HUMAN-IN-THE-LOOP LÀ GÌ? KHÁM PHÁ VAI TRÒ CỦA CON NGƯỜI TRONG VÒNG LẶP AI

Human-in-the-Loop (HITL) là phương pháp kết hợp con người trực tiếp vào quá trình vận hành AI, giúp giảm sai sót, điều chỉnh thiên vị và nâng cao tính công bằng. Bài viết này HBR có các nội dung chính:

Đưa ra định nghĩa Human-in-the-Loop

Tầm quan trọng của Human-in-the-Loop là gì?

Giải thích cơ chế hoạt động của Human-in-the-Loop

Các mô hình Human-in-the-Loop phổ biến

1. Human-in-the-loop (HITL) là gì?

Human-in-the-loop, viết tắt là HITL, dịch sang tiếng Việt là “con người trong vòng lặp”, là một phương pháp độc đáo trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning). Đúng như tên gọi, nó đặt "con người" vào "vòng lặp" của quá trình phát triển AI. Cụ thể, Human-in-the-Loop đề cập đến việc con người tham gia trực tiếp vào việc huấn luyện, đánh giá và tinh chỉnh các mô hình AI.

Thay vì để AI tự hoạt động hoàn toàn sau khi được huấn luyện ban đầu, Human-in-the-Loop  tạo ra một vòng phản hồi liên tục. Mô hình AI sẽ đưa ra dự đoán hoặc kết quả, và khi nó gặp các trường hợp khó khăn hoặc không chắc chắn, nó sẽ chuyển giao nhiệm vụ đó cho con người. Phản hồi và sự điều chỉnh từ con người sau đó được sử dụng để củng cố và cải thiện mô hình, giúp nó học hỏi và trở nên chính xác hơn theo thời gian.

Theo Gartner (2024), HITL là “một quy trình AI trong đó con người tham gia trực tiếp để xác nhận, giám sát hoặc chỉnh sửa kết quả mà hệ thống đưa ra, từ đó cải thiện mô hình học máy theo thời gian”. Nói đơn giản: AI đưa ra dự đoán → Con người đánh giá và phản hồi → AI học hỏi từ phản hồi để cải thiện.

Một ví dụ đơn giản là một hệ thống phân loại email rác. Khi hệ thống nhận một email mà nó không thể chắc chắn đó có phải là thư rác hay không, nó sẽ gửi email đó đến một người kiểm duyệt. Phản hồi của người đó (ví dụ: "đây là thư rác") sẽ được mô hình sử dụng làm dữ liệu mới để học hỏi cho những lần sau.

2. Tại sao Human-in-the-loop lại quan trọng?

Human-in-the-Loop không phải là một giải pháp tình thế mà là một yếu tố then chốt giúp khắc phục những hạn chế cố hữu của AI. Theo Wu et al. (2021), Human-in-the-Loop đóng vai trò ngày càng quan trọng trong Machine Learning khi con người tham gia vào ba giai đoạn: xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình và thiết kế hệ thống. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng sự kết hợp này giúp AI giảm sai sót, thích ứng linh hoạt hơn với tình huống phức tạp so với hệ thống tự động thuần túy: 

• Tăng cường độ chính xác: Các mô hình AI hoạt động tốt với dữ liệu đã được gán nhãn rõ ràng. Tuy nhiên, trong thế giới thực, dữ liệu thường phức tạp, mơ hồ và đầy rẫy các trường hợp ngoại lệ. Con người có khả năng lý giải ngữ cảnh và đưa ra phán đoán chính xác, từ đó giúp mô hình AI nâng cao độ chính xác lên mức tối đa.
• Xử lý dữ liệu phức tạp: Các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) thường chứa đựng nhiều ý nghĩa ẩn sau câu chữ, cảm xúc và các sắc thái ngôn ngữ mà AI khó có thể tự nhận biết. Với HITL, con người có thể gán nhãn cảm xúc, phân tích ý đồ trong văn bản, cung cấp dữ liệu huấn luyện chất lượng cao cho các mô hình AI.
• Phát hiện sai sót: Dù mạnh mẽ đến đâu, AI đôi khi vẫn mắc phải những lỗi logic hoặc "lỗi ngớ ngẩn." Sự tham gia của con người trong vòng lặp giúp phát hiện và sửa chữa kịp thời những sai sót này, đảm bảo hệ thống hoạt động an toàn và hiệu quả hơn, đặc biệt trong các lĩnh vực có rủi ro cao như y tế hay giao thông.
• Cải thiện trải nghiệm người dùng: Trong các ứng dụng như hệ thống khuyến nghị, phản hồi trực tiếp từ người dùng (ví dụ: "Tôi không thích bộ phim này," "Sản phẩm này không phù hợp với tôi") là dữ liệu quý giá giúp AI hiểu rõ hơn về sở thích cá nhân. HITL sử dụng những phản hồi này để điều chỉnh và cá nhân hóa trải nghiệm, giúp các gợi ý trở nên phù hợp và hữu ích hơn.

3. Nguyên lý hoạt động của Human-in-the-loop

Human-in-the-loop (HITL) hoạt động dựa trên nguyên tắc vòng lặp học tập giữa AI và con người. Trong đó, AI thực hiện các tác vụ tính toán nhanh, đưa ra kết quả sơ bộ; con người tham gia để giám sát, xác nhận hoặc chỉnh sửa; và AI học từ những phản hồi đó để cải thiện dần theo thời gian. Toàn bộ quá trình diễn ra như một chu trình lặp liên tục, ngày càng nâng cao chất lượng và độ tin cậy của hệ thống.

Bước 1: AI xử lý và đưa ra kết quả sơ bộ

Ở giai đoạn đầu, hệ thống AI tiếp nhận dữ liệu đầu vào (hình ảnh, văn bản, âm thanh hoặc dữ liệu hành vi) và tạo ra kết quả dự đoán. Kết quả này thường khá nhanh và có độ chính xác nhất định, nhưng không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Chẳng hạn, một hệ thống AI trong y tế có thể phân tích ảnh chụp X-quang phổi và dự đoán rằng bệnh nhân có khả năng bị viêm phổi. Tuy nhiên, dự đoán này chỉ mang tính “sơ bộ”, chưa thể thay thế quyết định của chuyên gia.

Bước 2: Con người tham gia đánh giá và phản hồi

Tiếp theo, con người thường là chuyên gia hoặc nhân viên có chuyên môn sẽ xem xét kết quả mà AI đưa ra. Vai trò của họ là kiểm chứng độ chính xác, phát hiện các lỗi sai, đồng thời bổ sung ngữ cảnh mà AI chưa thể hiểu hết.  Theo Flores-Saviaga et al. (2023) trên arXiv, các hệ thống nhận diện khuôn mặt tự động dễ gặp sai sót khi dữ liệu không đa dạng về sắc tộc.

Việc áp dụng mô hình Human-in-the-Loop (HITL) giúp con người can thiệp, điều chỉnh và giảm thiên vị, từ đó tăng tính công bằng và chính xác của AI, đặc biệt trong các ứng dụng nhạy cảm như xác minh danh tính hay khám bệnh. Ví dụ, bác sĩ xem lại kết quả chẩn đoán của AI, phát hiện rằng hình ảnh phổi không phải viêm phổi mà là dấu hiệu hen suyễn, sau đó điều chỉnh kết quả và thêm nhận xét. Ở bước này, con người vừa đảm bảo độ tin cậy, vừa giữ vai trò “gác cổng” trong các tình huống quan trọng, giảm thiểu rủi ro do AI tự động quyết định.

Bước 3: AI học hỏi từ phản hồi để cải thiện mô hình

Khi con người đưa ra phản hồi, những điều chỉnh này được ghi nhận lại như một phần dữ liệu huấn luyện mới. AI sẽ sử dụng các phản hồi đó để điều chỉnh mô hình học máy, giúp giảm thiểu lỗi sai trong các lần xử lý tiếp theo.

Chẳng hạn, sau khi bác sĩ xác định ca bệnh là hen suyễn thay vì viêm phổi, hệ thống sẽ học để phân biệt rõ hơn các đặc điểm hình ảnh khác nhau. Theo thời gian, nhờ hàng nghìn vòng phản hồi như vậy, AI sẽ trở nên thông minh và đáng tin cậy hơn.

Ba bước trên không diễn ra một lần mà được lặp đi lặp lại liên tục, tạo thành một vòng lặp cải tiến (feedback loop). Mỗi vòng lặp mới giúp AI hiểu sâu hơn về dữ liệu, giảm sai sót và thích ứng tốt hơn với những tình huống thực tế. 

Ví dụ, trong ngân hàng, AI chấm điểm tín dụng của khách hàng → nhân viên tín dụng xem xét và điều chỉnh → hệ thống học thêm tiêu chí mới → vòng lặp tiếp theo sẽ chính xác hơn. Đây chính là cách Human-in-the-loop biến AI từ một công cụ máy móc thành một hệ thống học tập thông minh, gắn liền với kinh nghiệm và giá trị của con người.

4. Các mô hình Human-in-the-loop phổ biến

Human-in-the-loop (HITL) có thể áp dụng ở nhiều giai đoạn khác nhau trong vòng đời của một hệ thống AI. Mỗi mô hình lại có cách kết hợp riêng giữa máy móc xử lý nhanh và con người giám sát tinh tế. Dưới đây là ba mô hình phổ biến mà doanh nghiệp thường sử dụng:

1 -  Human-in-the-loop trong huấn luyện dữ liệu (Training & Data Labeling)

Ở giai đoạn huấn luyện, AI cần một khối lượng dữ liệu khổng lồ để học. Tuy nhiên, dữ liệu thô thường chưa có cấu trúc rõ ràng, khiến AI khó hiểu. Lúc này, con người đóng vai trò quan trọng trong việc:

• Gán nhãn dữ liệu: Ví dụ, phân loại hình ảnh thành “mèo”, “chó” hay “khác”.
• Kiểm tra chất lượng dữ liệu: Loại bỏ những dữ liệu sai hoặc gây nhiễu.
• Hiệu chỉnh nhãn do AI đề xuất: Nếu AI gắn nhãn sai, con người sửa lại để AI học đúng.

2 -  Human-in-the-loop trong vận hành AI (Operations & Decision-making)
Sau khi đã được huấn luyện, AI được đưa vào sử dụng trong môi trường thật. Tuy nhiên, AI không phải lúc nào cũng đưa ra quyết định hoàn hảo, đặc biệt trong những tình huống phức tạp hoặc hiếm gặp. Lúc này, con người tham gia như một “người kiểm tra cuối cùng”:

• Giám sát đầu ra: Con người xem xét kết quả trước khi áp dụng.
• Can thiệp khi cần thiết: Nếu AI không chắc chắn hoặc kết quả mâu thuẫn, con người sẽ quyết định.
• Phản hồi lại cho hệ thống: Những chỉnh sửa của con người giúp AI cải thiện dần.

3 - Human-in-the-loop trong đảm bảo đạo đức và an toàn (Ethics & Compliance)

Đây là mô hình tập trung vào việc đảm bảo rằng AI không đưa ra những quyết định gây rủi ro về pháp lý, xã hội hoặc đạo đức. Con người tham gia để:

• Kiểm duyệt nội dung: Ngăn chặn AI tạo ra thông tin sai lệch hoặc độc hại.
• Giữ sự công bằng: Đảm bảo AI không thiên vị theo giới tính, tuổi tác, chủng tộc…
• Tuân thủ quy định pháp luật: Con người giám sát những quyết định nhạy cảm liên quan đến sức khỏe, tài chính hay pháp lý.

Bên cạnh đó, báo cáo của MDPI (2023) về AI đạo đức nhấn mạnh rằng việc tích hợp con người trong quá trình huấn luyện và giám sát AI là một giải pháp trọng yếu để đảm bảo tính minh bạch, giảm rủi ro thiên vị và tuân thủ các chuẩn mực pháp lý – đạo đức. Ba mô hình HITL phổ biến có thể coi như 3 tầng kiểm soát của doanh nghiệp với AI:

1. Huấn luyện dữ liệu – giúp AI học đúng từ đầu.
2. Vận hành thực tế – đảm bảo AI hoạt động chính xác và linh hoạt.
3. Đạo đức & an toàn – giữ vững niềm tin và tuân thủ pháp luật.

Sự kết hợp hài hòa cả ba tầng sẽ giúp doanh nghiệp vừa khai thác tối đa sức mạnh AI, vừa kiểm soát rủi ro hiệu quả. Doanh nghiệp nếu áp dụng cả ba mô hình này một cách linh hoạt sẽ vừa tận dụng tối đa sức mạnh AI, vừa giảm thiểu rủi ro và giữ được niềm tin từ khách hàng.

5. Cách áp dụng Human-in-the-loop cho doanh nghiệp

Human-in-the-Loop (HITL) là phương pháp tích hợp con người trực tiếp vào quá trình vận hành AI. Thay vì để AI tự động hoàn toàn, HITL cho phép con người can thiệp để giảm sai sót, hạn chế thiên vị và tăng tính công bằng. Đặc biệt, trong các ứng dụng nhạy cảm như nhận diện khuôn mặt, xác minh danh tính hay ra quyết định kinh doanh, sự tham gia của con người giúp AI hoạt động chính xác, minh bạch và có trách nhiệm hơn.

Dưới đây là 5 bước áp dụng Human-in-the-Loop cho doanh nghiệp, kèm hướng dẫn hành động cụ thể để triển khai hiệu quả:

5.1. Xác định mục tiêu và ứng dụng AI

Trước khi triển khai, doanh nghiệp cần biết AI sẽ làm gì và những phần nào cần sự giám sát của con người. Điều này giúp xác định các bước nhạy cảm, nơi mà sai sót hoặc thiên vị có thể xảy ra.

Hành động cụ thể:

• Liệt kê các quy trình AI tham gia, ví dụ: phân tích dữ liệu khách hàng, đánh giá rủi ro, nhận diện khuôn mặt hay đề xuất sản phẩm.
• Xác định các bước nhạy cảm dễ phát sinh sai sót hoặc thiên vị để ưu tiên con người can thiệp.
• Thiết lập mục tiêu rõ ràng cho AI và cho vòng lặp HITL (ví dụ: cải thiện độ chính xác, giảm sai sót 30%).

5.2. Chuẩn bị dữ liệu đa dạng và chất lượng

Dữ liệu là nền tảng của AI. Nếu dữ liệu không đa dạng hoặc có thiên lệch, mô hình sẽ học theo các mẫu sai và dẫn đến kết quả thiên vị.

Hành động cụ thể:

• Thu thập dữ liệu đại diện cho các nhóm khách hàng, nhân sự hoặc thị trường khác nhau.
• Làm sạch, gắn nhãn dữ liệu chuẩn và đánh dấu những dữ liệu cần con người kiểm duyệt.
• Sử dụng phản hồi từ nhân viên hoặc chuyên gia để kiểm tra và hiệu chỉnh dữ liệu, đảm bảo tính chính xác và công bằng.

5.3. Thiết kế vòng lặp Human-in-the-Loop

Vòng lặp Human-in-the-Loop xác định thời điểm và cách con người tham gia vào quá trình AI, từ giai đoạn huấn luyện đến giám sát kết quả.

Hành động cụ thể:

• Xác định điểm can thiệp:
• Kiểm duyệt dữ liệu đầu vào: con người đánh giá và gắn nhãn dữ liệu.
• Hiệu chỉnh mô hình: con người xem xét kết quả AI và cung cấp phản hồi.
• Đánh giá đầu ra: con người xác nhận quyết định quan trọng trước khi AI áp dụng thực tế.
• Xây dựng hướng dẫn chi tiết cho nhân viên tham gia HITL để đảm bảo quy trình nhất quán và giảm thiên vị cá nhân.

5.4. Huấn luyện và hiệu chỉnh mô hình AI với sự tham gia của con người

 Con người không chỉ giám sát mà còn giúp mô hình học chính xác hơn thông qua phản hồi trực tiếp, đảm bảo AI thích nghi với các tình huống phức tạp.

Hành động cụ thể:

• Tích hợp phản hồi từ nhân viên vào quá trình huấn luyện để điều chỉnh mô hình.
• Thường xuyên cập nhật dữ liệu và đánh giá kết quả của AI, đảm bảo mô hình thích nghi với thực tế và giảm sai sót.
• Sử dụng các công cụ quản lý vòng lặp HITL để lưu trữ, phân tích và phản hồi dữ liệu hiệu quả.

5.5. Giám sát, đánh giá và cải tiến liên tục

Human-in-the-Loop là quá trình liên tục, không chỉ áp dụng một lần. Giám sát và cải tiến giúp AI duy trì hiệu suất, hạn chế thiên vị và đảm bảo tính minh bạch lâu dài.

Hành động cụ thể:

• Theo dõi kết quả AI, xác định lỗi và điều chỉnh kịp thời.
• Thu thập phản hồi từ nhân viên, khách hàng hoặc chuyên gia để cải thiện thuật toán.
• Khi mô hình đã ổn định, mở rộng áp dụng HITL cho các bộ phận khác hoặc quy trình khác trong doanh nghiệp.
• Định kỳ đánh giá hiệu quả Human-in-the-Loop bằng các KPI như độ chính xác, tỷ lệ sai sót, mức độ công bằng và tuân thủ chuẩn mực đạo đức.

Human-in-the-Loop chứng minh rằng con người vẫn giữ vai trò thiết yếu trong hệ thống AI hiện đại. Bằng cách kết hợp trực giác, kiến thức chuyên môn và phản hồi thực tế, Human-in-the-Loop giúp AI giảm sai sót, hạn chế thiên vị và nâng cao tính công bằng từ đó không chỉ xây dựng AI chính xác hơn mà còn đảm bảo minh bạch, có trách nhiệm và bền vững, mở ra hướng phát triển mạnh mẽ trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.

6. Thách thức khi triển khai Human-in-the-loop

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai HITL không phải không có thách thức:

• Chi phí và thời gian: Để duy trì một hệ thống HITL hiệu quả, doanh nghiệp cần thuê hoặc đào tạo đội ngũ nhân sự có chuyên môn trong việc gán nhãn dữ liệu, kiểm tra đầu ra của AI và phản hồi cho hệ thống. Đây không chỉ là chi phí tiền lương, mà còn bao gồm chi phí đào tạo, quản lý và duy trì quy trình làm việc. Ngoài ra, việc kết hợp con người vào vòng lặp có thể làm chậm tốc độ triển khai nếu quy mô dữ liệu lớn.
• Vấn đề về tính nhất quán: Con người có thể đưa ra các phán đoán khác nhau cho cùng một trường hợp, đặc biệt khi dữ liệu có tính mơ hồ. Sự khác biệt trong đánh giá này tạo ra dữ liệu “nhiễu”, khiến mô hình AI khó học được quy luật chính xác. Để giải quyết, doanh nghiệp thường cần thiết lập quy trình kiểm duyệt nhiều tầng, hoặc đào tạo lại nhân sự, nhưng điều này tiếp tục làm tăng chi phí và thời gian.
• Đạo đức và quyền riêng tư: Một thách thức quan trọng khác là vấn đề liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu. Khi con người trực tiếp xem xét các dữ liệu nhạy cảm (ảnh cá nhân, hồ sơ bệnh án, dữ liệu giao dịch…), nguy cơ rò rỉ hoặc lạm dụng thông tin có thể xảy ra. Điều này đặt ra yêu cầu về các chính sách nghiêm ngặt trong bảo mật, quản lý dữ liệu, cũng như tuân thủ luật pháp (như GDPR ở châu Âu). Ngoài ra, còn có khía cạnh đạo đức trong việc để con người xử lý những dữ liệu mang tính nhạy cảm cao.
• Khả năng mở rộng hệ thống: Khi lượng dữ liệu ngày càng tăng, doanh nghiệp khó có thể duy trì một lượng lớn nhân sự để tham gia vào toàn bộ vòng lặp. Nếu quy trình không được tối ưu hóa (kết hợp tự động hóa và HITL đúng mức), chi phí nhân sự sẽ tăng cao và hệ thống khó mở rộng.
• Tâm lý và năng suất của con người: Làm việc trong môi trường gắn liền với dữ liệu khổng lồ, lặp đi lặp lại và đôi khi nhạy cảm (ví dụ: kiểm duyệt nội dung bạo lực, dữ liệu y tế) có thể ảnh hưởng đến tâm lý nhân sự. Điều này dẫn đến sự giảm sút về năng suất, thậm chí kiệt sức nghề nghiệp (burnout). Doanh nghiệp cần có chính sách hỗ trợ tinh thần, phúc lợi để đảm bảo sự bền vững của đội ngũ.

Các thách thức trên cho thấy việc triển khai HITL không chỉ là bài toán công nghệ mà còn là bài toán quản trị nhân sự, chi phí, và đạo đức. Doanh nghiệp cần chuẩn bị kỹ lưỡng về nguồn lực, chính sách và công cụ hỗ trợ để đạt hiệu quả tối ưu.

7. Sự khác biệt giữa Human-in-the-loop và AI thuần túy

AI thuần túy (pure AI) là khi hệ thống trí tuệ nhân tạo hoạt động hoàn toàn tự động, từ xử lý dữ liệu, đưa ra quyết định đến thực hiện hành động mà không có sự can thiệp trực tiếp của con người trong quá trình vận hành. Ngược lại, Human-in-the-loop (HITL) kết hợp sức mạnh tính toán của AI với khả năng tư duy, phán đoán và kinh nghiệm của con người, tạo nên một vòng lặp học tập liên tục.

Điểm khác biệt cốt lõi nằm ở vai trò của con người: trong HITL, con người tham gia giám sát, phản hồi và điều chỉnh để đảm bảo AI vừa chính xác, vừa phù hợp về mặt đạo đức và bối cảnh thực tế.

• AI thuần túy: Một chatbot tự động trả lời toàn bộ câu hỏi khách hàng. Nếu gặp tình huống mới mà chưa được huấn luyện, chatbot có thể trả lời sai hoặc gây khó chịu cho khách hàng.
• HITL: Chatbot trả lời câu hỏi đơn giản, nhưng khi gặp tình huống khó, hệ thống sẽ chuyển sang cho nhân viên hỗ trợ. Phản hồi từ nhân viên sau đó được dùng để huấn luyện chatbot, giúp nó thông minh hơn trong tương lai.

AI thuần túy mạnh về tốc độ và khả năng xử lý dữ liệu lớn, nhưng dễ mắc lỗi khi dữ liệu phức tạp hoặc mới lạ. HITL tuy tốn chi phí và chậm hơn, nhưng giúp doanh nghiệp duy trì độ chính xác, tính linh hoạt và kiểm soát đạo đức, đặc biệt phù hợp với những lĩnh vực yêu cầu độ tin cậy cao như y tế, tài chính, pháp lý.

Human-in-the-Loop (HITL) chứng minh rằng con người vẫn giữ vai trò quan trọng trong hệ thống AI hiện đại. Bằng cách kết hợp kiến thức, trực giác và đánh giá của con người, HITL giúp giảm sai sót, hạn chế thiên vị và nâng cao hiệu quả AI trong các ứng dụng nhạy cảm như xác minh danh tính hay ra quyết định kinh doanh. Doanh nghiệp áp dụng HITL không chỉ xây dựng AI chính xác hơn mà còn đảm bảo tính minh bạch, công bằng và có trách nhiệm, mở ra hướng phát triển bền vững trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.