Эта статья объясняет концепцию цикла обратной связи активного обучения, встроенного в AI‑платформу Procurize. Комбинируя проверку «человек‑в‑цикле», отбор по неопределённости и динамическую адаптацию подсказок, компании могут постоянно уточнять ответы, сгенерированные LLM, на вопросы по безопасности, повышать точность и ускорять циклы соответствия — при этом сохранять проверяемое происхождение данных.

В этой статье рассматривается Этический механизм аудита предвзятости от Procurize, подробно описывается его дизайн, интеграция и влияние на предоставление непредвзятых, достоверных ИИ‑генерируемых ответов на вопросы по безопасности, а также улучшение управления соблюдением требований.