Döngüde insan
Human-in-the-loop
D6
Atıf yapılan HITL NLP derlemesinde döngüde insan, insan geri bildirimini model geliştirme veya devreye alma iş akışına entegre eden düzenlemedir.
İnceleme durumu: 2027-02-24
Teknik açıklama
İlgili insan etkileşimi; göreve, amaca, geri bildirim yöntemine ve geri bildirimin döngüye girdiği noktaya göre değişebilir.
Kavramsal sınırlar
Döngüde insan, tüm insan gözetimi veya insan–YZ iş birliğiyle eş anlamlı değildir; doğruluk ya da YZ emniyeti garantisi vermez.
Sağlayıcıdan bağımsız örnek
Bir içerik yönlendirme sistemi, öğe herkese açık kuyruğa bırakılmadan önce inceleyicinin önerilen kategoriyi onaylamasını veya reddetmesini zorunlu kılabilir.
Sınırlılıklar
Atıf yapılan HITL araştırması görev, amaç, insan etkileşimi ve geri bildirimden öğrenme yöntemlerinde çeşitlilik gösterir; bu nedenle her sistem için tek bir etkili düzenleme oluşturmaz.
İlişkili kavramlar
Atomik iddialar ve kanıt
1.1NIST AI 100-1, Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) — D6 human and organizational slice
- Kaynak
- NIST AI 100-1, Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) — D6 human and organizational slice
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Appendix C, printed p. 41
- Desteklenen iddia
- NIST, İnsan–YZ ekip yapılandırmalarını yapay zekâ sistemi performansını gözeten insanların rol ve sorumluluklarıyla birlikte ele alır.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bu, her yapay zekâ sistemi için zorunlu tek bir döngü konumu, onay mekanizması veya operasyonel etiket tanımlamaz.
2.1Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act), consolidated text of 27 July 2026 — D6 human-role slice
- Kaynak
- Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act), consolidated text of 27 July 2026 — D6 human-role slice
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Article 14(1)-(4), current consolidated text of 27 July 2026
- Desteklenen iddia
- AB Yapay Zekâ Tüzüğü'nün insan gözetimi hükmü, döngüde insanı evrensel bir YZ emniyeti (safety) etiketi olarak kullanmak yerine kullanım sırasında izleme, yorumlama, geçersiz kılma, müdahale ve durdurma dâhil etkili gözetim yeteneklerine odaklanır.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bu, kapsam içindeki yüksek riskli sistemler için atıf yapılan hukuki hükmü açıklar; tüm sistem tasarımlarının terminolojisini belirlemez.
3.1Wang et al., Putting Humans in the Natural Language Processing Loop: A Survey
- Kaynak
- Wang et al., Putting Humans in the Natural Language Processing Loop: A Survey
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Abstract; pp. 47-52
- Desteklenen iddia
- HITL NLP çerçeveleri üzerine bir derleme, bir modeli iyileştirmek için insan geri bildiriminin sürekli entegre edilmesini açıklar ve görevler, amaçlar, insan etkileşimleri ile geri bildirimden öğrenme yöntemlerindeki çeşitliliği bildirir.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bu, HITL NLP araştırmalarının derlemesidir; her operasyonel YZ döngüsünü tanımlamaz veya belirli bir sistem için doğruluk, kontrol ya da emniyet oluşturmaz.