Human in the loop en Inteligencia Artificial

Muchas veces habrás escuchado el término "Human in the loop" en el ámbito de la Inteligencia Artificial y, si tu intuición no falla, habrás podido deducir que es un proceso en el que un humano participa. ¿Pero qué es exactamente?

En el mundo de la Inteligencia Artificial, es común pensar que los algoritmos lo hacen todo de forma automática. Sin embargo, en muchas aplicaciones reales, la intervención humana sigue siendo clave. Aquí es donde entra el concepto de Human in the Loop (HITL).

Human in the Loop es un enfoque donde los humanos colaboran con los sistemas de IA para mejorar su rendimiento y garantizar decisiones más precisas. En lugar de dejar que la IA tome todas las decisiones por sí sola, los humanos revisan, supervisan y, en algunos casos, corrigen el trabajo del algoritmo.

Esto nos proporciona una serie de ventajas:

1. Precisión mejorada. Los modelos de IA no siempre son perfectos, especialmente en tareas más complejas. Con la ayuda humana, es posible reducir errores y aumentar la precisión.
2. Aprendizaje continuo. Cada vez que un humano interviene, el modelo de IA puede aprender y ajustarse, mejorando a lo largo del tiempo.

¿Cómo funciona?

1. Entrenamiento. Durante esta fase los humanos etiquetan datos y revisan los resultados de la IA. El modelo se alimenta de estos datos etiquetados para aprender patrones. En tareas donde los errores pueden ser costosos o donde la variabilidad es alta, los humanos revisan y corrigen los errores del modelo, ayudando a mejorar la precisión en cada iteración.
2. Validación y feedback. En el ciclo de vida de IA, HITL permite validar continuamente los resultados generados. Los humanos evalúan las predicciones o clasificaciones del modelo, proporcionando feedback sobre los casos en los que la IA falla o es incierta. Este feedback se utiliza para ajustar los hiperparámetros del modelo o refinar los datos de entrenamiento.
3. Incorporación del humano en el bucle de decisión. En tiempo real, los sistemas HITL implementan un flujo de trabajo en el que las decisiones automáticas de la IA se envían a un humano para su revisión antes de que se tome una decisión definitiva. Esto es especialmente útil en situaciones de alta incertidumbre, como cuando las predicciones del modelo superan un umbral de error predefinido.

Con HITL, los sistemas de IA se vuelven más robustos, éticos y confiables, combinando lo mejor de la automatización con la capacidad crítica del juicio humano.

¿Le quieres poner cara a algún ejemplo de HITL? Igual te suena https://lmarena.ai/, una aplicación de la que hemos hablado hace tiempo en la que introducimos un prompt y se nos generan 2 resultados, cada uno de un modelo diferente. El objetivo es, sin saber el modelo que ha generado cada respuesta, indicar qué respuesta consideramos que es mejor. Con nuestra participación (la de un humano), estamos ayudando a generar un dataset que está alineado con nuestras preferencias (de entre las distintas opciones que se nos ofrecen, hemos escogido la mejor, o ninguna de ellas en caso en el que las respuestas no sean buenas).

Este dataset altamente alineado con las preferencias de un humano será interesante utilizarlo para entrenar a un modelo de IA.

Y ahora, ¿te ha quedado más claro en qué consiste el concepto de Human In The Loop?