الإنسان في الحلقة (Human-in-the-Loop)

ما هو الذكاء الاصطناعي بنهج الإنسان في الحلقة؟

الإنسان في الحلقة (HITL) نهج لنشر الذكاء الاصطناعي يُدمج فيه الحكم البشري ضمن مسار عمل الذكاء الاصطناعي عند نقاط القرار الحرجة. فبدلًا من أن يكون الذكاء الاصطناعي مستقلًا تمامًا أو يكون العمل يدويًا بالكامل، يُنشئ HITL نموذجًا تعاونيًا يتولّى فيه وكلاء الذكاء الاصطناعي المهام الروتينية باستقلالية، بينما يراجع الموظفون البشريون القرارات عالية الحساسية أو المعقّدة أو يعتمدونها أو يتدخّلون فيها.

في خدمة العملاء، قد يعني HITL أن يحلّ وكيل الذكاء الاصطناعي الأسئلة البسيطة بمفرده، لكنه يحيل طلبات الاسترداد التي تتجاوز مبلغًا معيّنًا إلى موظف بشري لاعتمادها، أو أن يدير المحادثات باستقلالية مع الإشارة إلى الحالات التي يرصد فيها تحليل المشاعر عميلًا غاضبًا أو منزعجًا.

نماذج HITL في خدمة العملاء

ثمة عدة أساليب لتطبيق نهج الإنسان في الحلقة في دعم العملاء:

• بوابات الاعتماد: يقترح الذكاء الاصطناعي إجراءً (مثل إصدار استرداد) وينتظر الاعتماد البشري قبل تنفيذه
• التصعيد القائم على مستوى الثقة: يتولّى الذكاء الاصطناعي التفاعلات التي يتمتّع فيها بثقة عالية، ويصعّد الحالات منخفضة الثقة إلى البشر
• أخذ عيّنات للجودة: يراجع البشر عيّنة عشوائية من التفاعلات التي تولّاها الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأخطاء ودفع التحسين
• الملاحظات المستمرة: يقيّم الموظفون البشريون اقتراحات الذكاء الاصطناعي أو يصحّحونها، ما يُنشئ حلقة ملاحظات تحسّن النموذج بمرور الوقت

أهمية HITL

يُشكّل الذكاء الاصطناعي المستقل تمامًا خطرًا في الحالات التي تتطلّب حُسن التقدير أو التعاطف أو تفسير السياسات بما يتجاوز بيانات التدريب. أما الدعم اليدوي بالكامل فلا يمكن توسيعه. ويجمع HITL أفضل ما في الجانبين: كفاءة الذكاء الاصطناعي في العمل الروتيني، والحكم البشري في الحالات الاستثنائية.

أبحاث القطاع: تتوقّع Gartner أن تتخلّى 50% من المؤسسات التي تخطّط لتقليص أعداد موظفي خدمة العملاء بسبب الذكاء الاصطناعي عن تلك الخطط بحلول عام 2027، إدراكًا منها أن التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي يتفوّق على الأتمتة الكاملة. إذ تحقّق الفرق التي تجمع البشر والذكاء الاصطناعي رضًا أعلى وأوقات حلّ أسرع مقارنةً بكلٍّ منهما بمفرده.

ميزة Maven: التصعيد الذكي وCopilot

تطبّق Maven AGI نهج HITL عبر آليتين. أولًا، يحيل التصعيد الذكي المحادثات إلى الموظفين البشريين عندما يبلغ الذكاء الاصطناعي حدّ الثقة لديه، مع نقل السياق الكامل للمحادثة ومنطق التفكير، فلا يضطر الموظف إلى البدء من الصفر. ثانيًا، يعمل Copilot المدعوم بالذكاء الاصطناعي من Maven جنبًا إلى جنب مع الموظفين البشريين في الوقت الفعلي، فيصوغ الردود، ويلخّص سياق المحادثة، ويترجم المحتوى، ويوصي بالإجراءات، ما يجعل الموظف أكثر فاعلية بدلًا من أن يحلّ محلّه.

دليل من Maven: حقّقت ClickUp زيادة بنسبة 25% في عدد الحالات التي يحلّها الموظف في الساعة خلال أسبوع واحد من نشر Copilot من Maven AGI، ما يبيّن أن HITL لا يقتصر على اكتشاف أخطاء الذكاء الاصطناعي، بل يرفع إنتاجية الموظفين البشريين بشكل كبير.

الأسئلة الشائعة

هل يُبطئ نهج الإنسان في الحلقة عملية الحلّ بالذكاء الاصطناعي؟

فقط في التفاعلات التي تتطلّب مراجعة بشرية. إذ يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي حلّ غالبية استفسارات العملاء باستقلالية. ولا يضيف HITL وقتًا إلا حيث يستحق الحكم البشري الانتظار، وهي عادةً الحالات عالية القيمة أو عالية المخاطر أو الحساسة عاطفيًا.

كيف تحدّدون ما يحتاج إلى مراجعة بشرية وما يمكن أتمتته بالكامل؟

ابدؤوا بتقييم المخاطر: ما أسوأ نتيجة محتملة إذا أخطأ الذكاء الاصطناعي في هذا النوع من الطلبات؟ الاستفسارات منخفضة المخاطر وكبيرة الحجم (مثل حالة الطلب وإجابات الأسئلة الشائعة) مرشّحة للأتمتة الكاملة. أما الحالات عالية المخاطر أو الجديدة فينبغي أن تخضع لمراجعة بشرية إلى أن يُثبت الذكاء الاصطناعي دقة ثابتة.

هل يحسّن HITL أداء الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت؟

نعم. عندما يصحّح البشر إجراءات الذكاء الاصطناعي أو يعتمدونها، يمكن استخدام تلك الملاحظات لتحسين دقة وكيل الذكاء الاصطناعي ومعايرة مستوى ثقته. وهذا يُنشئ دورة إيجابية يحتاج فيها الذكاء الاصطناعي إلى تدخّل بشري أقل بمرور الوقت، إذ يتعلّم من التصحيحات السابقة.