HITL 工作流设计工作表：将任何 AI 用例转化为人机协同系统
设计人工监督融入 AI 工作流的实用工作表。涵盖风险评估、干预点、审查界面需求、升级阈值和审计要求。
人机协同 (HITL) 不是一种哲学——它是一个工程决策。对于每个需要人工监督的 AI 用例，需要明确指定：人在哪里干预、他们是谁、他们看到什么、有多长时间、如果不响应会怎样？
每个需要人工监督的 AI 系统完成一份工作表。
第 1 部分 ：用例档案
用例名称、系统负责人、简要描述、输入、输出、输出触发的下游行动。
第 2 部分：风险评估
按后果严重性（高/中/低）和决策频率（高/中/低）评级，然后使用结果矩阵确定监督模式：HITL、HOTL 或 HOOTL。
第 3 部分：干预点设计
人工审查在哪里发生？审查者是谁？最大可接受审查时间 (SLA)？如果审查者在 SLA 内不响应怎么办？
第 4 部分：审查界面要求
必须展示：AI 输出、置信分数、替代输出、输入数据、模型版本。界面必须便于记录审查者的推理。
第 5 部分：升级阈值
定义每个决策路由的阈值：自动批准、标准审查、高级审查、自动拒绝。在拥有实证数据之前不要设置自动批准阈值。
第 6 部分：自动化偏见预防
回顾性抽查、审查者校准、覆盖率监控、审查者轮换、反馈循环。
第 7 部分：审计轨迹要求
必须记录：UTC 时间戳、审查者身份、审查的 AI 输出、审查者决定、审查推理、审查时间。
第 8 部分：有效性指标
审查完成率、覆盖率、决策时间、误拒率、审计日志完整性、审查者校准通过率。
已完成的示例：合同条款审查 AI
用例名称：合同条款风险筛选器。AI 审查上传的合同条款并标记非标准条款，产出风险评级（低/中/高）。高评级条款自动排队给律师审查；低评级自动接受；中评级排队给法律助理审查。
Ertas Data Suite 的内置操作员日志和人工审查跟踪自动捕获第 7 部分字段。
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