AWS 宣布全面推出 Amazon 增强型人工智能 (A2I)-ESG跨境

西雅图--今天，亚马逊网络服务 (AWS)，一家公司 (纳斯达克股票代码：AMZN)，宣布全面推出亚马逊增强人工智能 (A2I)，这是一项完全托管的服务，可以轻松地将人工审核添加到机器学习预测，通过不断识别和改进低置信度预测来提高模型和应用程序的准确性。 Amazon A2I 帮助开发人员使用来自 Mechanical Turk、第三方供应商或他们自己的员工的审阅者为新的或现有的应用程序添加对模型预测的人工审阅。 Amazon A2I 使开发人员可以更轻松地构建人工审核系统、构建审核流程和管理人工审核人员。例如，开发人员可以使用 Amazon A2I 快速启动和管理人力，以审查和验证机器学习预测的准确性，以用于从扫描的抵押文件中提取财务信息的应用程序或使用图像识别来识别假冒物品的应用程序在线，以便结果的质量随着时间的推移而提高。使用 Amazon A2I 没有预先承诺，用户只需为所需的每条评论付费。要开始使用 Amazon A2I，请访问

“Amazon Textract 之所以引人注目，是因为它可以从几乎任何文档中提取由人工智能驱动的文本和结构化数据。我们对 Amazon Augmented AI 感到兴奋，因为它使我们能够在利用机器学习的同时仍然应用人类判断。这对我们来说是一个改变游戏规则的人。”

如今，机器学习为各种用例提供了高度准确的预测（称为“推理”），包括识别图像中的对象、从扫描的文档中提取文本或转录和理解口语。在每种情况下，机器学习模型都会提供一个推断和一个置信度分数，以表达模型在其预测中的确定程度。置信度越高，结果越可信。通常，当开发人员收到高置信度的结果时，他们可以相信预测是准确的，并且根据用例，他们可以使用它来完全自动化流程。例如，将用户照片与名人面孔相匹配的社交媒体应用程序的开发人员可能依赖 80% 的置信度得分来生成和返回大量有趣的匹配。但是，在其他情况下，强烈建议同时具有高置信度（高达 99%）和人工审查，例如涉及执法的公共安全用例。在置信度分数低于预期和/或需要人工判断的情况下，可以使用评论来验证预测。机器学习和人工审阅者之间的这种相互作用对于机器学习系统的成功至关重要，但是人工审阅具有挑战性并且大规模构建和运行成本高昂，通常涉及多个工作流程步骤，操作自定义软件来管理人工审阅任务和结果，以及招募和管理大量审稿人。因此，开发人员有时会花费更多时间来管理人工审查流程，而不是构建预期的应用程序，或者他们不得不放弃人工审查，这导致对部署利用机器学习的应用程序的信心降低。

借助 Amazon A2I，开发人员可以将人工审核添加到机器学习应用程序中，而无需构建或管理昂贵且繁琐的人工审核系统。 Amazon A2I 为常见的机器学习任务（例如图像中的对象检测、语音转录和内容审核等）提供了 60 多个预构建的人工审核工作流程，允许对来自 Amazon Rekognition 和 Amazon Textract 的机器学习预测进行人工审核更容易。在 Amazon SageMaker（或其他本地或云工具）中构建自定义机器学习模型的开发人员可以在增强型 AI 控制台或通过其应用程序编程接口 (API) 为其特定用例设置人工审查。在为模型预测设置置信度阈值后，开发人员可以选择由 Amazon Mechanical Turk 及其全球 500,000 名独立承包商、专门从事业务流程外包的第三方组织（例如 iVision、CapeStart Inc.、和 iMerit），或他们自己的私人内部审查员。开发人员可以指定每条评论的工作人员数量，然后 Amazon A2I 将每条评论路由到精确数量的评论者。例如，一家使用 Amazon Textract 构建用于处理金融贷款申请的系统的公司可以轻松配置 Amazon A2I 以使用 Amazon Textract 输出，以便将置信度分数低于 99% 的表单从他们的私人员工那里发送给人工审核员。人工验证的结果存储在 Amazon Simple Storage Service (S3) 中，开发人员可以设置 Amazon CloudWatch Events 通知来查看有关推理准确性的元数据并检索结果。

“我们经常从客户那里听说，Amazon SageMaker 有助于加快训练、调整和部署自定义机器学习模型，而 Amazon Rekognition 和 Amazon Textract 等完全托管的服务可以轻松构建包含机器学习的应用程序，而无需任何机器学习专业知识。但即使有了这些进步，我们的客户仍然表示，在某些关键用例中，需要人工判断，例如在执法调查中，或者在置信水平低于给定阈值的情况下，可以使用人工审查来解决预测中的歧义。 Amazon Web Services, Inc. 亚马逊机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 说：“现在，我们很高兴能帮助我们的客户移除另一个随着 Amazon A2I 的推出，构建机器学习应用程序面临障碍，这使得将人类判断整合到机器学习应用程序中变得更加容易和快速，以确保在持续的一段时间内获得更高质量的预测。”

Amazon A2I 现已在美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄）、美国西部（俄勒冈）、加拿大（中部）、欧洲西部（伦敦）、欧洲西部（爱尔兰）、欧洲（法兰克福）和亚太地区推出（新加坡）、亚太地区（东京）、亚太地区（悉尼）、亚太地区（首尔）和亚太地区（孟买）。

国民健康服务、商业服务管理局 (NHS BSA) 是英国国民健康服务的一部分，为 NHS 组织、NHS 承包商和患者提供一系列支持服务。作为其业务流程服务的一部分，他们每月处理 5400 万份纸质处方和其他医疗保健文件。 “NHS 正在投资于人工智能的承诺，以提高英国公共医疗保健的质量。 NHS BSA 云平台和创新主管 Chris Suter 表示，人工判断至关重要，事实上，涉及医疗支付的决策通常需要人工判断。 “Amazon Textract 之所以引人注目，是因为它可以从几乎任何文档中提取由人工智能驱动的文本和结构化数据。我们对 Amazon Augmented AI 感到兴奋，因为它使我们能够在利用机器学习的同时仍然应用人类判断。这对我们来说是一个改变游戏规则的人。”

德勤正在帮助全球范围内的组织转型。该组织不断发展其运作方式以及如何看待市场挑战，以便能够继续为其客户和社区提供可衡量的、可持续的成果。 “帮助我们的客户取得成功的一部分是帮助他们利用最新技术。使用机器学习使我们能够帮助改进客户的系统并提高他们的生产力，同时缩短产品、服务和应用程序的上市时间。作为向我们的客户提供 ML 最新进展的一部分，我们看到了人在回路系统的好处，为 ML 应用程序增加了一层额外的信心，”德勤咨询公司董事总经理 Beena Ammanath 说。 “例如，我们在保险行业的客户可以使用 A2I 来帮助验证 ML 模型的准确性，以进行基于图像的自动车辆损坏检测和基于文本的保险索赔分析。我们很高兴看到我们各行各业的客户可以通过将 A2I 整合到他们的 ML 工作流程中受益的多种方式。”

Belle Fleur 相信机器学习革命正在改变我们生活、工作和相互交往的方式，并将改变每个行业的每一项业务。 “我们开始与我们的一位金融服务客户一起使用 Amazon Textract，并很快意识到将该服务与 Amazon A2I 相结合可以让他们浏览大量文档并提取客户所需的相关数据。添加 Amazon A2I 有助于我们对需要上下文解释和验证数据的文档进行人工判断，”Belle Fleur 总裁 Tia Dubuisson 说。 “这不仅减少了人工验证所花费的时间，而且还将所有相关的提取数据集中到一个易于理解的工作流程中，以便审阅者能够快速轻松地审阅来自 Amazon Textract 的机器学习输出。 Amazon A2I 不仅让我们和我们的客户放心，提取的更细微的数据由人工审查，而且还通过持续的审计和改进，帮助训练和改进我们的机器学习模型。”

关于亚马逊网络服务

14 年来，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、应用最广泛的云平台。 AWS 为计算、存储、数据库、网络、分析、机器人、机器学习和人工智能 (AI)、物联网 (IoT)、移动、安全、混合、虚拟和增强现实（VR 和 AR）提供超过 175 项功能齐全的服务)、媒体和应用程序开发、部署和管理，来自 23 个地理区域内的 73 个可用区 (AZ)，并宣布计划在印度尼西亚、意大利、日本和西班牙再增加 12 个可用区和四个 AWS 区域。数以百万计的客户（包括发展最快的初创公司、最大的企业和领先的政府机构）信任 AWS 来支持他们的基础设施、变得更加敏捷并降低成本。

关于亚马逊

亚马逊遵循四项原则：以客户为中心而非以竞争对手为中心、对发明的热情、对卓越运营的承诺以及长期思考。客户评论、一键购物、个性化推荐、Prime、亚马逊物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Fire 平板电脑、Fire TV、亚马逊 Echo 和 Alexa 是亚马逊率先推出的一些产品和服务。

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