Human-in-the-loop Machine Learning

Human-in-the-loop Machine Learning（HITL ML）是一種將人類智慧整合進AI訓練流程的機器學習範式，其核心在於建立一個持續循環的機制：AI模型進行預測，人類專家對不確定性高的樣本進行標註或校正，這些新知識再回饋至訓練集，使模型持續演進。此概念源於認知科學與AI研究的交叉，強調AI不只是自動化工具，更是人類能力的延伸。在AI治理框架下，HITL ML是實現ISO/IEC 42001 AI管理系統中「AI系統的持續監控」與「人類監督」要求的關鍵技術路徑，確保AI輸出符合人類價值與法規預期，而非僅追求統計上的準確率，這在醫療、金融風控、法律科技等高風險AI應用場域尤為關鍵。與純自動化AI不同，HITL ML主動識別「模型不確定性」，將難題交由人類處理，有效降低AI幻覺與偏見風險。

在企業風險管理（ERM）中，HITL ML的應用可分為三個具體階段：第一步，部署初始模型進行基礎風險評估，識別高風險預測情境；第二步，建立人機協作工作流，當AI信心分數低於預設閾值（如0.7）時，自動觸發人工審核機制；第三步，將人工審核結果轉化為訓練樣本，重新微調模型，形成閉環優化。以臺灣金融業為例，某大型銀行在反洗錢（AML）AI系統導入後，透過HITL機制，將人工審核的異常交易模式回饋至模型，使模型對新型態洗錢手段的偵測率提升35%，同時將誤報率（False Positive Rate）降低20%。此方法符合臺灣金管會對AI治理的指導精神，確保AI決策具備可追溯性與可解釋性，降低監管合規風險。

臺灣企業導入HITL ML主要面臨三項挑戰：首先是人才稀缺，跨領域具備AI技術與業務領域知識的雙重人才極為難得，建議採取「領域專家+AI工程師」協作模式，並建立知識傳承機制；其次是成本效益平衡，人工介入成本高，企業應採用主動學習（Active Learning）策略，只讓人類審核資訊價值最高的樣本，以最大化投資報酬率；第三是法規不確定性，臺灣AI基本法與AI基本法草案仍在立法過程中，建議企業提前參考ISO/IEC 42001與EU AI Act的AI風險分級要求，建立AI風險分級管理機制。建議企業在導入初期，先從低風險場域（如內部流程自動化）試行，累積數據與經驗後，再擴展至高風險決策場域，以確保穩健過渡。

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