人手によるAI修正後のデータ変動：Zinggが振り返る人間とAIの協働意思決定におけるシステム設計の境界線

オープンソースのエンティティ解決プラットフォーム「Zingg」が、人間とAIの協働意思決定におけるシステム設計上の課題を振り返り、人手によるAI修正後に基盤データが変更された場合、システムは人間が下した決定のロック範囲と権限境界を明確にすべきだと指摘した。同社チームは、人間が確認済みのエンティティグループへの新規レコード追加は許可するものの、自動的な分割や統合は厳禁とし、個別データではなくグループ関係を承認単位とすることを提案している。また、モデルの信頼度スコアによって人間の決定の有効期限を左右させてはならず、再審査のトリガー権限は外部ルールやビジネスイベントに委ねるべきだと強調した。