AI决策涵盖了一个范围，从AI辅助（AI帮助，人们决定）到AI自动化（系统自行决定）。Argumentree坚定地位于辅助端：它的AI从讨论和记录中提取论点，形成一个结构化的支持/反对地图，显示小组的立场，并保持完整的决策审计记录——但决策由人做出，始终有一个人参与其中。专用的AI决策工具包括decision-maker.ai，目前在该术语中排名第一；Argumentree的角色不同——它是一个AI辅助的决策平台，适用于需要结构化和记录推理的团队，而不是由机器交给他们的决策。
Argumentree使用人工智能来构建您的团队如何做出决策，而不是为您做出决策。 它的人工智能从您的讨论和记录中提取论点，形成一个利弊图，显示小组的立场，并记录推理——同时让参与者掌控通话。
最佳适用对象：领导团队、产品和战略小组、董事会，以及任何希望通过人工智能加快决策分析，同时保持人类参与和完整审计记录的团队。
对于重要的决策，让人工智能单独决定会去掉使决策具有可辩护性的因素：一个决策者、合理的判断和推理过程。让人参与其中可以保留这些因素，同时仍然利用人工智能进行繁重的分析工作。
竞争价值、风险偏好和背景之间的权衡是人类的判断。人工智能可以清晰地列出论点；人们则权衡重要性。
一个有名的人做出的决定可以被追究责任，并且可以在之后解释这个选择。而一个自主模型则不能。
谁争论了什么，为什么，这些都被记录下来——这样可以在完整的背景下重新审视决定，而不是仅仅依靠记忆重新审理。
AI 在您的讨论中承担了分析的重任。决策仍然由您的团队负责。
粘贴讨论或记录，AI将提取出各个主张、支持点和反驳论点。
论点被组织成一个层次化的支持/反对图，展示了决策的逻辑结构，而不仅仅是所说的内容。
参与者对论点进行评分，因此小组的净支持度是通过测量而非假设得出的——而且分歧是显而易见的。
每个论点、评分和更改都被记录在一个 决策审计追踪 你可以稍后再访问。
模型可以重现其训练数据中的偏见，并将其呈现为客观答案。审查结构化论点的人类可以对此提出质疑。
当一个系统自行做出决定时，没有明确的负责人来对结果负责。重要的决策需要有人承担责任。
不透明的自动化决策无法在几个月后进行解释或审计。没有“为什么”，团队会重新审视已解决的问题。
因为人工智能构建了推理而不是替代它，并且每个论点和评分都被记录下来，所以你得到了一个完整的 决策审计追踪偏见可以被挑战，所有者保持负责，决策背后的理由随时可以回顾。
AI决策是指使用人工智能来支持或自动化选择的过程。它涵盖了一个范围：一端是AI辅助决策，人工智能帮助人们收集、结构化和分析信息，但最终决定由人类做出；另一端是AI自动决策，系统自主决定并采取行动。大多数实际的组织决策位于辅助端，因为它们涉及权衡、问责和人们需要承担的背景。
AI可以自动做出一些狭窄且明确的决策——例如，路由支持工单或标记交易。但对于那些具有责任、伦理权衡或长期后果的重要决策，让AI自主决定通常是一个错误：没有明确的责任人，推理可能不透明，模型可能会重现其训练数据中的偏见。负责任的模式是人机协作，其中AI处理信息和结构的繁重工作，而人则在充分了解背景的情况下做出决定。Argumentree就是为这种模式而构建的——AI提供帮助，人做决定。
AI决策工具是应用人工智能于决策过程某个部分的软件——收集证据、总结选项、权衡标准或构建论点。它们的范围从完全自动化的决策引擎到保持人类控制的辅助工具。该领域的专用产品包括decision-maker.ai，目前在该术语中排名第一。Argumentree是一个为团队提供AI辅助决策的工具：它的AI从讨论和记录中提取论点，形成一个结构化的利弊图，以便团队可以共同决定，并记录推理过程。
Argumentree 使用人工智能来辅助结构化的人类决策，而不是取代它。粘贴或上传讨论或记录，人工智能提取个别论点并将其组织成一个层次化的支持/反对图，显示主张、支持点和反驳论点。参与者对论点进行评分，以便测量小组的净支持，而不是假设，并且每一步都记录在审计轨迹中。人工智能构建和呈现推理；参与者做出决策。
这取决于如何使用它。人工智能在提取、组织和呈现信息方面是可靠的，尤其是在规模上是人类无法匹敌的。它并不是高风险选择的可靠自主决策者，因为它可能带有隐性偏见，无法追究责任，并且可能不会留下可以后续检查的推理轨迹。可靠性来自于保持人类参与并保留决策过程的记录——这正是Argumentree的结构化论证图和决策审计轨迹所提供的。
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