How do I know if my AI system needs human-in-the-loop involvement?

Your AI system likely needs human-in-the-loop involvement if it handles high-stakes decisions, frequently encounters ambiguous or rare situations, risks producing biased or harmful outputs, or operates in areas where absolute accuracy and human judgment are essential for compliance or customer trust.

Can human-in-the-loop be used in non-technical business processes, or only in AI models?

Human-in-the-loop can be used in non-technical business processes like reviewing customer complaints or moderating content, because it means inserting human judgment into any automated workflow where machine decisions alone might be insufficient.

Does using human-in-the-loop mean my AI system is less advanced?

Using human-in-the-loop doesn’t mean your AI system is less advanced. It shows you’re prioritizing safety and fairness by combining AI’s speed and pattern recognition with human judgment for nuanced decisions, which is often essential.

Is human-in-the-loop AI cost-effective for small businesses, or only for large enterprises?

Human-in-the-loop AI is increasingly cost-effective for small businesses because modern tools allow you to selectively involve humans only for tricky cases, minimizing labor costs while still improving accuracy and trust without needing a large workforce.

How much does it cost to add human-in-the-loop processes to an AI system?

Adding human-in-the-loop processes can cost anywhere from minimal — if you use in-house staff occasionally — to significant, running into hundreds or thousands of dollars monthly if you require dedicated reviewers or specialized contractors, with costs driven largely by the volume and complexity of the tasks humans must handle.

AI 中的人類參與：更高準確率，降低風險

作者

Ben Luks

計算語言學家、AI 研究員暨人工智慧語音技術碩士

步驟1. 此處填寫步驟標題

摘要

人類參與（HITL）結合了人類監督與 AI 系統，以提升準確性。
人類會介入標註資料、審查 AI 輸出、處理升級案件，並引導模型改進。
HITL 能提升可靠性、減少偏見、促進持續學習，並讓 AI 系統更加透明。
應用範圍涵蓋自駕車、零售機器人、金融風險檢查及醫療決策等。

如果你正在考慮用 AI 來提升業務，你並不孤單。隨著 AI 聊天機器人成為成長最快的溝通管道，它們已經不再是奢侈品，而是成為用戶的基本期待。

但放手讓 AI 控制，難免會讓人感到不安。把關鍵業務交給所謂的「黑箱演算法」，確實需要一點勇氣。

這種擔憂是合理的，因此企業會仰賴人類介入來引導 AI。幾乎所有AI 智能代理框架都包含人類參與——也就是對 AI 運作進行人為監督。

Illustration of a human in a loop of rope

本文將說明什麼是人類參與、它如何運作，並舉例說明人類介入如何每天協助用戶更好地掌控AI 聊天機器人與智能代理。

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什麼是人類參與（Human-in-the-Loop）？

人類參與（HITL）是一種 AI 協作方式，透過人類的意見來提升或擴展 AI 的能力。這可能包括人為標註資料、修正模型輸出，或在 AI 無法判斷時由人類直接處理整個任務。

這個詞其實有點模糊。技術上來說，它指的是 AI 應用生命週期中任何人為參與——從資料標註、模型評估到主動學習與升級處理。

實際上，當 AI 服務提供 HITL 功能時，通常是指對 AI 輸出的監督：也就是有機會審查回應，並將聊天機器人的對話升級給真人處理。

人類如何在 AI 中「參與」？

一個運作順暢的 AI 流程會有多個人為介入點。

AI 會根據訓練資料找出規律，並將這些規律應用到新的資料上。我們可以決定模型看到哪些資料，但無法決定它從資料中學到哪些規律。

在資料收集、訓練到部署的每個階段，都需要人來確保模型如預期運作。

根據人類介入的時機與方式，這些參與大致可分為以下幾類：

提供回饋以持續學習

你知道 ChatGPT 會問你哪個回應比較好嗎？這類回饋可以作為新資料，讓模型進一步訓練。

Illustrated ChatGPT interface giving 2 options for responses

不過，回饋不一定要很明確。

想想社群媒體的推薦機制。預測模型會根據你的歷史紀錄不斷推薦內容。當你使用平台時，你的內容選擇就成為模型持續訓練的新資料。

在這種情況下，你就是那個人類。你在使用 App 的同時，也在為未來的推薦提供指引。

這就是一個完整循環：模型用資料訓練，使用者與模型互動，這些互動又成為模型再次訓練的新資料。

處理升級情境

HITL 不一定是為了改進系統。有時候只是把棘手的情況交給人類處理。

以客服聊天機器人為例。它可以清楚、簡潔且準確地回答 95% 的問題，幫團隊省下大量工時。

但還有那 5%。

有些情境太特殊或太冷門，AI 根本無法應付。雖然這時人類介入並不會直接改進模型，但這正是人類與機器學習協作的好例子。

為訓練標註資料

嚴格來說，幾乎所有機器學習都內建 HITL 機制。因此，當我們談到 HITL，主要還是指前述幾種類型。

話雖如此，我還是得強調機器學習流程中人力與專業的重要性。

資料是 AI 的基礎，而這一切都仰賴人類。AI 模型是根據標籤與輸入資料進行訓練。標籤就是 AI 預期的輸出，而這部分需要我們人類來製作。

人為標註的例子包括：

手寫回應給提示，用來訓練大型語言模型（LLM）
為語音辨識模型轉錄音訊檔案。
在圖片中標註物件，用於物件偵測模型
將樣本電子郵件標記為垃圾郵件或非垃圾郵件，用於郵件客戶端的垃圾郵件偵測

評估模型效能

建立 AI 模型時，最花時間的就是找出如何讓它更好。雖然可以計算無數指標（如精確率與召回率），但還是需要專家判斷模型實際運作情形，以及該如何調整。

舉例來說，研究人員可能發現模型很會辨識狗的圖片，但對熱狗就不行。這通常可以透過增加或多元化熱狗圖片來改善。

有時候聊天模型會記不住前面訊息的內容。研究人員通常會從模型架構或產生方式進行底層調整來解決。

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人類參與 AI 的好處

AI 雖然擅長辨識細微規律，但人類更聰明。

HITL 就是把人類的細膩判斷與AI 流程自動化的效率結合，讓回應更貼近用戶與服務提供者的需求。

1. 準確性與可靠性

這點很明顯。什麼比純 AI 更好？當然是經過修正的 AI。

它不僅能處理特殊案例，更可靠，因為用戶知道輸出會持續被審查與改進。

HITL illustrated as a curler nuging a rock towards a bullseye

2. 降低偏見

資料本身就不完美，模型輸出也會反映這點。偏見——也就是偏向某些輸出——是機器學習與 AI 的普遍問題。

像是帶有種族色彩的圖片生成，或根據性別判斷工作資格，都是 AI 反映訓練資料偏見的例子。

HITL 讓人們能標記這些問題，並引導模型朝更公平的結果發展。

3. 持續改進與適應力

模型上線後，訓練並不會結束。HITL 讓模型能持續用新資料訓練，更好地處理未見過的情境。

例如，編輯生成文字或追蹤用戶內容選擇，都能提供更多資料讓模型改進。

但模型不只要進步，還要能隨時調整。

我們很容易忽略自己如何適應不斷變化的世界，但 AI 並非如此。HITL 結合專業與細膩判斷，確保模型輸出與時俱進。

4. 透明度與信任

有人的參與，AI 的決策就更透明。當人類修正輸出或處理低信心案件時，用戶可以放心，他們面對的是合理的演算法。

這讓我們能掌控 AI，而不是被 AI 控制。

人類參與的應用案例

1. 自駕車

A stick figure in the passenger seat of a car

自駕車市場預計未來十年將達到3.9 兆美元規模，可能成為 AI 的下一個重大突破。它結合物件偵測模型與即時決策，模擬人類駕駛行為。

但對於這麼自動化的系統來說，它其實還是非常依賴人類。模型會不斷觀察人類的駕駛行為，並將自己的決策與人類的判斷進行比較。

2. 零售

零售聊天機器人是自動化客戶互動、同時維持個人化體驗的絕佳方式。HITL（人類參與）能讓這個體驗順暢且符合你的業務需求。例如，你可以：

審查並修正機器人的商品推薦
讓顧客先說明基本需求，再轉接給真人客服

3. 金融

金融聊天機器人是結合 AI 自動化與人類專業的好方法。

詐騙偵測系統很擅長找出交易中的可疑行為。但不是所有可疑行為都是惡意的，你也不希望每次換個咖啡口味就被停卡。

HITL 可以把低確定性、低風險的案件交給人類處理。

貸款風險評估也是 AI 擅長的領域——它能根據各種看似無關的資料計算機率。不過，這些資料幾乎一定會帶有某些偏見。

維持公平、減少偏見，往往還是需要真人協助。

4. 醫療保健

Robot arm pointing out a tumor i an X-ray to a doctor

那位被 Claude 拯救生命的 reddit 用戶，會是 AI 在醫療領域潛力的最佳見證人。

醫療 AI 聊天機器人已經展現了一些潛力，但其實應用範圍更廣：AI 可以根據 MRI 影像協助診斷，或根據檢查結果建議後續追蹤。不過我還沒準備好完全不看醫生。

HITL 讓你兩者兼得：能補捉醫生可能忽略的案例，同時還是由醫生做最後決定。

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常見問題

我要怎麼判斷我的 AI 系統是否需要人類參與？

如果你的 AI 系統涉及高風險決策、經常遇到模糊或罕見情境、有產生偏見或有害結果的風險，或是在需要絕對準確與人類判斷以符合法規或建立客戶信任的領域，就很可能需要人類參與。

人類參與只能用在 AI 模型嗎？還是也能用在非技術性的業務流程？

人類參與也可以用在非技術性的業務流程，例如審查客訴或內容審核，因為它的重點是在任何自動化流程中加入人類判斷，當機器決策不足時補足。

使用人類參與會讓我的 AI 系統顯得不夠先進嗎？

使用人類參與並不代表你的 AI 系統不夠先進。這反而顯示你重視安全與公平，結合 AI 的速度與模式辨識能力，以及人類的細膩判斷，這在許多情境下是必要的。

人類參與 AI 對小型企業來說划算嗎？還是只適合大型企業？

人類參與 AI 對小型企業來說越來越划算，因為現代工具可以讓你只在棘手案例中引入人力，降低人事成本，同時提升準確度與信任感，無需龐大人力。

在 AI 系統中加入人類參與流程要花多少錢？

加入人類參與流程的成本可以很低——如果只是偶爾由內部員工協助——也可能較高，如果需要專職審查員或專業外包，每月可能需數百到數千美元，主要取決於人力處理的案件量與複雜度。