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人类在环：为何您的生产AI系统需要人类监督
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原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文讨论了“人类在环”（HITL）在生产AI系统中的重要性，强调在高风险任务中人类监督的必要性。HITL有三种模型，适用于不同的决策场景。文章还探讨了如何通过持久状态存储和实时数据平台（如Redis）支持HITL工作流，以确保AI系统的安全性和合规性。
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关键要点
- 人类在环（HITL）是一个架构模式，强调在高风险任务中人类监督的重要性。
- HITL有三种模型，分别适用于不同的决策场景：狭义HITL、高风险监督任务和低风险监督任务。
- 训练可以减少推理时间的失败率，但无法完全消除，因此需要在运行时实施HITL模式。
- 持久状态存储和实时数据平台（如Redis）支持HITL工作流，确保AI系统的安全性和合规性。
- EU AI法案要求高风险AI系统设计有效的人类监督，包括输出解释、决策覆盖和操作停止的能力。
- Redis作为实时数据平台，能够支持HITL工作流的状态和协调层，提供快速的状态查找和可靠的事件流。
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延伸问答
什么是人类在环（HITL）？
人类在环（HITL）是一种架构模式，强调在高风险任务中人类监督的重要性，允许人类在自动化工作流的一个或多个阶段提供反馈和指导。
HITL有哪些不同的模型？
HITL有三种模型：狭义HITL适用于高风险任务，高风险监督任务和低风险监督任务，分别对应不同的决策场景。
为什么在生产AI系统中需要人类监督？
人类监督在生产AI系统中是必要的，因为训练无法完全消除推理时间的失败率，尤其是在高风险任务中，监督可以防止潜在的不可逆后果。
Redis如何支持HITL工作流？
Redis作为实时数据平台，提供快速的状态查找和可靠的事件流，支持HITL工作流的状态和协调层，确保AI系统的安全性和合规性。
EU AI法案对HITL有什么要求？
EU AI法案要求高风险AI系统设计有效的人类监督，包括输出解释、决策覆盖和操作停止的能力，以及自动日志记录的要求。
HITL工作流中的状态存储有什么重要性？
持久状态存储在HITL工作流中至关重要，因为它允许在决策点暂停执行，保存所需状态，以便人类可以检查和修改工作流。
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