本文探讨了将人类整合到AI系统中的挑战，这一过程被称为人在回路（HITL）。虽然人类在标注、调优和验证等任务中至关重要，但他们的参与带来了显著的成本和可扩展性问题。作者提出了人在回路之上（HOTL）作为更自主系统的监督范式，并讨论了认知科学原理以减轻人机交互中的人类疲劳和偏见。 AI
影响 强调了设计能够考虑人类局限性的AI系统以确保高效有效运行的关键需求。
排序理由 文章讨论了与AI系统相关的概念和挑战，而不是宣布新版本或重大行业事件。
- Cognitive Load Fatigue
- generative artificial intelligence
- human–computer interaction
- Human In The Loop
- machine learning
- reinforcement learning from human feedback
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