
开发者反思:Human in the Loop 并非 Agent 工作的解药
来源标题:Human in the Loop Is Not the Solution
一位开发者认为,在 Agent 工作流中 Human in the Loop 并非解决方案,人类反而成了瓶颈。他描述了当前流程:人类下指令、Agent 自主执行、再等待人类审核,而所有环节都卡在人类审核这一步。他主张重新思考人类与 Agent 的分工与控制权。
以下正文由 AI 翻译自 Hacker News 最新(原文版权归原站所有),可能存在偏差,重要内容请以原文为准。
最近我一直在思考人机交互和Human In The Loop。你看,我一直在找东西来做,每次坐下来想点子,最后都回到同一个地方。人类和agent。谁做什么?谁在控制?
今年我注意到自己的一件事:我变得擅长读研究论文了。我拿一个概念,就一头扎进去,直到弄懂为止。以前我也这么做,但现在它已经成了第二天性。就像去健身房,一旦你坚持下来,它就不再感觉像工作了。所以很自然地,我在这件事上深入了下去。
我们都知道Agent已经席卷了世界。我认识的每个人交付的东西都比以往任何时候多。我也是。但在我思考和冥想这件事的时候,我开始审视大家用Agent产出的工作量。而世界似乎在一件事上达成了共识:人类成了瓶颈。我们成了工作循环里那个拖慢节奏的实体。
让我解释一下我如何想象今天的工作是怎么完成的。
人类发出prompt,Agent自主工作,Agent返回成果或请求输入,人类审核并批准——一切都在这里等着。这个循环。人类发prompt,agent干活,它回来了,在人类批准之前什么都不动。
人类发prompt。Agent自主工作。它带着某个东西回来,或者请求输入。然后人类批准。重复。
当我说Human In The Loop,我指的就是这个:人类批准每一件事。
Agent十分钟就能做完以前花我一天的事。然后它就坐在那儿。等我。等我读diff、检查输出、点批准。而问题是:Agent越来越快。我没有。你也没有。我们谁都没有。
人类能审核的量 / Agent完成的工作量——已批准,但并未真正审核。这个缺口。示意性的,不是真实数据。
那条平线以上的所有东西,是没人真正在审核的工作。但它还是被批准了。想一想这个。
所以我开始问自己一个不同的问题。那些人类已经把流程完全自动化的领域呢?他们是怎么做到的?
我对这个着了迷。芯片是怎么造的?汽车是怎么制造的?那里有多少Human In The Loop?想一想。没人在看芯片上的每一个晶体管。没人在手工检查每辆车的每个螺栓。那他们怎么知道它是好的?
这就是我读到丰田的地方,天哪,它震撼了我。
1896年,丰田佐吉造了一台动力织机,线一断它就自己停下来。在那之前,一个人得站一整天盯着一台织机。在那之后,一个人可以照看很多台织机,因为机器知道什么时候出了问题,会自己停下来。多年后,大野耐一把这个想法带进了丰田的汽车工厂。他们称之为jidoka(自働化)。然后他们加了andon cord,一根任何工人都能拉的绳子,拉了就停整条线。
注意,人还在那里。任何人都能拉那根绳。丰田没有把人拿掉。他们把 人移到了真正重要的地方。
这比汽车还要早。二战期间,美军成百万地买弹药。你没法测试每一颗子弹。一旦开火,它就没了,哈哈。所以贝尔实验室的工程师从每批里抽一小份样本测试,据此判断整批。我最喜欢的是随之而来的那条规则。
芯片也是一样的道理。工厂不检查一切。他们用控制图监控过程,这个想法可以追溯到1920年代贝尔实验室的Walter Shewhart。如果数字开始漂移,产线就停下来。
这些行业没有一个保留着人类去批准每一件事。他们把人的位置往上移了。人设计系统、设定界限,出了问题才介入。
然后我读到Lisanne Bainbridge在1983年写的一篇论文,叫《Ironies of Automation》。它很短,但狠狠击中了我。
她说的是这个。当你大量自动化时,你把人的智能从流程中拿走了。机器做得越多,人练得越少。练得越少,他们在你留下他们的那唯一一件事上就变得越差:在机器出错时抓住那个错误。
再读一遍。这就是我们用agent的样子。我们每一个没有真正读就批准的PR,都是一次少练。我们正在慢慢变差,而这恰恰是Human In The Loop本该保护的那件事。
我的第一个想法是工厂的答案:别再检查一切,转而盯着数字。缺陷率、样本、控制限。这就是汽车和芯片所做的。但Bainbridge会说,盯着数字不过是换了个更好看的屏幕盯着看。如果你从不亲自动手,数字变动时你不会理解它们在告诉你什么。
所以答案不能只是“往后退”。我们需要正确的指标,而且我们需要让人保持足够敏锐去读懂它们。
这是我无法停止问自己的问题。如果Human In The Loop只是我们的一种应对机制呢?一种告诉自己我们仍然在控制中的方式。
我找到今年的一项研究,叫《Habituation at the Gate》,它研究了人们如何审核AI agent写的代码。随着时间推移,审核者批准得更多、看得更少。代码并没有变好。审核者只是习惯了。说实话,这就是人性。我们不擅长盯着一大堆基本没问题 的东西,等着那唯一一个有问题 的。
所以当我们说“人类批准了它”,那到底意味着什么?他们读了吗?他们理解了吗?还是因为前三十九个都没问题,他们就批准了第四十个?对自己诚实一点。我知道我这么干过。
如果现在是我们 在控制,那能持续多久?agent产出的工作量增长速度,远远快于能审核它的人数的增长。这个账算不过来。
(原文较长,此处译出前 6000 字,完整内容请点「打开原文」。)
正文由 探How 从来源站点 RSS 同步,内容未经改写;遇到排版缺失或需要图片、视频时请以原文为准。