AI Use & Human Oversight
AI 使用与人工监督
MARPA 的价值不在于让 AI 独自替人做决定,而是把专家工作流拆清楚、把重复动作工具化,并保留人的最终责任。
Updated: 2026-05-27
1. 我们如何使用 AI
用于资料整理、摘要、问题分类、流程拆解、提示词生成、知识库搭建、质检清单和复盘。
用于辅助构建 MARPA AI-Agent:把专家输入、判断、动作、输出和反馈机制配置成可运营流程。
用于提升沟通和交付效率,但不会把 AI 输出包装成未经复核的专业结论。
2. 人工监督原则
关键判断必须保留客户负责人或项目专家的人工复核。
AI 输出应被视为待检查材料,而不是最终事实、最终结论或最终决定。
涉及招聘、人员测评、医疗、药械、法律、财税、合规、跨境数据和重大经营风险时,默认提高人工复核强度。
3. 招聘与人员测评边界
MARPA 评分或候选人分层可用于讨论能力结构、问题设计和初步匹配,不直接作出录用、淘汰、薪酬或晋升决定。
客户应结合岗位要求、面试证据、背景核验、劳动法规和内部审批作出最终用人决策。
如服务面向欧盟、美国纽约等对自动化招聘工具有特别规则的地区,应先进行专项合规评估。
4. 医药药械和医疗相关边界
AI 可以辅助整理公开资料、会议内容、流程材料和经营变量,但不提供医疗诊断、治疗建议、药监注册结论或临床研究专业意见。
患者招募、临床研究、医学内容和合规营销需要由客户及其 CRO、医疗机构、伦理、法务或合规团队审核执行。
不得把 AI 输出直接用于患者个体诊疗、医学承诺、审批承诺或未经审核的公众医疗内容。
5. 数据和模型边界
客户应避免提交无授权数据、敏感个人信息、商业秘密或受行业监管限制的数据,除非双方已建立明确处理安排。
需要使用第三方 AI 或云服务时,应优先确认数据类别、输入范围、输出用途、保存策略和访问权限。
项目交付会尽量保留版本记录、样例、评价标准和人工升级机制,避免 Agent 在黑箱中漂移。
6. 不接受的使用方式
用 AI 绕过法律、监管、伦理、招聘公平或数据保护要求。
用 AI 对个人作出无法解释、无法申诉、无法人工复核的重大决定。
把 AI 生成内容伪装成未经参与者同意的真人意见、医学结论、法律意见或官方审批结果。
如需行使数据权利、申请 DPA、反馈安全问题或讨论高风险服务边界,请联系ceo@analyzefocus.com。