HITL (Human-in-the-Loop) — ມະນຸດຢູ່ໃນວົງຈອນ
HITL (Human-in-the-Loop) ແມ່ນວິທີການທີ່ນຳເອົາຂະບວນການໃຫ້ມະນຸດກວດສອບ, ແກ້ໄຂ, ແລະ ອະນຸມັດຜົນລັບຂອງລະບົບ AI ເຂົ້າໄວ້ໃນການອອກແບບ. ແທນທີ່ຈະເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດຢ່າງສົມບູນ, ວິທີການນີ້ກຳນົດຈຸດທີ່ມະນຸດຕ້ອງເຂົ້າມາມີສ່ວນຮ່ວມຕາມລະດັບຄວາມສຳຄັນຂອງການຕັດສິນໃຈ, ເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງລະບົບ.
## "ປ້ອມສຸດທ້າຍ" ຂອງລະບົບອັດຕະໂນມັດ ເມື່ອ AI ແຊກຊຶມເຂົ້າສູ່ການດຳເນີນງານຫຼາຍຂຶ້ນ, ການກຳນົດເສັ້ນແບ່ງວ່າ "ຈະໃຫ້ເຄື່ອງຈັກຮັບຜິດຊອບຫຼາຍປານໃດ ແລະ ຈຸດໃດທີ່ມະນຸດຕ້ອງຕັດສິນໃຈ" ກໍ່ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ຫຼີກລ່ຽງບໍ່ໄດ້. HITL ແມ່ນວິທີການທີ່ກຳນົດເສັ້ນແບ່ງດັ່ງກ່າວໃຫ້ເປັນກົນໄກທີ່ຊັດເຈນ. ໃນການ implement ທົ່ວໄປ, ຜົນລັບຂອງ AI ຈະຖືກກຳນົດ confidence score ແລ້ວສົ່ງໄປຍັງ review queue ຂອງມະນຸດເມື່ອຄ່າຕ່ຳກວ່າ threshold ທີ່ກຳນົດໄວ້. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ໃນລະບົບອ່ານໃບແຈ້ງໜີ້ອັດຕະໂນມັດ, ຫາກ confidence ຂອງຈຳນວນເງິນທີ່ດຶງອອກມາຕ່ຳກວ່າ 0.85, operator ຈະຕ້ອງກວດສອບດ້ວຍຕາ——ເປັນຕົ້ນ. ## ຈະວາງມະນຸດໄວ້ຈຸດໃດ ສິ່ງທີ່ຍາກທີ່ສຸດໃນການອອກແບບ HITL ຄືການເລືອກຈຸດທີ່ຈະໃຫ້ມະນຸດເຂົ້າແຊກແຊງ. ຖ້າໃຫ້ມະນຸດກວດສອບທຸກຜົນລັບກໍ່ປອດໄພ, ແຕ່ນັ້ນກໍ່ເທົ່າກັບວ່າລະບົບອັດຕະໂນມັດບໍ່ມີຄວາມໝາຍ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຖ້າຕັ້ງ threshold ໃຫ້ຫຼວມເກີນໄປ, ຜົນລັບທີ່ຜິດພາດກໍ່ຈະໄຫຼຜ່ານໄປສູ່ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປໂດຍກົງ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ມັກໃຊ້ວິທີການທີ່ເປັນຂັ້ນຕອນ. ໃນຊ່ວງເລີ່ມຕົ້ນຈະຕັ້ງ threshold ໃຫ້ເຄັ່ງຄັດ ເພື່ອໃຫ້ອັດຕາການ review ຂອງມະນຸດສູງ, ແລ້ວຄ່ອຍໆຜ່ອນຄາຍ threshold ລົງເມື່ອຄວາມແມ່ນຍຳຂອງ AI ມີຄວາມໝັ້ນຄົງຂຶ້ນ. feedback loop ນີ້ເອງຖືໄດ້ວ່າເປັນຄຸນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງຂອງ HITL. ## ການໃຊ້ຮ່ວມກັບລະບົບອັດຕະໂນມັດເຕັມຮູບແບບ ບໍ່ແມ່ນທຸກ task ຈຳເປັນຕ້ອງໃຊ້ HITL. task ທີ່ຄ່າຄວາມຜິດພາດຕ່ຳ ເຊັ່ນ: ການຈັດໝວດໝູ່ອີເມວ ຫຼື ການວິເຄາະ log ສາມາດໃຊ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດເຕັມຮູບແບບໄດ້ໂດຍບໍ່ມີບັນຫາ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ໃນຂົງເຂດທີ່ການຕັດສິນໃຈຜິດພາດນຳໄປສູ່ຜົນລັບທີ່ຮ້າຍແຮງ ເຊັ່ນ: ການຊ່ວຍວິນິດໄສທາງການແພດ ຫຼື ການອະນຸມັດທຸລະກຳທາງການເງິນ, HITL ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້. ໃນໂຄງການ OCR ຜະສານກັບການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ຜູ້ຂຽນໄດ້ມີສ່ວນຮ່ວມ, ຫຼັງຈາກນຳ HITL ມາໃຊ້, ຄວາມໄວໃນການປະມວນຜົນຫຼຸດລົງ 30% ເມື່ອທຽບກັບລະບົບອັດຕະໂນມັດເຕັມຮູບແບບ, ແຕ່ອັດຕາຄວາມຜິດພາດດີຂຶ້ນຈົນຕ່ຳກວ່າ 1/10 ຂອງເດີມ. ການສາມາດວັດ tradeoff ລະຫວ່າງຄວາມໄວ ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງໄດ້ຢ່າງເປັນຕົວເລກ ກໍ່ຖືເປັນຂໍ້ດີອີກຢ່າງໜຶ່ງຂອງການອອກແບບ HITL.
ຄຳສັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
A2A (ໂປຣໂຕຄໍ Agent-to-Agent)
A2A (Agent-to-Agent Protocol) ແມ່ນໂປຣໂຕຄໍການສື່ສານທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ AI agent ທີ່ແຕກຕ່າງກັນສາມາດຄົ້ນຫາຄວາມສາມາດ, ມອບໝາຍໜ້າທີ່, ແລະ ເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນສະຖານະລະຫວ່າງກັນໄດ້, ໂດຍ Google ໄດ້ເປີດຕົວໃນເດືອນເມສາ 2025.
Agentic RAG
Agentic RAG ແມ່ນສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ LLM ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນ agent ໂດຍການສ້າງ query ການຄົ້ນຫາ, ປະເມີນຜົນລັບ, ແລະຕັດສິນໃຈຄົ້ນຫາຄືນໃໝ່ຢ່າງອັດຕະໂນມັດຊ້ຳໆ ເພື່ອບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄຳຕອບທີ່ RAG ແບບຖາມ-ຕອບທຳມະດາບໍ່ສາມາດໃຫ້ໄດ້.
AI ແບບ Agentic
Agentic AI ແມ່ນຊື່ເອີ້ນລວມຂອງລະບົບ AI ທີ່ສາມາດຕີຄວາມໝາຍເປົ້າໝາຍ ແລະ ດຳເນີນການວາງແຜນ, ປະຕິບັດ, ແລະ ກວດສອບຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງການຄຳແນະນຳລະອຽດຈາກມະນຸດໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ.
