Я шукаю..

Штучний інтелект без контексту є штучною непотрібністю Інновації

Штучний інтелект без контексту є штучною непотрібністю

"Бізнесмен

Без належного контексту штучний інтелект зазвичай виявляється не таким розумним. Фактично, це не краще, ніж аналітика нижчого рівня, яка застосовувалася роками. Ось чому контекст надзвичайно важливий, особливо оскільки машини все більше взаємодіють із клієнтами та працівниками.

Подумайте про чат-ботів, часто безглузді машини, навіть ті, за якими зараз стоїть штучний інтелект. Було загальне незадоволення залученням чат-ботів, яким досі бракує високого рівня персоналізації та інтелектуального рівня реагування. «Відповіді від чат-ботів є готовими — стандартні питання, стандартні відповіді», — розповідає Анжул Бхамбрі, віце-президент із розробки платформи Adobe. Нещодавно я мав нагоду поспілкуватися з Бхамбхрі, який зазначив, що генеративна революція штучного інтелекту не тільки зробить чат-ботів розумнішими, але й як інтерактивні системи можуть покращити досвід як клієнтів, так і співробітників у всіх сферах.

Генеративні системи штучного інтелекту, які зараз багато хто в галузі називають «другими пілотами», можуть бути потужними, але вимагають контекстних даних, що стоять за ними — хто є обслуговуваною особою, яка її історія, що їй потрібно знати? «Бот не матиме такої інформації», — каже вона. «Навіть ChatGPT сам по собі не матиме такої інформації, як-от історії успіху клієнтів». Ключовим моментом є можливість отримати доступ у режимі реального часу до відповідних даних і вмісту, пов’язаних із вимогами користувача, не переступаючи межі конфіденційності.

«Зараз важко персоналізувати, — продовжує Бхамбрі. «Як ви це робите в масштабі? Можливо, ви можете зробити це для 10, 20, 100 клієнтів, але як це зробити для мільйонів? Немає нікого і зроблено тут. Через шість місяців чи навіть наступного дня — це інша річ, і вам доведеться повторювати все заново».

Саме тут генеративний штучний інтелект — резервне копіювання контекстних даних і контенту — обіцяє зіграти ключову роль, каже вона. «Дані потрібно об’єднати. Інакше моделі навчатимуться на певній підмножині цих даних. Отже, чим більше їх разом, тим більше даних тренується правильно. Якщо дані вивчаються лише з п’яти аспектів особистості, а не сім’ї чи домогосподарства, тоді генеративний штучний інтелект не зможе створити правильний шлях для маркетологів. Чим більше контексту надається цим другим пілотам, тим краще вони працюватимуть».

Generative AI copilots також може допомогти зменшити вимоги щодо наявності навичок в організаціях, пояснює Бхамбрі. «Уявіть торгового представника, який спілкується з клієнтами. Можливо, сьогодні на цій посаді є хтось, хто починав працювати в компанії. Тепер ви можете зробити багато знань доступними для цього працівника. Такі інструменти та платформи «можуть зробити ваших спеціалістів більш продуктивними», продовжує вона. «Якщо ви можете уявити, коли приходить новий співробітник, це лякає. Як вони розумітимуть весь цей портфель продуктів? І вони повинні почати доставку негайно. Навчання других пілотів у контексті бренду матиме значення. Тому що ви можете інформувати їх, тому, коли вони взаємодіють, вони навчаються. Розмови зі штучним інтелектом проходитимуть у багатьох місцях, формуючи досвід клієнтів».

Проте, наголошує вона, завжди важливо мати посередині людину. «Якщо ви подивитеся на генеративні документи, такі як електронні листи. Якась людина посередині має подивитися на це, прочитати, підтвердити це. Вам потрібна їхня печатка затвердження. Пам’ятайте, що це все ще штучний інтелект. Ви можете попросити штучний інтелект прикинутися кимось іншим, але не тоді, коли тут відбувається щось «початкове». Якщо штучний інтелект прикидається кимось іншим, він прикидається кимось іншим. Скоро ти не знаєш, хто справжній. Людина посередині абсолютно критична».