Yapay Zekada İnsan-Döngüde: Daha Yüksek Doğruluk, Daha Az Risk

İşinizi yapay zeka ile geliştirmeyi düşünüyorsanız yalnız değilsiniz. Yapay zeka sohbet botları en hızlı büyüyen iletişim kanalı haline geldi ve artık bir lüks değil, bir beklenti.

Ancak bu kontrolü bırakmak biraz ürkütücü olabilir. Kritik operasyonları bir 'kara kutu algoritmasına' devretmek büyük bir güven gerektirir.

Ve gerçekten de öyle, bu yüzden işletmeler yapay zekayı yönlendirmek için insan müdahalesine güvenir. Neredeyse tüm yapay zeka ajanı çerçeveleri insan-döngüde yaklaşımını içerir—yani yapay zeka işlemleri üzerinde insan gözetimi.

Bu yazıda, insan-döngüde yaklaşımının ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve insan müdahalesinin yapay zeka sohbet botları ve ajanlarında kullanıcılara nasıl daha fazla kontrol sağladığına dair günlük örnekler vereceğim.

İnsan-döngüde nedir?

İnsan-döngüde (HITL), insan girdisinin yapay zekanın yeteneklerini geliştirmek veya genişletmek için kullanıldığı işbirlikçi bir yaklaşımdır. Bu, insan tarafından etiketlenmiş veriler, düzeltilmiş model çıktıları veya yapay zekanın yetersiz kaldığı durumlarda insanların tüm görevi üstlenmesi şeklinde olabilir.

Terim biraz belirsiz olabilir. Teknik olarak, yapay zeka uygulamalarının yaşam döngüsündeki herhangi bir insan katılımını ifade eder—veri etiketleme ve model değerlendirmeden aktif öğrenme ve yönlendirme gerektiren durumlara kadar.

Pratikte, yapay zeka sağlayıcıları HITL işlevi sunduğunda, genellikle yapay zeka çıktıları üzerinde gözetim anlamına gelir: Yanıtları gözden geçirme ve sohbet botu etkileşimlerini insan temsilcilere aktarma imkanı.

Yapay zekada insanlar “döngüde” nasıl yer alıyor?

İyi çalışan bir yapay zeka sürecinde insanlar için birkaç müdahale noktası bulunur.

Yapay zeka, eğitim verilerindeki kalıpları keşfetmek ve bu kalıpları yeni, görülmemiş verilere genellemek için eğitilir. Modele hangi verileri göstereceğimize biz karar veririz, ancak modelin veriden hangi kalıpları çıkaracağına değil.

Sürecin her adımında—veri toplama, eğitim ve dağıtımda—modelin beklendiği gibi çalıştığından emin olmak insanlara bağlıdır.

Bu insan müdahalesinin nerede ve nasıl gerçekleştiğine bağlı olarak aşağıdaki kategorilerden birine girebilir:

Sürekli Öğrenme İçin Geri Bildirim Sağlama

ChatGPT size iki yanıttan hangisinin daha iyi olduğunu sorduğunda ne olur? Geri bildirim, modelin eğitilmesi için yeni veri olarak kullanılabilir.

Ancak geri bildirim mutlaka açık olmak zorunda değildir.

Sosyal medya önerilerini düşünün. Tahmine dayalı bir model, geçmişinize göre sürekli olarak içerik önerir. Platformu kullandıkça, seçtiğiniz içerikler öneri modelini sürekli eğitmek için veri olarak kullanılır.

Bu durumda siz insansınız. Uygulamayı kullanarak, gelecekteki öneriler için bir rehber görevi görüyorsunuz.

Burada döngü tamamlanır: Model verilerle eğitilir, kullanıcılar modelle etkileşime girer ve bu etkileşimler tekrar modelin eğitilmesinde kullanılan yeni veriler oluşturur.

Yükseltilen Durumları Yönetmek

HITL her zaman sistemi geliştirmekle ilgili değildir. Bazen zor durumları insanlara devretmek gerekir.

Bir müşteri destek sohbet botu düşünün. Ekibinizin iş yükünün büyük bir kısmını hafifletir; çünkü soruların %95’ine açık, öz ve doğru yanıtlar verir.

Ama bir de o %5’lik kısım var.

Bazı durumlar o kadar özel veya nadirdir ki, yapay zekanın kapsamı dışında kalır. Bu durumda insan müdahalesi modeli geliştirmese de, insanların ve makine öğreniminin birlikte nasıl çalışabileceğine güzel bir örnektir.

Eğitim İçin Verileri Etiketlemek

Teknik olarak, neredeyse tüm makine öğrenimi süreçlerinde bir HITL mekanizması bulunur. Bu nedenle, HITL’den bahsederken genellikle yukarıdaki kategorilere atıfta bulunuruz.

Yine de, makine öğrenimi döngüsünde insan emeği ve uzmanlığının önemini vurgulamadan geçemem.

Veri, yapay zekanın temelidir ve insanlara dayanır. Yapay zeka modelleri, etiketleri girdi verilerine göre tahmin etmek üzere eğitilir. Etiketler yapay zekadan beklenen çıktıdır ve bunları oluşturmak bize düşer.

İnsanlar tarafından yapılan etiketlemeye bazı örnekler şunlardır:

• Büyük dil modellerini (LLM) eğitmek için istemlere yanıtlar yazmak
• Konuşma tanıma modelleri için ses dosyalarını yazıya dökmek.
• Görüntülerdeki nesneleri nesne tespiti modelleri için etiketlemek
• Bir e-posta istemcisinin spam filtresi için örnek e-postaları spam veya değil olarak işaretlemek

Model Performansını Değerlendirmek

Yapay zeka modelleri geliştirilirken en çok zaman harcanan kısım, onları nasıl daha iyi hale getireceğimizi bulmaktır. Kesinlik ve geri çağırma gibi sayısız metrik hesaplanabilir, ancak modelin nasıl çalıştığını ve daha da önemlisi ne yapılması gerektiğini anlamak uzman bakış açısı gerektirir.

Örneğin bir araştırmacı, modelin köpek resimlerini iyi tanıdığını ama sosisli sandviçleri tanımakta zorlandığını fark edebilir. Genellikle bu, sosisli sandviç resimlerinin eklenmesi veya çeşitlendirilmesiyle çözülür.

Bazen bir sohbet modeli, önceki mesajlardaki bilgileri hatırlamakta zorlanır. Araştırmacı genellikle modelin mimarisinde veya üretim yönteminde düşük seviyeli ayarlamalar yaparak bu sorunu ele alır.

İnsan-Döngüde Yapay Zekanın Faydaları

Yapay zeka, ince kalıpları tanımada son derece etkili olabilir, ancak insanlar akıllıdır.

HITL, insanın getirdiği incelikli bakış açısını yapay zeka iş akışı otomasyonunun verimliliğiyle birleştirerek, yanıtların hem kullanıcıların hem de sağlayıcıların beklediği deneyime uygun olmasını sağlar.

1. Doğruluk ve Güvenilirlik

Bu çok açık. Sadece yapay zeka mı daha iyi, yoksa düzeltilmiş yapay zeka mı? Elbette düzeltilmiş olan.

Sadece uç durumları ele almak için optimize edilmekle kalmaz, aynı zamanda güvenilirdir; çünkü kullanıcılar, çıktının sürekli gözden geçirileceğini ve geliştirileceğini bilir.

2. Önyargı Azaltma

Veri kusurludur ve model çıktıları da bunu yansıtır. Önyargı—bazı çıktılara diğerlerinden daha fazla yönelme—makine öğrenimi ve yapay zekada yaygın bir sorundur.

Irk temelli görüntü üretimi veya işe alımda cinsiyete göre değerlendirme gibi örnekler, yapay zekanın eğitim verisindeki önyargıları nasıl yansıttığını gösterir.

HITL, insanların bu sorunları işaretlemesine ve modeli daha adil sonuçlara yönlendirmesine olanak tanır.

3. Sürekli Gelişim ve Uyarlanabilirlik

Bir model üretime alındı diye eğitimi bitmiş olmaz. HITL, modelin yeni verilerle eğitilmeye devam etmesini ve görülmemiş durumlarda daha iyi genelleme yapmasını sağlar.

Örneğin, üretilen metni düzenlemek veya kullanıcıların içerik seçimlerini takip etmek, modelin gelişmesi için kullanılabilecek yeni veriler sunar.

Ancak bir modelin gelişmesi yeterli değildir; aynı zamanda değişmesi de gerekir.

Değişen dünyaya nasıl uyum sağladığımızı çoğu zaman fark etmeyiz. Yapay zekada ise bu kendiliğinden olmaz. HITL, uzmanlık ve incelikli yargıyı birleştirerek modelin çıktısını zamana uygun tutar.

4. Şeffaflık ve Güven

İnsanların sürece dahil olması, yapay zekanın kararlarını daha şeffaf hale getirir. İnsanlar çıktıları düzelttiğinde veya düşük güvenli durumları çözdüğünde, kullanıcılar mantıklı bir algoritmayla etkileşimde olduklarından emin olabilir.

Bu sayede kontrol bizde kalır, yapay zekada değil.

İnsan-Döngüde Kullanım Alanları

1. Otonom Sürüş

Pazar değerinin önümüzdeki on yılda 3,9 trilyon ABD dolarına ulaşması beklenen otonom sürüş, yapay zekada bir sonraki büyük adım olabilir. Nesne tespiti modelleri ve anlık karar mekanizmalarını kullanarak bir insanın sürüşünü simüle eder.

Ancak bu kadar otomatik bir sistem için, insanlara oldukça fazla ihtiyaç duyuyor. Modeller sürekli olarak insan sürüş alışkanlıklarını gözlemliyor ve kendi tahminlerini insan kararlarıyla karşılaştırıyor.

2. Perakende

Bir perakende sohbet botu, müşteri etkileşimlerini otomatikleştirirken kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmanın harika bir yoludur. HITL sayesinde bu deneyimi sorunsuz ve işletmenize uygun tutabilirsiniz. Örneğin:

• Botun ürün önerilerini gözden geçirin ve düzeltin
• Müşterinin temel ihtiyaçlarını bir insan temsilciye yönlendirmeden önce sohbet botuyla konuşmasını sağlayın.

3. Finans

Finans sohbet botları, yapay zeka otomasyonu ile insan uzmanlığını birleştirmenin harika bir yoludur.

Dolandırıcılık tespit sistemleri, işlemlerdeki şüpheli aktiviteleri belirlemede oldukça başarılıdır. Ancak her şüpheli aktivite kötü niyetli değildir ve kahve siparişinizi değiştirdiğinizde kartınızın iptal edilmesini istemezsiniz.

HITL, düşük kesinlikli ve düşük riskli durumları insanlara aktarabilir.

Kredi risk değerlendirmesi de yapay zekanın başarılı olduğu bir diğer alandır – görünüşte alakasız veriler arasında olasılık hesaplamasında oldukça iyidir. Ancak bu verilerde neredeyse her zaman bir miktar önyargı bulunur.

Adil kalmak ve önyargıyı azaltmak genellikle gerçek bir kişinin desteğini gerektirir.

4. Sağlık

Claude tarafından hayatı kurtarılan Reddit kullanıcısı, sağlıkta yapay zekanın potansiyelini ilk savunanlardan olacaktır.

Tıbbi yapay zeka sohbet botları bu potansiyelin bir kısmını gösterdi, ancak bunun ötesine geçiyor: Yapay zeka, bir MR sonucuna göre teşhis belirlemeye veya test sonuçlarına göre takip önerileri sunmaya yardımcı olabilir. Ama doktorlardan tamamen vazgeçmeye hazır değilim.

HITL, iki dünyanın en iyisini sunar: Doktorların gözden kaçırabileceği vakaları yakalarken, nihai kararı yine doktorların vermesini sağlar.

İnsan Destekli Yapay Zekayı Bugün Kullanın

Botpress, binlerce botunu sorunsuz insan denetimiyle kullanıma sundu ve piyasadaki en esnek yapay zeka ajan platformudur.

Botpress, HITL entegrasyonu, görsel sürükle-bırak oluşturucu ve Slack, Telegram, WhatsApp, web gibi tüm popüler iletişim kanallarında dağıtım ile birlikte gelir; yani yapay zeka kullanmak kişisel dokunuşunuzdan vazgeçmek anlamına gelmez.

Hemen oluşturmaya başlayın. Ücretsiz.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay zeka sistemimin insan-döngüde sürece ihtiyacı olup olmadığını nasıl anlarım?

Yapay zeka sisteminiz, yüksek riskli kararlar alıyorsa, sık sık belirsiz veya nadir durumlarla karşılaşıyorsa, önyargılı veya zararlı çıktılar üretme riski varsa ya da mutlak doğruluk ve insan yargısının uyum veya müşteri güveni için gerekli olduğu alanlarda çalışıyorsa, muhtemelen insan destekli sürece ihtiyaç duyar.

İnsan destekli süreçler sadece yapay zeka modellerinde mi kullanılır, yoksa teknik olmayan iş süreçlerinde de uygulanabilir mi?

İnsan destekli süreçler, müşteri şikayetlerini incelemek veya içerik denetlemek gibi teknik olmayan iş süreçlerinde de kullanılabilir; çünkü bu, makine kararlarının tek başına yeterli olmadığı her türlü otomatik iş akışına insan yargısı eklemek anlamına gelir.

İnsan destekli süreçler kullanmak, yapay zeka sistemimin daha az gelişmiş olduğu anlamına mı gelir?

İnsan destekli süreçler kullanmak, yapay zeka sisteminizin daha az gelişmiş olduğu anlamına gelmez. Bu, güvenlik ve adaleti ön planda tuttuğunuzu, yapay zekanın hızını ve desen tanıma yeteneğini insan yargısıyla birleştirerek daha hassas kararlar aldığınızı gösterir ki bu çoğu zaman gereklidir.

İnsan destekli yapay zeka küçük işletmeler için de maliyet açısından uygun mu, yoksa sadece büyük şirketler için mi?

İnsan destekli yapay zeka, modern araçlar sayesinde artık küçük işletmeler için de giderek daha uygun maliyetli; çünkü insanları yalnızca karmaşık durumlarda sürece dahil edebilir, böylece iş gücü maliyetlerini en aza indirirken doğruluk ve güveni artırabilirsiniz.

Yapay zeka sistemine insan destekli süreçler eklemenin maliyeti nedir?

İnsan destekli süreçler eklemenin maliyeti, ara sıra kendi personelinizi kullanırsanız oldukça düşük olabilir; ancak özel değerlendiriciler veya uzman yükleniciler gerektiriyorsa, aylık yüzlerce hatta binlerce dolara kadar çıkabilir. Maliyetler, esas olarak insanların üstlenmesi gereken işin hacmi ve karmaşıklığına bağlıdır.