Kecerdasan Buatan-Hibrid Manusia untuk Pengkomputeran Sosial: Kerangka dan Aplikasi

1. Pengenalan

Pengkomputeran sosial telah muncul sebagai bidang antara disiplin kritikal yang menggabungkan kaedah pengiraan dengan sains sosial. Pertumbuhan eksponen platform media sosial telah menghasilkan set data besar yang menyediakan peluang yang belum pernah berlaku sebelum ini untuk memahami tingkah laku manusia dan dinamik masyarakat. Walau bagaimanapun, pendekatan kecerdasan buatan konvensional menghadapi cabaran besar dalam menangani kerumitan, nuansa, dan sifat dinamik fenomena sosial.

2. Latar Belakang dan Asas

2.1 Evolusi Pengkomputeran Sosial

Pengkomputeran sosial pertama kali dikonsepkan oleh Schuler pada tahun 1994 sebagai "aplikasi pengkomputeran dengan perisian sebagai medium atau fokus hubungan sosial." Takrifan berikutnya telah mengembangkan konsep ini, dengan Wang et al. membezakan antara pengkomputeran sosial luas (teori pengiraan untuk sains sosial) dan pengkomputeran sosial sempit (pengiraan aktiviti dan struktur sosial).

2.2 Gelombang Pembangunan Kecerdasan Buatan

AI telah melalui dua gelombang pembangunan utama: gelombang pertama (1956-1974) memberi tumpuan kepada pendekatan berasaskan pengetahuan, manakala gelombang kedua (1980an-1990an) memperkenalkan rangkaian neural dan algoritma penyebaran balik, memuncak dalam sistem seperti AlphaGo.

3. Kecerdasan Buatan-Hibrid Manusia (H-AI)

3.1 Kerangka Konseptual H-AI

Kecerdasan Buatan-Hibrid Manusia mewakili paradigma yang mengintegrasikan keupayaan kognitif manusia dengan sistem kecerdasan buatan, mencipta kecerdasan kolektif yang dipertingkatkan yang mengatasi batasan setiap komponen secara bersendirian.

3.2 Pelaksanaan Teknikal

Sistem H-AI menggunakan pelbagai mekanisme integrasi termasuk seni bina manusia-dalam-gelung, pengagregatan kecerdasan sumber ramai, dan sistem pembelajaran adaptif yang secara berterusan menggabungkan maklum balas manusia.

4. Kerangka H-AI Empat Lapisan untuk Pengkomputeran Sosial

4.1 Lapisan Objek

Lapisan asas yang terdiri daripada sumber data sosial termasuk platform media sosial, peranti IoT, dan pangkalan data tradisional. Lapisan ini mengendalikan pengumpulan data, pra-pemprosesan, dan penormalan.

4.2 Lapisan Asas

Lapisan infrastruktur yang menyediakan sumber pengiraan, sistem penyimpanan, dan algoritma AI asas. Lapisan ini menyokong kedua-dua pemprosesan kelompok dan masa nyata data sosial.

4.3 Lapisan Analisis

Lapisan analisis teras yang melaksanakan algoritma H-AI yang menggabungkan model pembelajaran mesin dengan input kecerdasan manusia melalui teknik seperti pembelajaran aktif dan kejuruteraan ciri berpandukan manusia.

4.4 Lapisan Aplikasi

Lapisan peringkat atas yang menyampaikan aplikasi pengkomputeran sosial termasuk analisis rangkaian sosial, perlombongan pendapat, pengurusan krisis, dan sistem simulasi dasar.

5. Pelaksanaan Teknikal

5.1 Asas Matematik

Kerangka H-AI menggunakan beberapa model matematik untuk integrasi manusia-AI. Fungsi kecerdasan kolektif boleh diwakili sebagai:

$C_I = \alpha H_I + \beta A_I + \gamma I_{HA}$

Di mana $H_I$ mewakili kecerdasan manusia, $A_I$ mewakili kecerdasan buatan, $I_{HA}$ menandakan istilah interaksi, dan $\alpha$, $\beta$, $\gamma$ adalah pekali pemberat yang dioptimumkan melalui pembelajaran pengukuhan.

5.2 Keputusan Eksperimen

Penilaian eksperimen menunjukkan kelebihan ketara sistem H-AI berbanding pendekatan AI tulen. Dalam tugas ramalan trend sosial, sistem H-AI mencapai ketepatan 89.3% berbanding 67.8% untuk sistem AI bersendirian. Peningkatan prestasi amat ketara dalam senario kompleks yang melibatkan nuansa budaya dan fenomena sosial yang muncul.

Rajah 1: Perbandingan prestasi antara sistem AI-sahaja dan sistem H-AI merentas tugas pengkomputeran sosial yang berbeza menunjukkan keunggulan konsisten H-AI dalam mengendalikan kekaburan dan kerumitan.

5.3 Pelaksanaan Kod

class HybridAISystem:
    def __init__(self, ai_model, human_feedback_mechanism):
        self.ai_model = ai_model
        self.human_feedback = human_feedback_mechanism
        self.confidence_threshold = 0.7
    
    def predict(self, social_data):
        ai_prediction = self.ai_model.predict(social_data)
        confidence = self.ai_model.predict_proba(social_data).max()
        
        if confidence < self.confidence_threshold:
            human_input = self.human_feedback.get_input(social_data)
            return self.combine_predictions(ai_prediction, human_input)
        else:
            return ai_prediction
    
    def combine_predictions(self, ai_pred, human_pred):
        # Gabungan berwajaran berdasarkan ketepatan sejarah
        ai_weight = self.calculate_ai_confidence()
        human_weight = 1 - ai_weight
        return ai_weight * ai_pred + human_weight * human_pred

6. Aplikasi Masa Depan dan Arah Penyelidikan

Aplikasi masa depan H-AI dalam pengkomputeran sosial termasuk: sistem tindak balas bencana masa nyata, platform pendidikan diperibadikan, alat sokongan tadbir urus demokratik, dan pengurusan krisis kesihatan global. Arah penyelidikan utama memberi tumpuan kepada meningkatkan kecekapan komunikasi manusia-AI, membangunkan rangka kerja etika untuk sistem H-AI, dan mencipta metrik penilaian piawai untuk prestasi kecerdasan hibrid.

7. Analisis Asli

Integrasi kecerdasan manusia dan buatan dalam pengkomputeran sosial mewakili anjakan paradigma yang menangani batasan asas sistem AI tulen. Walaupun AI tradisional cemerlang dalam pengecaman corak dalam data berstruktur, masalah pengkomputeran sosial sering melibatkan data tidak berstruktur, konteks budaya, dan pertimbangan etika yang memerlukan pertimbangan manusia. Kerangka H-AI yang dicadangkan menunjukkan bagaimana integrasi ini boleh dilaksanakan secara sistematik melalui seni bina berlapis.

Pendekatan ini selaras dengan perkembangan terkini dalam penyelidikan AI berpusatkan manusia dari institusi seperti Institut AI Berpusatkan Manusia Stanford, yang menekankan kepentingan mereka bentuk sistem AI yang menambah baik dan bukannya menggantikan keupayaan manusia. Formulasi matematik kecerdasan kolektif dalam sistem H-AI mempunyai persamaan dengan kaedah ensemble dalam pembelajaran mesin, tetapi memperluaskannya dengan menggabungkan kecerdasan manusia sebagai komponen eksplisit dan bukannya hanya pelbagai model algoritma.

Berbanding sistem AI bersendirian, H-AI menunjukkan kelebihan khusus dalam mengendalikan kes tepi dan senario sosial yang kabur. Sebagai contoh, dalam analisis sentimen siaran media sosial yang mengandungi sarkasme atau rujukan budaya, input manusia menyediakan pemahaman kontekstual penting yang sering terlepas oleh model NLP tulen. Ini konsisten dengan penemuan dari Institut Allen untuk AI, yang telah mendokumenkan batasan model bahasa semasa dalam memahami komunikasi sosial bernuansa.

Keputusan eksperimen yang menunjukkan peningkatan 42% dalam ketepatan ramalan untuk masalah sosial kompleks menyerlahkan kepentingan praktikal pendekatan ini. Walau bagaimanapun, cabaran kekal dalam menskalakan penglibatan manusia dan mengekalkan konsistensi merentas penyumbang manusia yang berbeza. Kerja masa depan boleh mengambil inspirasi dari platform sains warganegara seperti Zooniverse, yang telah membangunkan kaedah canggih untuk mengagregatkan sumbangan dari peserta manusia yang pelbagai.

Dari perspektif teknikal, kerangka H-AI boleh mendapat manfaat daripada menggabungkan kemajuan terkini dalam pembelajaran sedikit-shot dan pembelajaran pindahan, serupa dengan pendekatan yang digunakan dalam model seperti GPT-3.5. Integrasi maklum balas manusia boleh dioptimumkan menggunakan teknik dari pembelajaran pengukuhan dengan maklum balas manusia (RLHF), yang telah menunjukkan kejayaan dalam menyelaraskan model bahasa dengan nilai manusia.

Pertimbangan etika sekitar sistem H-AI patut mendapat perhatian khusus, terutamanya mengenai amplifikasi bias dan akauntabiliti. Kerangka ini akan mendapat manfaat daripada menggabungkan prinsip dari penyelidikan AI yang bertanggungjawab, seperti yang digariskan dalam Garis Panduan Etika EU untuk AI yang Dipercayai. Secara keseluruhan, H-AI mewakili arah yang menjanjikan untuk pengkomputeran sosial yang mengakui kekuatan pelengkap kecerdasan manusia dan mesin.

8. Rujukan

1. Schuler, D. (1994). Social Computing. Communications of the ACM.
2. Wang, F.-Y., et al. (2007). Social Computing: Concepts, Contents, and Methods. International Journal of Intelligent Systems.
3. Dryer, D. C., et al. (1999). The Human Experience. IEEE Pervasive Computing.
4. Zhu, J.-Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV.
5. Stanford Institute for Human-Centered AI. (2022). The State of AI in 2022.
6. European Commission. (2019). Ethics Guidelines for Trustworthy AI.
7. Allen Institute for AI. (2021). Challenges in Social NLP.