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World File Search System人工干预
用于 ESG 评估的人工智能
自动化 自动化是指在很少或完全不需要人工干预的情况下执行重复性任务。3 虽然自动化可能需要人工智能来完成任务，但情况并非总是如此。例如，在使用基于人工智能的模型推断金融交易的货币（或手动研究）之前，检查数据点“货币”是否已存在于另一个数据库中以及是否可以通过从该数据库中提取数据来自动填充此数据字段会很有用。尽管如此，基于人工智能的自动化也具有巨大的潜力——例如，当软件工程师使用大型语言模型 (LLM) 自动完成代码时。既然我们已经确定人工智能最好被视为自动化的一个更具体的应用领域或其子集，那么我们现在来研究人工智能与其他自动化技术的区别。
G7 关于人工智能应用的驱动因素和挑战的报告......
在大规模实施人工智能的行业中，业务流程发生了根本性转变：一些主要依赖人工干预的任务，如数据分析、战略规划和解决方案，通常可以通过整合人工智能来增强。从这个意义上说，人工智能可以作为一种补充工具，为人类专家提供初步见解和创造性建议，以供验证和改进。随着机器学习的最新进展，人工智能有可能实现商业实践的重大转变。事实上，在机器学习出现之前，业务流程中的知识密集型工作和功能只能通过显性知识转移到计算机系统中，而开发经典的人工智能系统需要大量的编码工作。随着人工智能的不断发展，可用的数据量也在增加，拓宽了人工智能的应用范围。
全力投入人工智能？如何以客户为中心
好的方面是：人工智能提高了品牌的责任标准。品牌需要提前说明哪些功能由人工智能驱动，并在人工智能出现问题时允许人工干预。在可行的情况下，用户应始终有机会选择退出人工智能功能。因此，品牌需要激励客户不要选择退出。如果客户知道他们可以控制与人工智能功能交互的时间，并且可以选择退出，而不是被迫使用人工智能，他们通常会觉得使用人工智能更安全。当出现错误时，品牌需要承担全部责任，而不是将其视为“测试”，并且应始终完全纠正出现的任何问题。所有人工智能功能在发布前都需要经过彻底测试，尤其是在与儿童互动时。
理解平台经济中的人为干预
本文研究了一个“独立”外卖平台的社会技术基础设施。该平台 Nosh 为美国西部的几个社区提供了 Doordash 和 Uber Eats 等主流服务的替代方案。我们采访了 28 位利益相关者，包括餐馆老板、快递员、消费者和平台管理员。根据基础设施文献，我们了解到该平台是由人工干预拼凑在一起的不同技术系统组成的。参与者加入这个平台是因为他们获得了更大的代理权、财务保障和本地支持。我们发现人为干预在让外卖平台用户感到受尊重方面发挥了关键作用。这项研究深入了解了外卖平台的可供性、局限性和可能性，这些平台旨在优先考虑本地环境而不是跨国规模。
使用人工智能和机器学习检测恶意域名
AI 和 ML：入门指南 过去几年，每位 IT 专业人士都听说过很多有关人工智能和机器学习的信息。如此之多，以至于它既让人们意识到需要采用先进的学习方法来解决安全问题，也让人们对应用这些技术及其好处的确切含义感到困惑。有很多安全供应商说“我们做 AI”，但这到底是什么意思呢？让我们首先定义每种技术，然后看看如何将其应用于检测恶意域的问题。人工智能 人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，专注于帮助计算机自行学习、适应新输入并执行任务 - 所有这些都无需人工干预。AI 由多种不同类型的学习组成（如下所示），可用于 IT 安全、机器人技术、DeepFake 视频、实时对话翻译等各个领域。
关于业务流程模型的动态配置
摘要。业务流程模型是信息系统开发的相关输入。由于流程是在日益动态的业务环境中执行的，因此流程也需要灵活且动态，以适应环境变化。因此，在业务流程模型中正确表示可变性至关重要。此外，为了实现自适应和自主系统，推理流程的可变性至关重要，能够为给定上下文选择最佳流程配置。在本文中，我们提出了一种此类上下文感知推理的方法，其中业务流程配置由非功能性需求驱动。通过使用独立模型来表达可变性表示、配置知识、上下文信息和流程本身，我们提出了在运行时执行业务流程配置的算法和机制，而无需人工干预。此外，我们描述了为评估我们的方法的适用性而进行的实验。
直接数字制造 (DDM) 网络安全研讨会论文集
直接数字化制造 (DDM) 涉及使用计算机控制的流程从数据文件制造物理对象，几乎不需要人工干预。它包括增材制造 (AM)、3D 打印和快速成型。该技术发展迅速，有可能显著改变传统制造和供应链行业，包括信息和通信技术 (ICT)。2015 年 2 月 3 日，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 信息技术实验室 (ITL) 计算机安全部门举办了为期一天的研讨会，探讨 DDM 所需的网络安全，包括确保知识产权的保护以及打印机、正在打印的元素和设计数据的完整性。来自行业、学术界和政府的发言人和与会者讨论了行业现状、网络安全风险和解决方案以及对信息和通信技术 (ICT) 供应链风险管理的影响。
直接数字制造 (DDM) 网络安全研讨会论文集
直接数字化制造 (DDM) 涉及使用计算机控制的流程从数据文件制造物理对象，几乎不需要人工干预。它包括增材制造 (AM)、3D 打印和快速成型。该技术发展迅速，有可能显著改变传统制造和供应链行业，包括信息和通信技术 (ICT)。2015 年 2 月 3 日，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 信息技术实验室 (ITL) 计算机安全部门举办了为期一天的研讨会，探讨 DDM 所需的网络安全，包括确保知识产权的保护以及打印机、正在打印的元素和设计数据的完整性。来自行业、学术界和政府的发言人和与会者讨论了行业现状、网络安全风险和解决方案以及对信息和通信技术 (ICT) 供应链风险管理的影响。
收入周期管理：连接技术、人员和流程
专家组指出，组织必须强调技术将支持编码员履行职责，而不是取代他们。处理复杂案例和 CDI 仍需要人工干预。虽然技术不会取代编码员，但它可以解决许多组织面临的劳动力挑战。通过从收入周期工作量中消除重复的简单任务，组织可以提高员工工作效率，减少雇用和培训更多编码员的需要。专家组指出，自动化的风险很小，因为编码准确性达到或超过了手动编码。建议定期审核，以确保持续的高质量结果。组织必须与其供应商合作，定期审核软件并进行必要的更新，以满足组织的需求并应对不断变化的付款人和监管要求。
Covenant HealthCare 扩大 AI 的使用范围以减少...
Covenant 求助于 MedHx 和 SmartSig 从多个来源（包括本地和独立药房）收集全面的用药历史数据，清理数据，包括必要的处方说明 (sig)，并将数据导入其 Epic EHR。SmartSig 是一种获得专利的 AI 引擎，可分析药物记录中的数据不一致和空白。它使用自然语言处理和机器学习来临床安全地推断不完整和缺失的药物详细信息和说明，并将自由文本信息编纂成任何系统都可以理解的离散数据元素，无需人工干预。临床医生使用这些信息进行药物核对，联合委员会要求每次患者入院、转院或出院时都要进行药物核对。