Human-in-the-Loop (လူသား ပါဝင်သော) AI စနစ်များ- ထိရောက်မှုနှင့် တာဝန်ယူမှု
AI (Artificial Intelligence) နည်းပညာရဲ့ အံ့မခန်းစွမ်းရည်တွေကြောင့် အလုပ်တွေအားလုံးကို အလိုအလျောက်စနစ် (Fully Automated) ဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်မယ်လို့ လူအများက တွေးထင်နေကြပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ လက်တွေ့မှာတော့ AI ကို အသုံးပြုတဲ့အခါ ပိုမိုထိရောက်ပြီး တာဝန်ယူမှုရှိတဲ့ နည်းလမ်းတစ်ခုက ပေါ်ထွက်လာပါတယ်။ အဲဒါကတော့ Human-in-the-Loop (HITL) လို့ခေါ်တဲ့ “လူသား ပါဝင်သော” AI စနစ်တွေပဲ ဖြစ်ပါတယ်။
ဒါဆိုရင် Human-in-the-Loop AI ဆိုတာ ဘာလဲ၊ ဘာကြောင့် လုပ်ငန်းတွေအတွက် အရေးကြီးတဲ့ မဟာဗျူဟာတစ်ခု ဖြစ်လာတာလဲဆိုတာကို နက်နက်နဲနဲ လေ့လာကြည့်ကြရအောင်။
Human-in-the-Loop AI ဆိုတာ ဘာလဲ။
Human-in-the-Loop AI ဆိုတာ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုအပြည့်အစုံနဲ့ AI စနစ်တွေကို မတည်ဆောက်ဘဲ လူသားတွေကို ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်မှုလုပ်ငန်းစဉ် (Decision-making Process) ထဲမှာ ထည့်သွင်းထားတဲ့ AI စနစ် တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။
AI စနစ်က အချက်အလက်တွေကို စီမံဆောင်ရွက်ပြီး အဖြေတစ်ခု ဒါမှမဟုတ် အကြံပြုချက်တစ်ခုကို ပေးမှာဖြစ်ပေမဲ့ အဲဒီအဖြေကို နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်ချဖို့အတွက် လူသားတစ်ဦးရဲ့ ပြန်လည်စစ်ဆေးမှု၊ အတည်ပြုမှုနဲ့ ပြုပြင်မှုတွေကို ခံယူရပါတယ်။
ရိုးရှင်းစွာပြောရရင် AI က အကြံပေးသူအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပြီး လူသားကတော့ နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်ချသူအဖြစ် ဆောင်ရွက်တာပဲ ဖြစ်ပါတယ်။
Human-in-the-Loop AI ဘာကြောင့် အရေးပါသလဲ။
AI ရဲ့ စွမ်းရည်တွေ မြင့်မားလာတာနဲ့အမျှ လုပ်ငန်းတွေဟာ HITL စနစ်တွေကို ပိုမိုအသုံးပြုလာကြပါတယ်။ အဓိက အကြောင်းရင်းတွေကတော့ အောက်ပါအတိုင်း ဖြစ်ပါတယ်။
၁။ တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မြှင့်တင်ပေးခြင်း
AI မော်ဒယ်တွေဟာ ၎င်းတို့ လေ့ကျင့်ထားတဲ့ အချက်အလက်တွေ (Data) အပေါ်မှာသာ အခြေခံပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချပါတယ်။ ထို့ကြောင့် ပုံမှန်မဟုတ်တဲ့ ဒါမှမဟုတ် ကြုံတောင့်ကြုံခဲအခြေအနေတွေ (Edge Cases) မှာ မှားယွင်းတဲ့အဖြေတွေ ထွက်နိုင်ပါတယ်။ လူသားတွေကတော့ ဝေဖန်ပိုင်းခြားနိုင်စွမ်း၊ အတွေ့အကြုံနဲ့ ပင်ကိုယ်ဉာဏ် (Intuition) ကို အသုံးပြုပြီး AI ရဲ့ မှားယွင်းတဲ့ရလဒ်တွေကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်နိုင်ပါတယ်။
၂။ တာဝန်ယူမှုနှင့် ကိုယ်ကျင့်တရားဆိုင်ရာ အရေးကိစ္စများ (Accountability & Ethical Concerns)
AI စနစ်တွေက ဆုံးဖြတ်ချက်မှားယွင်းမှုတစ်ခု ပြုလုပ်တဲ့အခါ ဘယ်သူက တာဝန်ယူရမလဲဆိုတဲ့ ပြဿနာက ပေါ်ပေါက်လာပါတယ်။ HITL စနစ်မှာတော့ နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်ကို လူသားက ချမှတ်တာဖြစ်တဲ့အတွက် တာဝန်ယူမှုဟာ ရှင်းလင်းပြတ်သားပါတယ်။ ဒါ့အပြင် AI ရဲ့ ဘက်လိုက်မှု (Bias) တွေကိုလည်း လူသားတွေက ပြန်လည်စစ်ဆေးပြီး ပိုမိုမျှတတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချနိုင်ပါတယ်။
၃။ AI မော်ဒယ်များ စဉ်ဆက်မပြတ် လေ့လာသင်ယူနိုင်ခြင်း
လူသားတွေရဲ့ ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှု၊ Feedback နဲ့ အတည်ပြုမှုတွေကို AI မော်ဒယ်ရဲ့ လေ့ကျင့်မှုအချက်အလက် (Training Data) ထဲကို ပြန်ထည့်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါဟာ AI ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အချိန်နဲ့အမျှ ပိုမိုတိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေပါတယ်။
လက်တွေ့အသုံးချနေသော ဥပမာများ
HITL AI ကို လုပ်ငန်းနယ်ပယ်ပေါင်းစုံမှာ တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုနေပါပြီ။
- ကျန်းမာရေး (Healthcare): AI ဟာ ဓာတ်မှန်ပုံတွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဖြစ်နိုင်ခြေရှိတဲ့ ရောဂါလက္ခဏာတွေကို (flag) ပေးပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ နောက်ဆုံးရောဂါအဖြေကိုတော့ လူသားဆရာဝန်ကသာ အတည်ပြု ဆုံးဖြတ်ပါတယ်။
- ငွေကြေးဝန်ဆောင်မှု (Financial Services): AI စနစ်တွေက သံသယဖြစ်ဖွယ် လိမ်လည်မှုများ (Fraud) ကို အလိုအလျောက် ဖော်ထုတ်ပေးပြီး လူသားဝန်ထမ်းက အကောင့်ကို မပိတ်ခင် ဒါမှမဟုတ် အခြားလုပ်ဆောင်မှုတွေ မလုပ်ခင်မှာ ပြန်လည်စစ်ဆေး အတည်ပြုပါတယ်။
- ကိုယ်ပိုင်မောင်းနှင်ယာဉ် (Autonomous Vehicles): အလိုအလျောက်မောင်းနှင်တဲ့ကားတွေဟာ AI ပေါ်မှာ အခြေခံပေမဲ့ လမ်းမှာ မမျှော်လင့်တဲ့ အခြေအနေတွေ ကြုံလာတဲ့အခါ ယာဉ်မောင်းသူက ချက်ချင်းဝင်ရောက် ထိန်းချုပ်နိုင်ဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။
- အွန်လိုင်းမီဒီယာ စီမံခန့်ခွဲမှု (Content Moderation): AI ဟာ မသင့်လျော်တဲ့ အကြောင်းအရာတွေကို အလိုအလျောက်ဖယ်ရှားပေးဖို့ ဖော်ထုတ်ပေးနိုင်ပေမဲ့ နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်ကိုတော့ လူသားသုံးသပ်သူတွေက အတိအကျ ပြန်လည်စစ်ဆေး အတည်ပြုပါတယ်။
နိဂုံးချုပ်
AI နည်းပညာရဲ့ အနာဂတ်ဟာ လူသားတွေကို အစားထိုးဖို့ မဟုတ်ဘဲ လူသားတွေနဲ့ လက်တွဲပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်တဲ့ ရလဒ်တွေရရှိဖို့ပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ Human-in-the-Loop AI ဟာ ဒီလို ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုရဲ့ အကောင်းဆုံးဥပမာတစ်ခု ဖြစ်ပြီး AI ရဲ့ အစွမ်းထက်တဲ့ အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစွမ်းရည်နဲ့ လူသားတွေရဲ့ ဉာဏ်ပညာ၊ ကိုယ်ကျင့်တရားနဲ့ တာဝန်ယူမှုတို့ကို ပေါင်းစပ်ပေးပါတယ်။
ဒီလိုစနစ်တွေက AI ကို ယုံကြည်စိတ်ချရတဲ့၊ တာဝန်ယူမှုရှိတဲ့၊ တန်ဖိုးရှိတဲ့ ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ရပ်တည်စေမှာ ဖြစ်ပါတယ်။
