主要内容
Thomson Reuters与帝国理工学院联合成立前沿AI研究实验室，致力于解决企业AI部署中的信任、准确性及数据溯源难题。
当前AI发展以速度和规模为核心特征，但企业实际部署时面临的主要障碍集中在信任、准确性与数据溯源三方面。双方宣布启动五年合作计划，建立联合实验室，整合企业实践与学术研究资源，缩小高端算法与专业服务需求的差距。
实验室将重点研究AI的安全性、可靠性及前沿能力开发，针对法律、税务等对精度要求极高的领域，通过联合训练大型基础模型提升算法质量。研究团队将运用以数据为中心的机器学习和检索增强生成技术，依托Thomson Reuters海量专业内容库，为AI模型提供经过验证的领域数据支撑。
Thomson Reuters人工智能研究负责人Jonathan Richard Schwarz博士表示：“研究核心不仅在于模型架构，更在于数据处理质量。通过高质量跨领域数据，提升AI的透明度与可验证性，为社会变革筑牢信任基础。”
实验室将探索代理型AI系统、推理规划及人机协同工作流，推动AI从简单内容生成转向高风险场景下的可靠决策。帝国理工学院Alessandra Russo教授指出，专用基础设施与人才支持将助力突破AI边界，为传统行业赋能，创造经济新机遇。