HITL（Human-in-the-Loop）指的是機器學習或人工智慧系統中，人類能夠在系統設計、訓練、判斷或決策過程中介入的機制或流程。此方法結合人類專業知識與機器學習算法，以提高模型的準確度、可靠性和倫理性。
HITL的工作原理與特點：
• 人類參與數據標注、模型訓練數據清理、模型校正和實時監控。• 迭代反饋：系統會根據人類反饋調整和優化，提升預測準確度及判斷能力。
• 特別適合處理稀缺數據、模糊邊界或複雜情境的任務。
• 通常用於監督式學習和部分非監督式學習。
HITL的價值和優勢：
• 提升模型性能：人類的精確判斷彌補算法的不足。
• 保障倫理與負責性：人類可發現和修正偏差、不公平或不合理決策。
• 提高透明度與信任：可提供解釋與審核機制。
• 支援彈性與安全：在人機互動形成閉環，及時避免錯誤擴大。
HITL應用案例：
• 醫療影像診斷中專家標注數據及監控AI判斷。
• 自動駕駛系統中，人的介入以處理邊緣情境。
• 品質管理和異常檢測中的人機協作。
簡單比喻：
HITL就像機器學習的「教練」，人類持續指導和修正AI，讓它越來越聰明可靠。
總結：
Human-in-the-Loop（HITL）是將人類專業與AI模型訓練緊密結合的協作機制，通過人機互動提高AI系統的準確性、倫理性與透明度，特別適用於需要高精度與責任感的場景。
