上周，科学界，行业和法规的主要专家聚集在一起讨论了AI解释的法律和商业后果，并特别强调了其在零售贸易中的影响。该小组位于耶鲁大学法律和福特汉姆·法（Fordham Law）的Schlomite Yaniski Ravid教授身上，他们收集了思想，以解决越来越多的需求，以制定由人工智能控制的决策，强调了在伦理和法律参数中实施AI的重要性，并需要“开设“打开黑匣子”来制造艺术人工知识的黑匣子。
监管问题和新的ISO 42001 AI标准
托尼·波特（Tony Porter）是英国内政部的前观察室委员，他对与AI透明度有关的规范性问题提出了一个想法。他强调了ISO 42001的价值，ISO 42001是人工智能管理系统的国际标准，为AI负责管理提供了基础。波特说：“规则正在迅速制定，但是ISO 42001等标准为组织提供了一种结构化的方法来平衡会计创新。”由Janiska Ravid教授领导的该小组的分离出席了领先的人造艺术公司的代表，该公司分享了其组织如何在人工智能系统中引入透明度，尤其是在零售和法律应用中。
Chamelio：法律决策的转型 – 使用假定的AI制定
法律情报平台Chamelio的Alex Zilberman专为内部法律团体创建，指望AI在公司法律运营中的作用。 Hamelio改变了内部法律团体通过人工智能的代理人的工作方式，该组织研究并使用了存储在合同，政治，合规性，公司记录，监管文件和其他重要法律文件的法律知识中。
Chamelio的AI代理执行了主要的法律任务，例如提取重要义务，优化合同，控制符合要求，并提供有效的想法，否则将其埋在数千页的文件中。该平台与现有工具集成在一起，并适应团队的法律知识。
Zilberman说：“信任是创建专业人士可以使用的系统的第一大要求。” “通过确保尽可能多的透明度来实现这一信任。我们的解决方案允许用户了解每个建议的来源，并提供确认并确认每个信息。
Chamelio避免了“黑匣子”模型，使法律专家可以追踪AI产生的建议的基本原理。例如，当系统遇到其不认识而不是猜测的合同时，它会注意到不确定性并要求人类输入。这种方法可以帮助法律专家控制重要的决定，尤其是在前所未有的情况下，例如没有先例或相互冲突的法律条件的要点。
Buffer.AI：库存优化的变化
Buffers.ai的Pini Usha交换了对库存优化的理解，该库存的优化是由人工智能控制的，这是零售贸易中的重要应用。 Buffers.AI为中型和大型零售和生产的品牌提供服务，包括H＆M，P＆G和Toshiba，帮助零售商（尤其是在时装行业中）解决了库存优化的问题，例如预测，补充和计划分类。该公司有助于确保正确位置的正确数量的产品，减少储备副本和多余的储备。
Buffers.AI提供了一个带有完整SaaS的ERP插件，该插件与SAP和优先级等系统集成在一起，从而提供了几个月的投资盈利能力。 “透明度是关键。如果企业无法理解AI如何预测需求的波动或供应链风险，他们将不敢依靠它。” Ears说。
Buffers.AI集成了解释，使客户能够可视化和调整AI控制的预测，从而确保实时业务运营和市场趋势保持一致。例如，在没有历史数据的新产品时，该系统会分析相似的产品趋势，存储特性和当地需求信号。如果该分支在历史上显示出对可比元素的需求很高，则该系统可以推荐更高的数量，而没有任何新产品的现有数据。同样，当分支机构和在线商店之间分发库存时，系统信息系统，例如区域销售生产率，客户交通模型以及互联网上的转换系数，以解释其建议。
Corsight AI：认可零售贸易和执法机构的人
Corsight AI的Matan Noga讨论了解释在人的识别技术中的作用，该作用越来越多地用于确保安全和提高零售贸易中客户服务的质量。 Corsight AI专门从事现实世界中人士的认可，并为执法机构，机场，购物中心和零售商提供决定。
该公司的技术用于应用程序，例如预防观察名单，失踪人员的位置和法院调查。 Corsight AI通过与制定有关机密性和道德领导原则的法律相对应的方式进行认可，以实时的认可为重点。该公司与政府及其商业客户合作，促进负责采用AI，强调解释在增强信任和确保道德使用方面的重要性。
Ibisight：AI电动机的图像智能
来自Imisight的Daphne Tapia强调了在具有AI的图像智能中解释的重要性，尤其是在较高速率的应用中，例如边境安全和环境监测。 Imisight使用AI/ML算法来检测地球侵占，环境监测和维护基础架构等部门的变化，异常和对象，专门研究多合作集成和分析。 “对人工智能的解释意味着了解为什么发现特定对象或变化。我们正在优先进行跟踪和透明度，以确保用户可以信任系统的输出。” Tapiy说。 Imisight根据实际数据和用户评论不断阐明其模型。该公司与监管部门合作，以确保遵守国际合规标准。
该小组强调了AI解释在促进技术的信任，问责制和道德使用方面的重要作用，尤其是在零售和其他高利率的行业中。通过安排透明度和人类监督的优先事项，组织可以保证AI系统是有效的和应有的，这符合建立公众的监管标准和期望。
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