Πώς να προσθέσετε ανθρώπινη έγκριση σε μια ροή εργασίας τεχνητής νοημοσύνης

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ασταμάτητη, αλλά Υπάρχει μια λεπτομέρεια που κανένα μοντέλο, όσο εξελιγμένο κι αν είναι, δεν μπορεί να αντικαταστήσει: την ανθρώπινη κρίση.Η προσθήκη ανθρώπινης έγκρισης σε μια ροή εργασίας τεχνητής νοημοσύνης είναι απαραίτητη, ειδικά σε περιβάλλοντα παραγωγής όπου οι αποφάσεις έχουν συνέπειες στον πραγματικό κόσμο. Σε αυτήν την ανάρτηση, θα σας δείξουμε πώς να εφαρμόσετε αυτό το επίπεδο εποπτείας, ώστε ένα άτομο να έχει τον τελευταίο λόγο.

Γιατί να σταματήσει η μηχανή;

Οι αυτόνομοι πράκτορες και η γενετική τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπουν τη δημιουργία πλήρως αυτοματοποιημένων και ανεξάρτητων ροών εργασίας. Υπάρχουν πλέον εργαλεία που μπορούν να συντάσσουν email, να εκτελούν κώδικα, να χειρίζονται βάσεις δεδομένων, ακόμη και να διαχειρίζονται διαφημιστικές καμπάνιες χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Ενώ αυτό εξοικονομεί ώρες χειρωνακτικής εργασίας, Η παραχώρηση πλήρους ελέγχου σε ένα μη επιβλεπόμενο γλωσσικό μοντέλο (LLM) ενέχει σημαντικό κίνδυνο.

Φανταστείτε, για παράδειγμα, έναν πράκτορα τεχνητής νοημοσύνης με πρόσβαση σε μια βάση δεδομένων πελατών και άδεια να στέλνει email ή να διαγράφει αρχεία. Μια παραίσθηση ή μια κακώς διατυπωμένη προτροπή Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε μια μαζική καμπάνια μέσω email ή στη διαγραφή κρίσιμων δεδομένων. Και αυτό μπορεί να είναι πολύ δαπανηρό για κάθε εταιρεία, ειδικά όταν περιλαμβάνει μη αναστρέψιμες ενέργειες με πραγματικές συνέπειες.

Εκτός από τον κίνδυνο, υπάρχουν και οι νομικοί κανονισμοίΗ προσθήκη ανθρώπινης έγκρισης σε μια ροή εργασίας τεχνητής νοημοσύνης είναι υποχρεωτική σε τομείς όπως τα χρηματοοικονομικά, η υγειονομική περίθαλψη, η ασφάλεια και η εκπαίδευση. Σε αυτές τις περιπτώσεις, ο νόμος απαιτεί από έναν άνθρωπο να πιστοποιεί ορισμένες αποφάσεις, επομένως δεν πρόκειται για θέμα προτίμησης, αλλά για νομική υποχρέωση.

Ποιο είναι το μοτίβο Άνθρωπος-εντός-Βρόχου;

Για να ξεπεραστούν αυτές οι προκλήσεις χωρίς να θυσιαστεί η ταχύτητα του αυτοματισμού, η έννοια του Άνθρωπος-σε-κύκλο (HITL), ή ανθρώπινη έγκριση στη ροή εργασίας. Είναι απλώς ένας αρχιτεκτονικός σχεδιασμός όπου ένα αυτοματοποιημένο με τεχνητή νοημοσύνη σύστημα εκτελεί μια παύση σε κρίσιμα σημεία της διαδικασίας για να επιτραπεί η ανθρώπινη παρέμβαση.

Αυτό σας επιτρέπει να ελέγξετε, να τροποποιήσετε ή να επιβεβαιώσετε μια ενέργεια πριν εκτελεστεί. Έτσι, αντί να αναθέσετε το 100% της εκτέλεσης στην Τεχνητή Νοημοσύνη ή, αντίθετα, να εκτελέσετε όλη την εργασία χειροκίνητα, Το HITL συνδυάζει τα καλύτερα και των δύοΑφενός, η Τεχνητή Νοημοσύνη εκτελεί το βαρύ έργο της ανάλυσης, της σύνθεσης και της υποβολής προτάσεων, και αφετέρου, ένας ανθρώπινος επόπτης παρέχει κρίση, ηθική και τελική επικύρωση.

Πώς να προσθέσετε ανθρώπινη έγκριση σε μια ροή εργασίας τεχνητής νοημοσύνης;

Εδώ μπαίνουμε στο πρακτικό κομμάτι της προσθήκης ανθρώπινης έγκρισης σε μια ροή εργασίας τεχνητής νοημοσύνης. Λογικά, η υλοποίηση εξαρτάται από τον τύπο της ροής εργασίας, το εργαλείο που χρησιμοποιείται και το επιθυμητό επίπεδο αυτοματισμού. Αλλά σε όλες τις περιπτώσεις, το σύστημα πρέπει να είναι σε θέση να παύση της κατάστασής του, ειδοποίηση του κριτή, αναμονή για την απάντηση και συνέχιση της επεξεργασίας σύμφωνα με την απόφαση που ελήφθη.

Προσδιορίστε τα κρίσιμα σημεία ελέγχου

Το πρώτο βήμα είναι να προσδιοριστούν τα κρίσιμα σημεία ελέγχου, δηλαδή τα στιγμές που το σύστημα θα σταματήσει και θα ζητήσει ανθρώπινη παρέμβασηΜια καλή ροή εργασίας τεχνητής νοημοσύνης δεν απαιτεί ανθρώπινη έγκριση σε κάθε βήμα, αλλά μόνο σε εκείνα που πραγματικά έχουν σημασία. Για να προσδιορίσετε αυτά τα βήματα, είναι χρήσιμο να αναλύσετε τον κίνδυνο σφάλματος, τον αντίκτυπο στον χρήστη, την πολυπλοκότητα του πλαισίου και τις νομικές απαιτήσεις.

Γενικά, οι διαδικασίες εντός μιας ροής εργασίας τεχνητής νοημοσύνης χωρίζονται σε δύο κατηγορίες. Η πρώτη είναι η ενέργειες ανάγνωσης/ανάλυσηςόπως η εξαγωγή κειμένου, η αναζήτηση δεδομένων και η δημιουργία προσχεδίων. Το δεύτερο είναι το δράσεις συγγραφής/επηρεασμούόπως αποστολή, πραγματοποίηση πληρωμών ή διαγραφή αρχείων. Συνήθως, χρειάζεται μόνο να προσθέσετε ανθρώπινη έγκριση στη ροή εργασίας της τεχνητής νοημοσύνης προτού εκτελέσει ενέργειες εγγραφής.

Επιλέξτε το κατάλληλο πλαίσιο ή πλατφόρμα

Μιλώντας συγκεκριμένα για το πώς να προσθέσετε ανθρώπινη έγκριση σε μια ροή εργασίας τεχνητής νοημοσύνης, υπάρχουν διαφορετικά εργαλεία που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ανάλογα με την τεχνολογική σας στοίβα. Αυτά τα εργαλεία χειρίζονται την παύση εκτέλεσης και σας επιτρέπουν να προσθέσετε ένα βήμα "Ανθρώπινης Αναθεώρησης" απευθείας από τον κύριο πίνακα ελέγχου τους.

Για παράδειγμα, πλατφόρμες όπως n8n o Μάρκα Έχουν συγκεκριμένους κόμβους έγκρισης (Περιμένετε για Webhook o Κόμβος έγκρισηςΌταν η ροή φτάσει σε αυτόν τον κόμβο, παγώνει και δημιουργεί έναν μοναδικό σύνδεσμο που αποστέλλεται στον επόπτη. Αυτός ο σύνδεσμος περιέχει τις παραμέτρους που θέλει να χρησιμοποιήσει ο εκπρόσωπος και τις επιλογές "Έγκριση" ή "Άρνηση".

Υπάρχουν επίσης οι πλαίσια όπως το LangGraph, η επέκταση LangChain για γραφήματα πρακτόρων. Αυτά ενσωματώνουν εγγενείς συναρτήσεις του διακοπή y ελεγκτές, που διακόπτουν προσωρινά ένα γράφημα εκτέλεσης μέχρι να λάβει μια εξωτερική εντολή.

Προσθήκη ανθρώπινης έγκρισης σε μια ροή εργασίας τεχνητής νοημοσύνης: ορισμός του καναλιού ειδοποιήσεων

Για να προσθέσετε ανθρώπινη έγκριση σε μια ροή εργασίας τεχνητής νοημοσύνης, είναι απαραίτητο ο ελεγκτής να λαμβάνει την ειδοποίηση γρήγορα και εύκολα. Σε μεγάλο βαθμό, το κανάλι και η διεπαφή μέσω της οποίας θα τη λάβει θα εξαρτηθούν από το εργαλείο που έχει επιλεγεί για την ενεργοποίηση της παύσης. Για παράδειγμα, Το n8n διαθέτει εγγενή ενσωμάτωση για Slack και Microsoft Teamsκαι επιτρέπει επίσης την αποστολή ειδοποιήσεων μέσω email.

Καθιέρωση πολιτικών Χρονικό όριο y Εφεδρικές επιλογές

Τι συμβαίνει όμως εάν ο υπεύθυνος έγκρισης δεν είναι διαθέσιμος ή χρειάζεται ώρες για να απαντήσει; Ένα επαγγελματικό σύστημα για την προσθήκη ανθρώπινης έγκρισης σε μια ροή εργασίας τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να το λάβει αυτό υπόψη. κανόνες χρόνου αναμονής.

Για παράδειγμα, Συναρτήσεις βημάτων AWS προσφέρει το μοτίβο «περιμένετε για επανάκληση» (περιμένετε για επανάκληση). Η ροή εκδίδει ένα διακριτικό (π.χ., μέσω email ή SNS) και μεταβαίνει σε κατάσταση αναστολής λειτουργίας. Απλώς ξύπνα και συνέχισε αφού λάβεις πίσω αυτό το διακριτικό με την απόφαση (εγκρίθηκε/απορρίφθηκε) λήφθηκε από τον ανθρώπινο επόπτη.

Μια άλλη χρήσιμη διαμόρφωση αποτελείται από ανακατεύθυνση της ειδοποίησης σε ένα γενικό κανάλι ή σε έναν δευτερεύοντα χρήστη Εάν το καθορισμένο πρωτεύον στοιχείο δεν ανταποκριθεί εντός ενός καθορισμένου χρονικού πλαισίου, η ενέργεια μπορεί να ακυρωθεί. Εναλλακτικά, μπορεί να ρυθμιστεί ώστε να ακυρωθεί η ενέργεια εάν λήξει το χρονικό όριο, για να αποφευχθούν οι παρωχημένες εκτελέσεις.

Εφαρμογή ανατροφοδότησης για βελτίωση της ροής

Τελευταίο αλλά εξίσου σημαντικό είναι η εφαρμογή συνεχούς ανατροφοδότησης για τη βελτίωση της ροής εργασίας της Τεχνητής Νοημοσύνης. Εάν ένας άνθρωπος απορρίψει μια ενέργεια, η απλή διακοπή της ροής εργασίας δεν αρκεί: Το σύστημα πρέπει να είναι σε θέση να χωνέψει αυτήν την απόρριψηΟι αποφάσεις του επόπτη θα πρέπει να καταγράφονται για τη βελτίωση των προτροπών, την τροφοδότηση μιας βάσης δεδομένων RAG, την τελειοποίηση του μοντέλου κ.λπ.

Κατανοώντας τα βασικά βήματα και ορισμένα χρήσιμα εργαλεία, είναι δυνατό να προσθέσετε αποτελεσματικά την ανθρώπινη έγκριση σε μια ροή εργασίας τεχνητής νοημοσύνης. Σε μεγάλο βαθμό, το πόσο καλά το κάνετε αυτό εξαρτάται από τον τύπο της ροής εργασίας, τα εργαλεία που εμπλέκονται και το επιθυμητό αποτέλεσμα (βλ. θέμα Πώς να ρυθμίσετε μια ροή εργασίας με πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης χωρίς να χάσετε τον έλεγχοΤο κλειδί της επιτυχίας βρίσκεται στο σχεδιάστε μια άνετη και χωρίς τριβές διαδικασίαότι η διαδικασία έγκρισης δεν διαρκεί περισσότερο από την εκτέλεση της εργασίας χειροκίνητα.