점점 더 많은 산업 분야에서 규정 및 준수 문서의 전자 증거 공개를 통해 거래(예: 미국 내 주 경계를 넘나드는 거래)가 덜 복잡해지고 있습니다.
제약 산업과 종종 복잡한 공급망에서 기업은 지방 및 연방 차원의 다양한 입법부에서 나오는 수많은 규칙과 규정을 알고 있어야 합니다. 따라서 규제된 공급망 준수에 AI가 엄청난 이점을 제공할 수 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. AI가 문서와 이미지를 읽고 분석하는 데 뛰어나다는 점을 감안할 때 Lighthouse AI와 같은 서비스 제공업체는 다양한 형태의 기술을 사용하여 업계를 지배하는 기존 및 새로운 문서를 면밀히 살펴봅니다.
이 회사의 최신 제품군인 Lighthouse AI for Review는 예측 및 생성 AI, 이미지 인식 및 OCR, 언어 모델링의 기계 학습 변형을 사용하여 거래량 시간에 민감한 환경에서 사용 사례를 처리합니다.
예측 AI는 문서 분류에 사용되고 생성 AI는 더 나은, 더 방어 가능한 다운스트림 결과를 위한 검토 프로세스에 도움이 됩니다. 이 회사는 이 제품군의 언어 모델링 요소가 플랫폼의 정확도를 일반적으로 "AI의 기능을 넘어서는" 수준으로 개선한다고 주장합니다.
eDiscovery – 광범위한 용어
Lighthouse AI는 현재 6년차이며, 2019년 이후로 수십억 개의 문서를 분석했지만, 예측 AI는 소프트웨어에 여전히 중요한데, 생성 AI가 지난 18개월 동안 헤드라인을 장식했다고 할 수 있습니다. Lighthouse의 AI 및 분석 책임자인 페르난도 델가도는 "최근 GenAI의 영향에 많은 관심이 집중되었지만, 예측 AI의 힘과 관련성도 간과할 수 없습니다. 이들은 서로 다른 일을 하며, 동일한 워크플로에서 서로 다른 요소를 처리하기 위해 이들을 결합하는 데는 종종 실질적인 가치가 있습니다."라고 말했습니다.
포괄적인 용어인 '제약 산업'이 의료 기술, 약물 연구, 생산부터 조제 매장에 이르기까지 다양한 문제를 포함한다는 점을 감안할 때, 이 부문의 개별 회사에 대한 규정 준수 요구 사항은 매우 다양할 수 있습니다. Cleary Gottlieb Steen & Hamilton의 변호사인 Christian Mahoney는 "일률적인 접근 방식이 아니라, 우리는 고유한 요구 사항에 맞게 기술을 형성하여 아이디어를 실제적이고 영향력 있는 솔루션으로 전환할 수 있었습니다."라고 말합니다.
Lighthouse AI for Review에는 AI for Responsive Review, AI for Privilege Review, AI for Privilege Analysis, AI for PII/PHI/PCI Identification을 포함한 사용 사례가 포함됩니다. Lighthouse AI는 사용자가 AI for Responsive Review 기능을 통해 분류 및 요약 문서의 거래량 최대 40%까지 줄일 수 있으며, LLM이 ROI를 생성하기 시작하기 전에 필요한 교육이 줄어든다고 주장합니다.
Lighthouse AI는 검토를 위한 AI 특권이 "키워드 기반 모델보다 60% 더 정확하다"고 말합니다.
AI의 시각적 데이터에 대한 예리함은 이미지 분석을 위한 AI를 통해 처리되며, GenAI를 사용하여 이미지를 분석하고, 예를 들어 미디어에 대한 텍스트 설명을 생성하고, 다른 작업을 위해 사용자가 상호 작용하는 인터페이스를 사용하여 결과를 제시합니다.
Lighthouse의 PII/PHI/PCI 식별을 위한 AI는 엔터티 간 관계 매핑을 자동화하고 수동 검토의 필요성을 줄일 수 있습니다. Lighthouse CEO인 Ronin(RON) Markezich는 "새로운 제품은 매우 차별화되어 있으며 eDiscovery의 거래량 , 속도 및 복잡성에 가장 큰 영향을 미치도록 설계되었습니다."라고 말했습니다.
(이미지 출처: corno.fulgur75의 “Basel – Roche Building 1”은 CC BY 2.0 라이선스에 따라 사용됩니다. )
또한 참조: Hugging Face는 AI 액션 플랜에서 오픈 소스에 초점을 맞출 것을 촉구합니다.

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Lighthouse AI for Review가 문서 전자 증거 공개를 강화한다는 기사가 AI News 에 처음 게재되었습니다.





