Dynol-yn-y-Dolen

Diffiniad

Mae Dynol-yn-y-ddolen (HITL) yn cyfeirio at systemau lle mae barn ddynol wedi'i hintegreiddio i lif gwaith AI ar gyfer tasgau fel hyfforddi, gwerthuso neu wneud penderfyniadau.

Diben

Y pwrpas yw cyfuno arbenigedd dynol ag effeithlonrwydd deallusrwydd artiffisial. Mae'n sicrhau ansawdd, goruchwyliaeth foesegol, a diogelwch mewn cymwysiadau sensitif.

Pwysigrwydd

• Yn lleihau gwallau mewn meysydd risg uchel (e.e., gofal iechyd, amddiffyn).
• Yn gwella hyfforddiant trwy adborth dynol.
• Yn darparu atebolrwydd mewn systemau awtomataidd.
• Arafach a chostusach o'i gymharu ag awtomeiddio llawn.

Sut Mae'n Gwaith

1. Diffinio meysydd lle mae angen goruchwyliaeth ddynol.
2. Casglu allbynnau neu awgrymiadau AI.
3. Mae bodau dynol yn dilysu, yn cywiro, neu'n rhoi adborth.
4. Mae adborth wedi'i integreiddio i ailhyfforddi neu fireinio modelau.
5. Monitro perfformiad y system gydag adolygiad dynol parhaus.

Enghreifftiau (Y Byd Go Iawn)

• Cymedroli cynnwys: mae bodau dynol yn adolygu postiadau sydd wedi'u fflagio gan AI.
• Deallusrwydd Artiffisial Meddygol: mae meddygon yn dilysu diagnosisau a gynhyrchir gan ddeallusrwydd artiffisial.
• Dysgu Atgyfnerthu o Adborth Dynol (RLHF): yn hyfforddi modelau iaith fel ChatGPT.

Cyfeiriadau / Darllen Pellach

• Amershi et al. “Pŵer i’r Bobl: Rôl Bodau Dynol mewn Dysgu Peirianyddol Rhyngweithiol.” Cylchgrawn AI.
• Fframwaith Rheoli Risg AI NIST.
• Safonau IEEE ar gyfer Systemau Dynol-yn-y-Ddolen.
• Deall Bodau Dynol yn y Ddolen