“Hau ez da berria” edo “denbora luzea daramagu honetaz hitz egiten” esaldiak maiz errepikatzen dira lan-inguruneetan, zenbait gai edo kontzeptu indarrez agertzen direnean. Kontua da batzuentzat berria dena, beste batzuentzat garai batean gure artean ziren eta gure jardueretan txertatuta egon daitezkeen kontzeptuak berriz agertzea edo garai berrietara egokitzea dela.
Horixe da, hain zuzen ere, “Human in the loop” (HITL) kontzeptuaren kasua. Euskaraz “gizakia begiztan” izango litzateke, eta pertsonek edozein prozesu-motatako urratsen batean (normalean gainbegiratzean, erabakiak hartzean edo emaitzak balioetsi eta doitzean) aktiboki parte hartzen duten sistemei egiten die erreferentzia. Helburua da urratsa horiek modu eraginkorrean, zehatzean eta etikoan funtzionatzen dutela egiaztatzea.
Duela zenbait hamarkadatatik pertsonek erakundeetan parte hartzea funtsezkoa da sistema automatikoak gainbegiratzeko, doitzeko eta hobetzeko. Adibidez, kalitate-kontrolean esku hartzen da produktuak ikuskatu eta makina automatikoek zehatz detektatu ezin dituzten akatsak konpontzeko. Ibilgailuen edo gailu elektronikoen muntaketan, pertsonek robotekin batera egiten dute lan esku-gaitasun eta zehaztasun handiago behar duten eta makinek berez egin ez ditzaketen zereginak gauzatzeko. Gauza bera gertatzen da beste industria-prozesu batzuetan, hala nola prebentziozko mantentze-lanetan, prozesu informatikoetan (softwareak garatzea edo zibersegurtasuna, besteak beste) edo logistika-prozesuetan. Osasuna, hezkuntza eta antzeko arloetan ere pertsonek esku hartzen dute, sentikortasun handikoak baitira.
Funtsezkoa da gizakiak AA-n esku-hartzea, erabaki etiko eta pertsonalizatuak bermatzeko, bereziki sektore kritikoetan, hala nola osasunean eta hezkuntzan.
Esan genezake adimen artifiziala (AA) eta, zehatzago, AA Sortzailea indarrez sartu izanak berriz ere agendan jarri duela “Human in the loop” (HITL) kontzeptua. Hainbat arrazoiren ondorio da:
AA Sortzailearen (adibidez, GPT 3 eta GPT 4) aurrerapenari esker, nabarmen areagotu da sistema horiek egin ditzaketen zereginen konplexutasuna. Hala ere, neurri berean, areagotu egin da akatsak egin eta erantzun partzialak emateko arriskua. Hortaz, are beharrezkoagoa da gizakiak esku hartzea AAren emaitzak gainbegiratu, zuzendu eta hobetzeko. Are gehiago, AASk askotan inplikazio etiko eta moral oso garrantzitsuak dituzten edukiak sortu, erabakiak hartu eta erantzunak sortzeko gaitasuna du. Beraz, ezinbestekoa da gizakiek ikuskatzea, sistema horiek esparru etiko egokien barruan jarduten dutela ziurtatzeko, gerta daitezkeen kalteak saihesteko eta teknologiaren erabileran erantzukizuna ziurtatzeko.
Balantzaren beste aldean, pertsonen esku-hartzea funtsezko bihurtzen da AAren eraginkortasuna eta gaitasuna maximizatzeko, azken batean, AAren sistemak zenbait testuinguru eta erabiltzaileren arabera egokitu eta pertsonalizatzeko. Hori bereziki interesgarria da osasuna, hezkuntza eta antzeko arloetan, AAren erantzunak eta ekintzak premia espezifikoetara doitzeko gaitasunagatik. Osasunaren arloan, gizakiaren esku-hartzea erabakigarria da diagnostikoak eta tratamenduak pertsonalizatzeko. Adibidez, AAk irudi medikoetan ereduak eta anomaliak detekta ditzake, baina profesionalek interpreta ditzakete emaitza horiek pazientearen historia klinikoaren eta kasu bakoitzaren faktore espezifikoen testuinguruan. Horri esker, tratamendu-planak pertsonaliza daitezke pertsona bakoitzarentzat eraginkorragoak izan daitezen. Hezkuntzan, berriz, irakasleak gainbegira ditzake AAren bidez hobetu diren egokitzapenezko ikaskuntzaren sistemek eskaintzen dituzten gomendioak, proposatutako edukia ikaslearen testuinguruaz, ikaskuntza-lehentasunez eta beste faktore emozional eta sozial batzuez duen ezagutzaren arabera egokitzeko. Azken batean, “Human in the loop” ikuspegia funtsezkoa da AAren ereduak etengabe entrenatzeko eta emaitzak gainbegiratzeko; izan ere, pertsonek datuak etiketatzen dituzte, atzeraelikadura ahalbidetzeko balioespena ematen dute, eta algoritmoak doitzen dituzte denboran zehar zehaztasuna hobetu eta alborapen.
Gizakien eta AA sistemen arteko lankidetzak maximizatu egiten du zehaztasuna eta minimizatu egiten ditu alborapenak; hortaz, emaitza eraginkorragoak eta arduratsuagoak bermatzen ditu.
