menscheninderSchleife

Menschen in der Schleife, englisch human-in-the-loop (HITL), bezeichnet Ansätze in der Automatisierung und Künstlichen Intelligenz, bei denen menschliche Urteilsbildung oder Eingriffe in den Entscheidungsprozess eingebunden werden. Ziel ist es, die Leistung von automatisierten Systemen zu verbessern, insbesondere in unsicheren Situationen, bei komplexen Fällen oder bei Anforderungen an Transparenz und Verantwortlichkeit.

Typischer Aufbau: Eingabedaten werden von einem Modell verarbeitet, dessen Ergebnisse werden von Menschen überprüft, freigegeben oder korrigiert; das Feedback fließt zurück in das System, etwa durch erneutes Labeln oder Retraining. Anwendungsfelder: Content-Moderation, medizinische Bildgebung, autonome Systeme mit manueller Freigabe, Qualitätssicherung in Produktion, juristische oder Compliance-Prüfungen.

Varianten: HITL kann als aktiver Eingriff (der Mensch entscheidet unmittelbar über den Output) oder als Überwachung (der Mensch kann das System jederzeit beeinflussen) eingesetzt werden. Vorteile: höhere Genauigkeit, bessere Handhabung von Ausnahmen, bessere erklärbare Entscheidungen und gesetzliche Compliance. Herausforderungen: Zeitverzögerung, Kosten, Arbeitsbelastung, menschliche Fehler, Fragen der Verantwortlichkeit, Datenschutz.

Geschichte: Der Begriff entwickelte sich mit dem Aufstieg KI-gesteuerter Systeme in Forschung und Praxis; in Praxisanwendungen bleibt HITL oft eine Kompromisslösung zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle. Sie wird auch im Zusammenhang mit Methoden wie aktivem Lernen verwendet, bei dem Menschen annotieren, um Modelle zu verbessern.