人类在环（Human-in-the-Loop, HITL）是一种人工智能系统设计范式，指在AI决策过程中主动整合人类参与，以监督、验证或补充机器的输出，从而提升系统的准确性、可靠性和适应性。这种模式的核心在于利用人类的认知能力处理AI难以完美应对的任务，如主观判断、道德决策或高精度场景，通过反馈循环不断优化模型性能，确保技术在实际应用中更贴近人类需求。
在AI产品开发的实际落地中，人类在环模式广泛应用于数据标注、模型训练和实时监控等环节。例如，内容审核AI初步筛选可疑信息后交由人工复核，医疗诊断AI提供辅助建议但由医生做最终决策，这要求产品经理精心设计用户界面和工作流，平衡自动化效率与人工介入成本，以最大化产品的实用性和可信度。随着AI技术的演进，HITL正成为解决模型偏差、提升用户体验的关键策略，尤其在需要高可靠性的领域如金融风控或自动驾驶中。
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