埃森哲（Accenture）：埃森哲技术展望2020——企业如何破解技术冲突困局（七）

埃森哲（Accenture）：埃森哲技术展望2020——企业如何破解技术冲突困局（七）2020-06-29然而，协作不能是单向的，企业也应积极创造反馈回路，让人类员工也能够理解人工智能背后的决策流程，这样才能根据实际需求进行更正或调整。得益于人工智能可解释性的不断发展，人们终于得以揭开人工智能“黑匣子”的神秘面纱。如今，即使人工智能系统在设计之初并没有加入解释决策流程的能力，人们也可以用反事实推理等方式来解释其决策流程。重塑人工智能重塑人工智能人工智能的可解释性将加速人机交互发展。埃森哲技术研究院开发的智能贷款申请系统能够为贷款人解释申请被拒的原因，并根据现有情况提供帮助其通过审批的最快可行方案，例如增加手头现金或年收入1[80]。如果申请人无法增加收入，则可要求系统提出其他有望通过审批的建议。IBM构建的人工智能辩论系统“ProjectDebater”融合了大量诸如此类的前沿技术。“ProjectDebater”利用IBMWatson的自然语言功能聆听并解析人类语言，挖掘海量报纸和期刊的观点，进而构建论点。2019年，“ProjectDebater”系统曾在一现场即兴辩论赛中与欧洲