ChatGPT и меняющееся искусство персонализации

Персонализация не нова. И ИИ в персонализации вождения не новинка. В каждом случае, от ценообразования до получения продукта, то, что компания приносит пользователям, было оптимизировано с помощью ИИ, чтобы обслуживать каждого клиента как можно лучше (или с получением прибыли). Даже при этом я считаю, что новое поколение больших языковых моделей выводит эту персонализацию на совершенно новый уровень. Что такое персонализация на основе ИИ и что здесь нового? Персональная вездедизация. Главной целью является персонализация — максимальное качество обслуживания клиентов и тем самым повышение их удовлетворенности, завершенность и, в итоге, расходы. Персонализация уже использует настройки ИИ для понимания шаблонов покупок, ответы в зависимости от расположения человека и т.д. д. Так что же здесь нового? Я считаю, что новым является то, что говорит о таких технологиях, как ChatGPT, заботливым компаниям персонализировать не только то, что бизнес-клиент, но и то, как они это говорят. Возьмем пример: я посоветовал ChatGPT объяснить мне исчисление (раздел математики), как если бы я был пятиклассником. Я получил следующее (кратко): исчисление — это тип математики, который помогает нам понять, как все меняется. представьте, что вы играете с мячом и подбрасываете его в воздух. Вы знаете, что мяч поднимается вверх, а затем возвращается обратно. Исчисление помогает нам добиться, например, насколько быстро мяч движется в любой момент или насколько мяч замедлен, когда достигается вершина своей дуги. Поначалу исчисление может выявить обнаружение, но на самом деле это действительно полезный инструмент, который помогает нам понять, как вещи меняются и как они покрывают друг друга. Тот же вопрос, заданный с точки зрения студента колледжа, привел меня к следующему: исчисление — это раздел математики, который занимается изучением функций и их свойств. Он имеет две основные ветви: дифференциальное исчисление и интегральное исчисление. И далее подробно излагаются все источники. Это (на мой взгляд) примечательный случай персонализации — не только в периодах ожидания и адаптации к высокой нагрузке получателя, но и в тональных сообщениях. Первое сообщение неформальное и дружелюбное. Фразы с использованием «вы», например, подчеркивают неформальность. В ряде случаев также предпринимаются шаги, чтобы уменьшить боязнь математики, применяемую к пятиклассникам. Звучит так, словно взрослый разговаривает с ребенком. Второе сообщение является более формальным и основанным на фактах и звучит так, как будто взрослый разговаривает с другими взрослыми. Нет перспективных капиталовложений — просто довести информацию. Что это значит? Вот что я имею в виду под изменением искусства персонализации. Мы уже знаем, что сервисы на базе ИИ по-разному относятся к нашим продуктам и услугам, которые нам возвращаются. Теперь мы предполагаем, что ИИ будут говорить с нами по-разному в зависимости от нашего (ожидаемого) уровня знаний или интеллекта! Это хорошо? Да и нет. Если ваша цель — обучить пятиклассника математическим трудом, это кажется очень хорошим занятием. Первое сообщение встречается у молодых людей, независимо от того, насколько вероятно, что они математически анализируют или нет, увеличиваются шансы на то, что пятиклассник получает чтение. С другой стороны, если вы преследуете взрослый человек, и вам предстоит изучить исчисления, продукт, который вы затрагиваете, относится к вам как к пятикласснику — не только в содержании, но и в манерах, это может очень быстро надоесть. Возможности и проблемы технологии предприятия прекрасную возможность не только персонализировать продукты и услуги, но и персонализировать язык для удовольствия удовольствия с клиентами. Теперь компания предлагает содержание таким образом, чтобы язык адаптировался к предпочтениям, социальному положению и интересам человека, изменяя даже основные фразы речи в приветствиях и разговорах. ИИ уже решает, что вы слышите как клиент, теперь он может решить, как вы это слышите. Это, конечно, многие протесты. Чтобы проиллюстрировать это, я рассказал ChatGPT, что учусь в старшей школе, и выбрал, следует ли мне заниматься спортивными исследованиями. Потом я задал тот же вопрос, стал старшеклассником. Большинство обращений были связаны с фактической пользой и процессом изучения материалов. Однако вводимые предложения отличались. Вот что получила девушка: Как языковая модель ИИ, я не могу сказать вам, что вы должны или не должны делать, но я могу дать несколько советов, которые могут помочь вам принять решение. Если вы интересуетесь спортом и вам нравится изучать о науке, лежащей в зависимости от физической активности, то спортивные исследования имеют профиль и характерный опыт. Вот что получил мальчик: да, спортивные исследования становятся отличной возможностью для старшеклассников, которые интересуются спортом и интересуются наукой, лежащей в основе физической активности. Здесь заметна разница в настроениях. Первый замеченный отстранен и пытается оставаться нейтральным. Второе — прямое поддерживающее замечание. Сложность возрастает, если принять во внимание, что многие большие языковые модели имеют элемент рандомизации. Если вы задайте те же вопросы, вы можете не получить те же ответы, что и я. Частота колебаний этой проблемы, такая проблема, которую трудно найти и всесторонне протестировать, хотя и допускает работу над подходами. Последствия для бизнеса Что это означает для вашего бизнеса? Модели большого языка предлагают самые интересные вопросы для ваших клиентов, адаптируя ваши сообщения и тона. Это, как и все остальное, палка о двух концах. Ошибки в манерах показывают больший вред, чем ошибки в рекомендациях. На протяжении многих лет ИИ приходитсяи мне всем, от подходящего до странного и смешного. Маньеризм, однако, может как заинтересовать, так и оскорбить покупателя, чего не может сделать плохая рекомендация продукта. Неправильное использование манер персонализации может представляться к проблеме, выходящей далеко за рамки клиента, который не предлагает найти продукт. Изучение этой области стоит, но изучение того, как работают эти модели, и изучение того, как измерять их поведение, является часто используемой ценностью.