KI sich treffen

Christian Kleemann
Veröffentlicht am: 03.11.23
Geschätzte Lesedauer: 6 Minuten

Human in the Loop (HITL) entfaltet eine kraftvolle Symbiose zwischen Mensch und KI, die Innovationen antreibt und die Zusammenarbeit verbessert. In diesem Beitrag zeigen wir, was Human in the Loop ist und warum du den Begriff im Blick behalten solltest.

💡 Das Wichtigste zusammengefasst

  • HITL ermöglicht eine tiefere Mensch-Maschine-Symbiose für präzise, vertrauenswürdige und innovative Ergebnisse.
  • Es fördert die kontinuierliche Interaktion zwischen Menschen und KI, um die Leistung zu verbessern und menschliche Expertise in den Mittelpunkt zu stellen.
  • Durch die Anwendung von HITL, z.B. im Feintuning von KI-Modellen wie LLM ChatGPT, können Unternehmen die Qualität und Zuverlässigkeit ihrer KI-Systeme erheblich steigern.
  • HITL stärkt die Brücke zwischen menschlicher Intuition und maschineller Präzision, um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen.

Was ist Human in the Loop?

Human in the Loop (HITL) ist ein Konzept, das im Herzen der künstlichen Intelligenz (KI) eine besondere Stelle einnimmt.

Doch was genau bedeutet das?

Ein Human in the Loop ist ein Mensch, der ein KI-System trainiert, testet und optimiert, um zuverlässigere Ergebnisse zu erzielen. Zu Beginn einer neuen Tätigkeit kann eine KI, ähnlich wie ein Schüler, Fehler machen oder bestimmte Einzelheiten falsch verstehen. Durch die Einbindung des Menschen in diesen Lernprozess können diese Fehler korrigiert und das System verbessert werden.

Hier ein Beispiel für einen Human in the Loop.

Eine Abbildung, die einen Entwickler, einen Arzt und einen Patienten im Krankenhaus zeigt, während sie gemeinsam das Konzept von 'Human-in-the-Loop' anwenden. Der Entwickler, der Arzt und der Patient sind auf dem Bild zu sehen, wie sie zusammenarbeiten und Informationen austauschen.

In dem Video von GWA Hygiene siehst du, wie der Entwickler die Schritte der KI überwacht und bewertet. Dies ist eine Stufe von Human in the Loop.

Das Schöne an HITL ist, dass es eine Synergie schafft, die über die reine Maschinenintelligenz hinausgeht.

Warum ist das nun wichtig? 

Es stellt sich heraus, dass die Kombination von Mensch und KI leistungsfähiger ist als die von Mensch und Mensch oder KI und KI.

In einer Zeit, in der KI immer mehr Bereiche unseres Lebens durchdringt, bietet HITL eine Brücke zwischen menschlicher Intuition und maschineller Präzision. Es ermöglicht uns, KI-Systeme zu bauen, die nicht nur intelligent, sondern auch zuverlässig und verständlich sind. Mit HITL können wir die Stärken beider Welten nutzen, um bessere Lösungen für komplexe Probleme zu finden.

Der Mehrwert von Human in the Loop

Beim Human in the Loop wird durch menschliche Expertise im Prozess die Qualität kontrolliert, Standards eingehalten und die Entwicklung effizient umgesetzt.

Das Konzept des Human in the Loop ist nicht nur faszinierend, sondern bringt auch einen echten Mehrwert mit sich. Durch die Verbindung der einzigartigen Stärken von menschlicher und maschineller Intelligenz entsteht eine kraftvolle Symbiose, die die Entscheidungsfindung erheblich verbessert.

Während Maschinen gigantische Datenmengen in Blitzgeschwindigkeit durchforsten, bringen Menschen ihre Intuition, Erfahrung und ethische Beurteilung in die Gleichung ein.

Das Ergebnis? Entscheidungen, die sowohl Daten-getrieben als auch menschenzentriert sind.

Hier einige Anwendungsbereiche an, in denen Human in the Loop wertvoll ist:

Datenannotation: In der Welt des Maschine-Learnings ist die Qualität der Trainingsdaten entscheidend. Hier kommen Menschen ins Spiel, um Daten zu prüfen, hinzuzufügen und zu klassifizieren, was den Lernprozess der KI präziser und effektiver macht.

Qualitätskontrolle: In vielen Industriezweigen ist die Qualitätskontrolle ein kritischer Schritt. Mit HITL können Menschen die von KI-Systemen erzeugten Ergebnisse überprüfen und korrigieren, um sicherzustellen, dass sie den Standards entsprechen.

Interaktive Systeme: In interaktiven Systemen, beispielsweise in der Kundenbetreuung, können Menschen in Echtzeit eingreifen und Unterstützung bieten, wenn die KI an ihre Grenzen stößt.

Fehlertolerante Systeme: In sicherheitskritischen Anwendungen, wie der autonomen Fahrzeugsteuerung, ist HITL entscheidend, um eine zusätzliche Kontrollschicht zu schaffen, die Fehler minimieren und die Sicherheit erhöhen kann.

Mit diesen Beispielen wird deutlich, wie wertvoll die Einbindung des Menschen in den KI-Prozess ist und wie Human in the Loop die Tür zu effektiveren und zuverlässigeren Lösungen öffnet.

Human in the Loop in der Praxis: Fallbeispiel für ein LLM fine-tuning am Beispiel ChatGPT

Ein Bild, das den Vergleich zwischen Fine-Tuning eines Large Language Model (LLM) und dem Einsatz von vorhandenem Wissen darstellt.
Beim fine-tuning wird das LLM-Modell auf spezifische Aufgaben oder Daten trainiert, während beim Zugriff auf vorhandenes Wissen das Modell mit bereits vorhandenen Informationen angereichert wird.

Large Language Modelle (LLM) wie ChatGPT sind bekanntermaßen fortschrittliche KI-Modelle, die natürliche Sprache verstehen und, basierend auf Eingaben, Ergebnisse liefern können.

Da diese Modelle auf Unmengen an Daten aufsetzen und auf Basis von Wahrscheinlichkeiten operieren, ist es nur logisch, dass ohne weiteres Training nicht alles perfekt läuft.

Hierbei unterscheiden wir 2 Methoden:

  1. Das Feintuning (hiermit verhält sich das Modell in einer bestimmten Weise)
  2. Die Wissensbasis (hiermit setzt das Modell auf einem Erfahrungsschaft auf)

Hier tritt daher auch Human in the Loop auf den Plan. Durch das Feintuning unter Einbeziehung menschlicher Expertise können die Antworten des Modells präzisiert und seine Leistung insgesamt verbessert werden.

In einem typischen Feintuning-Prozess werden menschliche Experten damit beauftragt, die Antworten des Modells zu überprüfen, zu korrigieren und Feedback zu geben. 

Dieses Feedback wird dann verwendet, um das Modell besser zu machen. Im Fall von ChatGPT könnte das beispielsweise bedeuten, die Art und Weise zu verbessern, wie es Kontext versteht oder wie es auf bestimmte Arten von Anfragen reagiert.

Die Verbesserungen durch HITL gehen auch weit über die technische Leistung hinaus. Sie fördern auch das Vertrauen in das System, da Nutzer wissen, dass menschliche Expertise in den Prozess integriert wurde, um eine höhere Qualität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Mit Human in the Loop zu besseren Ergebnissen

Eine Symbiose zwischen Mensch und Maschine kann uns effizienter, kreativer und leistungsfähiger machen als jemals zuvor. Dennoch sollte die Expertise des Menschen im Fokus bleiben.

Die Reise durch das Land von Human in the Loop ist faszinierend und zeigt uns eine Zukunft, in der Menschen und KI Hand in Hand arbeiten, um Herausforderungen zu meistern und neue Möglichkeiten zu eröffnen.

Dabei geht es allerdings nicht darum, mit einer KI zu verschmelzen oder andere Sci-Fi-Ideen. Es geht im Kern darum, die Modelle zu verstehen, zu trainieren, zu überwachen und gemeinsam die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Die Potenziale von HITL sind enorm: von der Verbesserung der Datenqualität über die Schaffung vertrauenswürdiger KI-Systeme bis hin zur Beschleunigung des Innovationsprozesses in verschiedenen Industriezweigen.

Doch dies ist nur die Spitze des Eisbergs. Die Welt der KI ist reich an Konzepten, die darauf warten, erforscht zu werden. HITL ist ein Sprungbrett, das uns den Eintritt in diese aufregende Arena ermöglicht. Durch das Verständnis und die Anwendung von HITL kannst du die Art und Weise, wie du KI siehst und nutzt, erheblich erweitern.

Human in the Loop kann uns ermutigen, zusammen mit der KI noch viel bessere Resultate zu erzielen.

Durch die Kombination der einzigartigen Stärken von menschlicher Intuition und maschineller Präzision entsteht eine Synergie, die die Art und Weise, wie wir komplexe Probleme angehen und lösen, revolutionieren kann.

Die Bedeutung von HITL in der heutigen KI-Landschaft kann nicht genug betont werden. Es ebnet den Weg für eine engere Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, fördert das Vertrauen in KI-Systeme und unterstützt uns dabei, das volle Potenzial der KI zu erschließen.

Die Exploration von HITL ist ein aufregender Schritt in eine Zukunft, in der KI und Menschheit Hand in Hand arbeiten, um die Herausforderungen von heute und morgen zu meistern. Die Chancen zur Weiterentwicklung und Anwendung von HITL sind grenzenlos, und die Reise, die vor uns liegt, ist ebenso spannend wie lohnend.

Unabhängig davon sollten wir immer auch die Sicherheit von KI-System stark im Auge behalten, sodass wir gemeinsam das bestmögliche Ergebnis erzielen.

Beliebte Fragen

Wie sehen andere Beispiele für Human in the Loop aus?

  • HITL findet sich in verschiedenen Szenarien, beispielsweise in der Qualitätskontrolle von industriellen Fertigungsprozessen, wo Menschen und KI zusammenarbeiten, um Fehler zu erkennen und zu korrigieren. Auch in der Medizindiagnostik leistet HITL wertvolle Dienste, indem es Ärzten hilft, genauere Diagnosen zu stellen.

Wie unterscheidet sich Human in the Loop von Supervised Learning?

  • Während Supervised Learning primär auf dem Training von Modellen mit vorher gelabelten Daten basiert, fokussiert sich HITL auf die kontinuierliche Einbindung menschlicher Expertise, um die Leistung der KI während des Betriebs zu verbessern.

Wie funktioniert Deep Learning?

  • Deep Learning ist eine Unterklasse des Maschinenlernens, die auf neuronalen Netzen basiert. Diese Netze können aus vielen Schichten bestehen, die jeweils komplexe Muster in den Daten erkennen und interpretieren, um End-to-End-Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Was sind die Herausforderungen von Human in the Loop?

  • Einige Herausforderungen von HITL umfassen die Notwendigkeit einer effektiven Kommunikation zwischen Menschen und KI, die Schwierigkeit, die richtige Balance zwischen menschlicher und maschineller Beteiligung zu finden, und die potenzielle Verzögerung in Entscheidungsprozessen durch menschliche Überprüfung.

Was sind die Vor- und Nachteile von Human in the Loop?

  • Vorteile: Verbesserte Entscheidungsfindung, höhere Vertrauenswürdigkeit der KI und Möglichkeit für kontinuierliches Lernen.
  • Nachteile: Potenzielle Verzögerungen, höhere Kosten durch menschliche Beteiligung und mögliche Schwierigkeiten bei der Skalierung.

Welche Anwendungen gibt es für Deep Learning in verschiedenen Branchen?

  • Deep Learning revolutioniert viele Branchen, von der Automobilindustrie mit selbstfahrenden Autos bis hin zur Gesundheitsbranche, in der es bei der Erkennung von Krankheiten hilft. Auch in der Finanzbranche, im Einzelhandel und in der Energiewirtschaft werden durch Deep Learning neue Möglichkeiten eröffnet.

Dir hat der Beitrag gefallen, du hast bereits erste Erfahrungen in der praktischen Anwendung gesammelt oder du hast Fragen zu meinem Beitrag?

Lass es mich in den Kommentaren wissen 🙂


Hinweis: dieser Beitrag wurde zu 55 % durch eine KI erstellt. Umfang: Inhalt, Titelbild, Aufzählung, Meta Description. Du hast Fragen, wie du KI in deinen Unternehmensprozess integrieren kannst? Melde dich bei uns unter info@ki-cafe.de

Christian Kleemann

Digitalstratege & KI-Enthusiast Christian Kleemann berät seit 2014 namhafte Unternehmen bei der Prozessautomatisierung, entlang von Content-Strategien sowie bei der KI-Integration.

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