AI 能基于对数据的深入理解，更快做出更优更明智的决策，这一前景正变得日益明朗。
但在供应链和物流领域，很小的错误也可能演变为重大危机，造成巨大的经济损失。 作为 project44 的首席技术官，我坚信，在 AI 领域推动创新突破与持续注重责任必须双管齐下。 我们的决策——更确切地说，是 AI 根据我们设定的运行机制所做出的决策——会影响生活和生计；负责任的创新是唯一可行的前进道路。
由于负责任的创新是唯一可行的前进道路，project44 的 AI 开发方法注重两项关键原则：
- 可解释性输出：构建透明化的界面，确保用户理解 AI 驱动的操作。
- 系统冗余：确保 AI 驱动的操作由最准确的可用数据和模型提供支持。
与最终用户和供应链领导者建立信任是扩大 AI 采用范围和深入挖掘 AI 价值的基础。 我们秉承这些原则，旨在部署强大、可信的 AI 来支持全球供应链运营。
可解释性输出：AI 驱动的操作清楚明了
可解释性输出就是指用户始终能够理解 AI 智能体正在做什么以及为什么这样做。 在实践中，这一原则就是指要构建能够使用人类语言轻松解释其决策和建议的 AI 系统。
当 AI 建议在配送中心暂存货件或重新规划卡车路线时，不应让用户猜测其决策理由。 用户应该能立即看到影响决策的因素，无论是交通延误、传感器信号失联、天气预警还是其他触发因素。
通过可解释性输出设计，我们确保 AI 的行为不再像是玄奥的“黑箱”，而是更像一个训练有素、能够清晰阐述其推理过程的同事。
我们通过两个示例来说明 project44 平台是如何实现这一点的：
透明的 ETA 预测
客户经常希望清楚了解我们用于 ETA（预计抵达时间）预测的输入信息，即我们考虑的事件和忽略的事件。 为解决这一问题，我们将每个 ETA“因素”可视化。
我们将驱动 ETA 的关键因素分成截然不同的几组：停留点的停留时间、里程碑完成情况、GPS 信号质量、路线偏离，甚至一天当中不同时间的交通模式。 我们的平台实时跟踪这些因素，并设置滚动时间窗口来标记任何重大 ETA 偏差，确保记录并解释任何重大偏差。
例如，如果意外停留事件造成了延误，比方说 ETA 从下午 2 点调整为下午 6 点，用户会看到这一更新消息和一条解释，例如：“由于在 X 意外停留，ETA 已调整。“ 此外，我们将实施滚动时间窗口来跟踪重大偏差，确保跟踪和报告任何重大 ETA 偏差。 用户就不会对 ETA 更新消息感到意外，因为说明了具体的变更原因。
通过系统跟踪偏差并提供上下文解释，我们构建了值得信任的 ETA 预测：用户了解抵达时间预测背后的原因，因而可以做出明智的决定。
可解释的 AI 助手
我们应用同样的透明化理念，在平台上打造了由 AI 提供支持的数字助手。
例如 MO——我们的供应链助手，专为快速准确地回答具体的供应链问题（例如检索货运信息）而设计。 我们构建了一个可解释性模块，深入探索聊天机器人的思维，向用户揭示推理过程。 模块：
- 详细介绍 SQL 查询制定过程，
- 显示正在访问哪些数据库表和字段，
- 指示如何应用逻辑推导出答案。
例如：如果用户询问“我今天延误的货件是什么？” MO 不会简单地给出答案，而是向用户解释如何得出答案的。 在幕后，AI 助手将自然语言问题转化为数据库查询，我们的系统将向用户展示数据库查询的通俗语言描述。 在这种情况下，AI 助手可以有效地查出实际到达时间晚于预测到达时间的货件。 可解释性模块随后会显示一条解释，例如：“为确定延误的货件，我们检查了货运数据库中，查找所有 actual_arrival 晚于 predicted_arrival 的货件。”
这种高水平的可解释性在企业环境中是无价之宝——用户相信 AI 并非凭空决策，而是像训练有素的分析师一样遵守业务规则，以数据为依据。
系统冗余：确保准确性和可靠性
project44 负责任的 AI 的第二个支柱是系统冗余。 这一原则是因为我们意识到，AI 的质量上限取决于支持它的数据和系统。
为将风险降至最低，我们在 AI 工作流中构建了多层验证和备份。 换而言之，我们决不希望出现任何单点故障或单一可信数据源——一旦出现错误，可能导致决策错误却没人发现。 每个 AI 驱动的操作都应基于最准确、最新的可用信息。 在它对货件和库存造成实际影响之前，应尽可能与其他模型、数据集或规则集进行交叉检查。
数据深度和冗余
我们的平台实时整合广泛的供应链数据，广度无与伦比——事实上，project44 拥有全球最大的供应链数据集——我们可以在 AI 智能体采取行动之前充分利用这些数据。
project44 处理了超过 2.55 亿次货运，网络内有 200 万家承运商，拥有全球最大的供应链数据集。 project44 的系统每天为北美处理约 330 万次公路货运定位信号，为全球海运更新约 6600 万次船舶位置。 这数百万个数据点（从卡车 GPS 坐标到港口发货事件、天气信息）为我们的 AI 提供了强大的实时数据基础。 凭借庞大而多样的数据输入，我们可以不断地将 AI 输出与现实实时交叉验证。 如果一个信号不准确或出现延迟，可能还有其他信号提供支持。 这种数据冗余可确保我们的算法始终根据一致的供应链环境、准确的物流情况做出决策。
例如：如果我们的预测模型预测会发生延误，我们会根据现场的最新实际情况进行验证。 该路线真的存在交通堵塞报告吗？ 卡车的最后一次信号可以确认其处于静止状态吗？ 我们通过这些冗余数据渠道进行验证，才会完全信任 AI 的决策（例如重新规划货运路线）。
算法广度和冗余
我们在算法层面也设计了冗余。 我们的架构通常采用集成方法或备用规则，而不是依赖于单一模型的输出。 如果模型 A 标记了一个会引发重大行动的异常情况，我们会让模型 B（或一套业务规则）对该异常情况进行复查。
如果 AI 的行动可能产生严重后果（例如，自动补货，或重新规划高价值商品的货运路线），我们确保采取了保障措施：例如用另一模型交叉验证决策，对于最关键的决策，甚至可以是人工介入审批。 此举的目标是，不盲目信任任何未经验证的 AI 洞察。
关注数据质量
为进一步提高数据可靠性（冗余的核心），我们在平台上引入了 AI 驱动的数据质量代理。
它们不断努力识别并解决数据问题，确保我们的 AI 不会基于错误或缺失信息执行决策。 例如，如果特定承运商的跟踪数据流中断，或者某条货运信息似乎存在不一致，AI 数据质量代理就会自动解决这些问题，甚至在任何人发现之前即已解决。 这大大提高了客户数据的实用性，将数据缺口减少了 50%，并消除了许多人工跟进承运商的工作。 通过主动确保数据完整性和准确性，我们降低了 AI 因数据不完整而做出错误决策的风险。
总而言之，系统冗余就是系统稳健性：有多双“眼睛”来关注问题，即使 AI 系统中的一个组件出现故障，还有另一组件补充数据，确保决策正确可靠。
为什么透明、负责任的 AI 对供应链领导者至关重要
通过采用以上技术，我们从即时解析到冗余数据，大幅提高了 AI 系统的可解释性和透明度。 但可解释的 AI 不仅仅是学术巧思，更是供应链和物流等行业的战略要务。
随着 AI 日益深入决策过程，领导者必须确保这些系统透明且负责任。 原因如下：
- 建立信任和采用：要全面拥抱 AI 驱动的解决方案，企业首先必须信任它们。 可解释性通过解释 AI 的决策过程建立了信任。 当用户明白 AI 为什么提出某建议时，他们更有可能接受并采纳该建议。
- 确保公平和道德：AI 模型可能无意识习得了历史数据中的偏见，进而可能导致不公平或次优决策（例如，因错误原因系统性偏好某家承运商）。 可解释的 AI 技术有助于发现并纠正此类偏见，因为它让我们审查 AI 如何做出决策，确保决策既符合道德优先准则，也满足法律合规要求。
- 合规：物流行业和其他行业的政策制定者都开始要求自动化决策必须具备透明度。 无论是欧洲 GDPR 关于算法透明度的规定，还是针对行业的指导方针，AI 决策的可解释性正迅速从“锦上添花”变成法律要求。
- 风险管理和减少错误：最好的 AI 也会犯错误或面临新情况。 可解释性就像是一个问题预警系统。 通过了解模型的弱点或难以应对的场景（通过分析其决策逻辑，我们经常发现此类问题），我们可以预先化解风险。 如果 AI 对某个决策的解释没有道理，就会提醒我们进一步调查，以防造成任何损害。 在供应链中，这种主动方法可以防止出现代价高昂的错误，例如为一批产品规划了错误的路线，导致错过了客户的最后期限。
- 提升创新能力和生产效率：如果拥有透明的 AI 系统，我们的产品开发和数据科学团队就可以更快地迭代和改进。 可解释性可以揭示某个模型表现出色或糟糕的原因，帮助更好地进行调整和创新。 这有助于构建更高效的 AI 系统，它们能更有效地完成工作，减少全流程 AI 问题的调试时间和成本。
总之，可解释性 AI 可以增进信任，确保公平，支持合规管理，并加速 AI 解决方案在整个供应链中的采用。 它将 AI 从魔盒转变为人人都能理解并从中受益的工具。
对于负责供应链运营的高层领导者来说，投资于可解释性就是推进 AI 在企业获得长期成功和广泛接纳。
引领负责任的 AI 发展
Project44 致力于在物流 AI 领域树立行业典范。 我们不仅大力投资于 AI 可以做什么，还确保了解它每一步要做什么，并在它做出意想不到的决策时采取保障措施。
我们通过在 AI 开发中强调可解释性输出和系统冗余，确保我们的解决方案安全、透明且可靠。 我们亲眼见证，这种方法提高了客户和合作伙伴对我们的信任度——他们信任我们提供的智能，因而可以加速创新。
凭借这种平衡兼顾的风险意识战略，我们能够为疫苗分发、生产线调度和灾后恢复物流等关键任务自信地部署先进的 AI 技术（从实时预测分析到生成式供应链助手）。
在 AI 领域，负责任的创新绝非一次性成果，而是一个持续改进的过程。 随着我们不断开发更加复杂精密的功能，project44 将继续引领 AI 进步与责任担当同步发展之路。 我们将继续与业界分享我们的经验和方法，因为提高负责任的 AI 水平可以提升全球供应链的效率、弹性和可信度，对我们每一个人都有益。
