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合同 AI 障碍：经济学、推理 + 即时工程
作者：Pedram Abrari，Pramata 首席技术官。在本系列的前两篇文章中，我们介绍了从...实现价值的前六大技术挑战
来源:Artificial Lawyer作者：Pedram Abrari，Pramata 首席技术官。
在本系列的前两篇文章中，我们介绍了从合约 AI 中实现价值的前六大技术挑战。然而，实验性人工智能使用和真正的企业级合同人工智能部署之间还存在三个额外的技术挑战。
最后一篇文章探讨了组织必须克服的最后三个挑战，以实现可靠、经济高效的大规模合同 AI：经济可行性、结构化推理要求和即时工程复杂性。
合约人工智能挑战 7：成本和经济挑战
运行复杂的人工智能模型并不是免费的，当您处理数千个合约时，成本很快就会变得令人望而却步。
成本挑战以多种方式体现：每个代币的成本大规模上升，并且由于上下文溢出或幻觉而导致的重新处理增加了费用。除了有限的实验之外，将合同转嫁给流行且广泛使用的法学硕士而不进行优化是成本高昂的，而且成本很快就会超过任何商业价值。
Pramata 的解决方案：通过智能处理实现经济优化
Pramata 通过多项正在申请专利的创新解决了成本和经济挑战，这些创新在保持准确性的同时大幅降低了处理要求：