Gå til indhold
atlas

Menneske i løkken (HITL)

Også kendt som: HITL, human-in-the-loop

At indrette et AI-system, så en person skal tjekke eller godkende dets arbejde på vigtige punkter, før det får virkning.

Kladde - dette opslag er endnu ikke gennemgået.

Formelt

En indretning, hvor udvalgte trin i en automatisk proces holder pause for en menneskelig beslutning - godkend, ret eller afvis en foreslået handling eller et output - så systemet ikke selv kan fuldføre de trin.

Forklaret enkelt

Som en bank, der kræver en ekstra underskrift på store betalinger - ekspedienten forbereder det hele, men pengene flyttes først, når en chef skriver under.

I praksis

På et regionshospital skriver en AI-agent udkast til svar på patienters beskeder om aftaler, men intet sendes, før en lægesekretær har læst udkastet og klikket “godkend” - eller rettet eller afvist det.

Hvorfor det betyder noget

Det holder en person ansvarlig for handlinger, der er dyre eller svære at gøre om, men skal der godkendes for tit, begynder folk at klikke ja uden at læse.

Sådan kommer du i gang

De typiske trin i rækkefølge. Tilpas dem til jeres organisation.

  1. Lav en liste over alle handlinger, AI-systemet eller agenten kan udføre, og sortér dem efter risiko, fx at læse data sker af sig selv, handlinger med middel risiko logges til senere gennemsyn, og handlinger, der er dyre, uigenkaldelige eller berører folks rettigheder, venter på godkendelse.
  2. Udpeg, hvem der godkender hver kontrolleret handling, og sørg for, at de har kompetence, uddannelse og myndighed til at sige nej, som AI-forordningens art. 26, stk. 2, kræver for højrisikosystemer.
  3. Vis den, der godkender, den præcise handling med parametre og de kilder, der ligger bag, fx hele e-mailen, SQL-sætningen, kodeændringen eller betalingen, i stedet for et resumé skrevet af den samme model.
  4. Gør det lige så let at afvise og rette som at godkende, afvis som standard, når en anmodning løber ud i tid, og giv tilsynspersonerne en stopknap, der standser systemet (art. 14, stk. 4).
  5. Byg pausen ind i agenten, så den gemmer sin tilstand ved det kontrollerede værktøjskald, lægger den i en godkendelseskø og først fortsætter med menneskets beslutning.
  6. Log, hvem der godkendte, rettede eller afviste hvad og hvornår, og gem loggene, for højrisikosystemer i mindst seks måneder som idriftsætter (art. 26, stk. 6).
  7. Undersøg, når AI understøtter afgørelser om borgere eller kunder, om GDPR art. 22 gælder, og sørg for, at den menneskelige sagsbehandler reelt vurderer sagen og kan nå et andet resultat, så gennemgangen ikke kun er symbolsk.
  8. Se hvert kvartal på godkendelsesrater, tid brugt pr. godkendelse og fangede fejl, og flyt kontrolpunkterne op eller ned, hvis folk stempelgodkender eller drukner i anmodninger.

Typiske faldgruber

  • At kræve godkendelse af alt, så godkendelsestræthed sætter ind, og godkendelsesraten nærmer sig 100 %, uden at nogen læser med.
  • At vise den, der godkender, et venligt resumé fra modellen frem for selve handlingen, så en payload fra prompt injection aldrig bliver set.
  • At regne et menneskeligt klik for nok til at bringe en afgørelse uden for GDPR art. 22, når personen hverken har tid, oplysninger eller myndighed til at være uenig.

Gode vejledninger

Teknisk uddybning

Litteraturen skelner mellem tre konfigurationer. Human-in-the-loop betyder, at systemet ikke kan fuldføre et kontrolleret trin uden en aktiv menneskelig beslutning; human-on-the-loop betyder, at systemet handler selvstændigt, mens en person overvåger og kan gribe ind eller stoppe det; human-out-of-the-loop betyder slet ingen løbende overvågning. Betegnelserne gælder enkelte trin frem for hele systemer: En agent kan køre skrivebeskyttede værktøjer selvstændigt, logge handlinger med middel risiko til senere gennemsyn og blokere for godkendelse ved uigenkaldelige handlinger.

I EU-retten er ankeret artikel 14 i AI-forordningen (forordning (EU) 2024/1689). Højrisikosystemer skal udformes, så fysiske personer effektivt kan føre tilsyn med dem; art. 14, stk. 4, oplister, hvad tilsynspersonerne skal sættes i stand til: at forstå systemets kapacitet og begrænsninger og overvåge det, være opmærksomme på automatiseringsbias, fortolke output korrekt, beslutte ikke at bruge systemet eller at se bort fra, tilsidesætte eller omgøre output samt gribe ind eller afbryde via en stopprocedure. Art. 14, stk. 5, tilføjer et krav om to personer ved biometrisk fjernidentifikation i bilag III, punkt 1, litra a. Idriftsættere skal overdrage tilsynet til personer med den nødvendige kompetence, uddannelse og myndighed (art. 26, stk. 2). Efter at AI-omnibusændringen trådte i kraft den 27. juli 2026, gælder forpligtelserne for højrisikosystemer i bilag III fra 2. december 2027 og for systemer indlejret i produkter under bilag I fra 2. august 2028. Derudover begrænser databeskyttelsesforordningens art. 22 afgørelser, der udelukkende bygger på automatisk behandling og har retsvirkning eller tilsvarende betydelig virkning, og art. 22, stk. 3, giver ret til menneskelig indgriben; Artikel 29-gruppens retningslinjer (WP251rev.01) anser symbolsk menneskelig medvirken for utilstrækkelig til at bringe en afgørelse uden for art. 22, og EU-Domstolen fastslog i SCHUFA (C-634/21, 2023), at en automatisk score i sig selv kan være en sådan afgørelse, når en tredjepart i afgørende grad lægger vægt på den.

Den centrale fejlmåde er stempelgodkendelse. Automatiseringsbias og godkendelsestræthed får den, der godkender hundredvis af rutineanmodninger, til at holde op med at læse dem, så godkendelsesraten nærmer sig 100 %, og kontrollen bliver til teater. Effektive design kræver godkendelse efter risiko frem for som standard, viser den konkrete foreslåede handling (den præcise e-mail, SQL-sætning, diff eller betaling med parametre og de kilder, der førte til den) frem for et resumé skrevet af den samme model, gør afvisning og redigering lige så let som godkendelse, afviser som standard ved timeout og logger, hvem der godkendte hvad, af hensyn til revision.

For agenter kræver implementeringen, at forløbet kan sættes på pause midtvejs: orkestreringen gemmer tilstanden ved det kontrollerede værktøjskald, lægger det i en godkendelseskø og genoptager med menneskets beslutning indsat som værktøjsresultat. Bemærk begrænsningerne. HITL forhindrer ikke prompt injection; det giver et menneske en chance for at opdage virkningen, hvilket kun virker, hvis den ondsindede handling er synlig i det, der vises. Det tilføjer også latenstid og omkostning og supplerer derfor sandkasser og mindste privilegium frem for at erstatte dem.

Relationer

Kilder og videre læsning

Standarder og officielle tekster

  • Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act), Article 14 - Human oversight · European Union
  • NIST AI 100-1 - Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) · NIST

Officiel dokumentation

Opslagsværker

  • OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 (LLM06 Excessive Agency) · OWASP

Hvor dataene kommer fra

Dette opslag er skrevet af en AI ud fra kilderne ovenfor og er endnu ikke gennemgået af et menneske. Brug det som udgangspunkt, og tjek alt vigtigt mod kilderne.

Se gennemgangskøenForeslå en rettelse på GitHubDette begreb som JSON

Test dig selv

Indlæser…

Atlas er i beta.