そもそもMachineを信頼したくない場合は、人間のループに拡張AIを使用する
私たちの生活の多くの決定には適切な予測が必要であり、人工知能（AI）と機械学習（ML）は、ほとんどの場合、人間の対応物よりも予測に優れています。 それでも、これらすべての技術的進歩にもかかわらず、AI予測に対する信頼はまだ不足しているようです。 最近の事例によると、人々はAIに依存することを嫌い、たとえ間違っていても人間の専門家を信頼することを好みます。
両方の世界で最高のものを手に入れてみませんか？
当然のことながら、人々はマシンを信頼することに不安を感じ、消極的です。 マシンが面倒な仕事をして、間違いを犯していないことをどのように確認できますか？次の段落では、これを段階的に説明します。
拡張人工知能（A2I）
機械学習予測の人間によるレビューを簡単に実装できます。
一部の機械学習アプリケーションでは、機密データの精度を確保し、継続的な改善を提供し、更新された予測でモデルを再トレーニングするために、人間による監視が必要です。 ただし、このような状況では、機械学習のみのシステムと人間のみのシステムのどちらかを選択せざるを得ないことがよくあります。 企業は、必要な精度を保証するために結果を人間の目で見ながら、機械学習システムをワークフローに統合するという、両方の長所を求めています。
使用事例
ヘルスケアセクター
医療保険の請求書、摂取フォーム、処方箋、およびその他の多くの医療文書には、貴重な情報が閉じ込められており、迅速かつ正確に抽出する必要があります。 これで、A2IとTextractを使用して、ドキュメントを処理し、データを抽出し、人間に重要なデータをレビューさせることができます。 これにより、ドキュメント処理で時間とお金を節約し、人間が微妙なデータや機密データを確認したり、予測を継続的に監査したりできるようになります。
銀行および金融サービス
ローンまたは住宅ローンの申請書、納税申告書、およびその他の多くの財務書類には、迅速かつ効果的に処理および抽出する必要のある何百万ものデータポイントが含まれています。 TextractとAmazonA2Iを使用すると、構造化されているかどうかに関係なく、これらのフォームから重要なデータを抽出し、人間に出力を確認させることができます。 DealNet Capitalは、TextractとAmazon A2Iを使用して財務記録を処理します。これにより、ドキュメントを手動で確認するために費やす時間が最大80％削減されました。
利点と利点
ML予測の人間によるレビューをすばやく実装します。
A2Iは、特定の要件に基づいて、人間によるレビューをMLアプリケーションに組み込む柔軟性を提供します。 信頼性の低い予測は、レビューしてアクションを実行するために人間に送信されます。 必要に応じて、コンセンサスを達成するために予測を確認するように複数のレビュー担当者に要求することもできます。 さらに、モデルを監査するために、人間によるレビューのために予測をランダムにサンプリングして、モデルがまだ良好に機能しているかどうかを定期的に評価できます。 A2Iは、人と機械が最善を尽くすのを支援します。
人間による監視をあらゆるアプリケーションと統合する
A2Iは、機械学習の経験を必要とせずに、人間による監視を機械学習ワークフローに統合する簡単な方法を提供します。 機械学習のみではなく、すべて人間によるレビューシステムを使用する必要はありません。 A2Iは、機械学習と人間を組み合わせて自動化を提供すると同時に、結果を人間が監視して必要な精度を提供します。 Amazon A2Iを使用すると、AWSで実行されているか別のプラットフォームで実行されているかに関係なく、人間の判断とAIをMLアプリケーションに簡単に統合できます。
より早く市場に参入します。
機械学習と手動プロセスを実行する人間のどちらを使用するかを決定することで、今日と数か月後の市場投入を選択できます。 Amazon A2Iをワークフローに統合すると、機械学習をより迅速に市場に投入できるようになるだけでなく、モデルを時間の経過とともに更新および再トレーニングすることもできます。 ビジネスニーズが変化すると、ワークフローも変化します。AmazonA2Iは、機械学習の過程のどの段階でも、モデルを継続的に改善するのに役立ちます。
AI の検証と拡張のリード: 人工知能のランドスケープの変革
他の人がこの方法をうまく適応させた方法の例
T-Mobile US、Inc。は、最先端の製品とサービスの革新を通じて、消費者と企業がワイヤレスサービスを購入する方法を再定義しています。 彼らの高度な全国ネットワークは、品質と価値を妥協することを望まない84.2万人の顧客にワイヤレス体験を提供します。
「アカウントの詳細や利用可能な割引などの関連情報を、顧客とのライブ会話中に顧客ケアエージェントにリアルタイムで提供することは、T-Mobileが機械学習を使用して顧客体験を向上させる方法の2つです。 A2Iを使用すると、モデル予測のランダムサンプルを人間に検証させることで、モデルが継続的に最高品質の洞察を提供できるようになります。 機械学習に関しては、信頼を構築するのが最も困難です。AXNUMXIを使用すると、モデルのミスを最小限に抑えることができます。」
— T-Mobile、機械学習エンジニア、Heather Nolis
Change Healthcareは、米国の医療システムにおける臨床、財務、および患者の関与の結果を改善するためのデータおよび分析主導のソリューションを提供する、大手の独立した医療技術企業です。
「ChangeHealthcareでは、非効率性を排除し、コストを削減し、結果を改善するために革新することにより、ヘルスケアの変革を加速するのに役立ちます。 業界に新しい洞察、影響、革新をもたらす、統合された人工知能エンジンの堅牢なセットがあります。 私たちの結果にとって重要なのは、ヒューマンインザループが私たちのデータを理解し、ワークフローを自動化できるようにすることです。 拡張AI（Amazon A2I）を使用すると、ML予測の人間によるレビューに必要なワークフローを簡単に構築できます。 A2IがHIPAAの対象となることで、ワークフローと意思決定プロセスに人間を関与させることができ、患者、支払者、プロバイダーにさらに多くの価値を生み出すために処理する何百万ものドキュメントの効率を高めることができます。」
- Change Healthcare、チーフAIオフィサー、Luyuan Fang
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