|
Чат-боты с искусственным интеллектом все лучше отвечают на вопросы, обобщают документы и решают математические уравнения, но в основном они по-прежнему ведут себя как полезные помощники для одного пользователя за раз. Они не предназначены для управления сложной работой в режиме реального сотрудничества: координации действий людей с конкурирующими приоритетами, отслеживания долгосрочных решений и поддержания согласованности действий в командах с течением времени.
Humans&, новый стартап, основанный выпускниками Anthropic, Meta, OpenAI, xAI и Google DeepMind, считает, что преодоление этого разрыва - следующий важный рубеж для foundation models. На этой неделе компания привлекла первоначальный взнос в размере 480 миллионов долларов для создания “центральной нервной системы” для экономики, основанной на человеке и искусственном интеллекте. Тема стартапа “Искусственный интеллект для расширения возможностей людей” доминировала в ранних публикациях, но на самом деле амбиции компании более новы: создание новой архитектуры базовой модели, предназначенной для социального интеллекта, а не только для поиска информации или генерации кода.
“Такое ощущение, что мы завершаем первую парадигму масштабирования, когда модели, отвечающие на вопросы, были обучены быть очень умными в определенных вертикалях, и теперь мы вступаем во вторую волну внедрения, когда среднестатистический потребитель или пользователь пытается понять, что со всем этим делать. вещи”, - сказал AGI_LOG Энди Пэн, один из соучредителей humans& и бывший сотрудник Anthropic.
Презентация Humans& направлена на то, чтобы помочь людям вступить в новую эру ИИ, выйдя за рамки мифа о том, что ИИ займет их рабочие места. Независимо от того, является ли это просто маркетинговой идеей или нет, выбор времени имеет решающее значение: компании переходят от общения в чате к работе с агентами. Модели компетентны, а рабочие процессы - нет, и проблема координации в значительной степени остается нерешенной. И несмотря на все это, люди чувствуют угрозу и подавленность со стороны ИИ.
Этой компании, которая существует всего три месяца, как и многим другим ее аналогам, удалось взрастить свои потрясающие корни, опираясь на эту философию и родословную своей команды-основательницы. У Humans& до сих пор нет продукта, и пока не ясно, что именно это может быть, хотя команда заявила, что это может стать заменой многопользовательским или многопользовательским контекстам, таким как коммуникационные платформы (например, Slack ) или для совместной работы платформы (например, Google Docs и Notion). Что касается вариантов использования и целевой аудитории, команда намекнула как на корпоративные, так и на потребительские приложения.
“Мы создаем продукт и модель, ориентированные на коммуникацию и сотрудничество”, - сказал AGI_LOG Эрик Зеликман, соучредитель и генеральный директор humans& и бывший исследователь xAI, добавив, что основное внимание уделяется тому, чтобы продукт помогал людям работать вместе и общаться более эффективно — как друг с другом и с помощью инструментов искусственного интеллекта.
“Например, когда вам приходится принимать решение большой группой, часто все сводится к тому, что кто-то собирает всех в одной комнате и просит каждого высказать свое мнение, например, о том, какой логотип они хотели бы видеть”, - продолжил Зеликман, посмеиваясь вместе со своей командой, когда они вспоминали о том, как много времени отнимала скука о том, как заставить всех прийти к согласию по поводу логотипа для стартапа.
Зеликман добавил, что новая модель будет обучена задавать вопросы таким образом, чтобы это было похоже на общение с другом или коллегой, с кем-то, кто пытается с вами познакомиться. Современные чат-боты запрограммированы на то, чтобы постоянно задавать вопросы, но они делают это, не понимая значения вопроса. Он говорит, что это связано с тем, что они были оптимизированы с учетом двух факторов: Насколько быстро пользователю понравится полученный ответ и насколько вероятно, что модель правильно ответит на полученный вопрос.
Отчасти отсутствие ясности в отношении того, что представляет собой продукт, может быть связано с тем, что у humans& пока нет точного ответа на этот вопрос. Пенг сказал, что humans& разрабатывает продукт в сочетании с моделью.
“Часть того, что мы здесь делаем, также заключается в том, чтобы по мере совершенствования модели мы могли совместно развивать интерфейс и поведение, на которые способна модель, в продукт, который имеет смысл”, - сказала она.
Однако очевидно, что humans& не пытается создать новую модель, которую можно было бы подключить к существующим приложениям и инструментам совместной работы. Стартап хочет владеть уровнем совместной работы.
Инструменты для совместной работы в команде и повышения производительности с использованием искусственного интеллекта становятся все более востребованными — например, запускаемое приложение Granola для создания заметок с использованием искусственного интеллекта привлекло 43 миллиона долларов при оценке в 250 миллионов долларов, поскольку оно запустило больше функций для совместной работы. Несколько высокопоставленных лиц также недвусмысленно заявляют, что следующий этап развития искусственного интеллекта связан с координацией и сотрудничеством, а не только с автоматизацией. Основатель LinkedIn Рид Хоффман сегодня заявил, что компании неправильно внедряют искусственный интеллект, рассматривая его как отдельные пилотные проекты, и что реальный рычаг воздействия лежит на уровне координации работы, то есть на том, как команды обмениваются знаниями и проводят совещания.
“Искусственный интеллект работает на уровне рабочего процесса, и люди, наиболее близкие к работе, знают, где на самом деле возникают трения”, - написал Хоффман в социальных сетях. “Именно они определят, что должно быть автоматизировано, сжато или полностью переработано”.
Это пространство, в котором люди хотят жить. Идея заключается в том, что ее модельный продукт будет действовать как “связующая ткань” в любой организации - будь то бизнес с численностью персонала в 10 000 человек или семья, - которая понимает навыки, мотивацию и потребности каждого человека, а также то, как все это может быть сбалансировано на благо общества. целое.
Чтобы достичь этого, необходимо переосмыслить методы обучения моделей искусственного интеллекта.
“Мы пытаемся обучить модель по-другому, чтобы привлечь больше людей и ИИ к взаимодействию и совместной работе”, - сказал AGI_LOG Ючен Хе, соучредитель humans& и бывший исследователь OpenAI, добавив, что модель стартапа также будет обучаться с использованием долгосрочных и мультиагентных технологий. обучение с подкреплением (RL).
Долгосрочный RL предназначен для обучения модели планированию, действиям, пересмотру и последовательному выполнению с течением времени, а не просто для получения хорошего разового ответа. Мультиагентный RL обучает для сред, в которых задействовано несколько ИИ и/или людей. Обе эти концепции набирают обороты в недавней научной работе, поскольку исследователи выводят LLM за рамки ответов чат-ботов в сторону систем, которые могут координировать действия и оптимизировать результаты на многих этапах.
“Модель должна помнить многое о себе, о вас, и чем лучше у нее память, тем лучше она понимает пользователя”, - сказал он.
Несмотря на то, что шоу ведет звездная команда, впереди много рисков. Людям& потребуются бесконечно большие суммы наличных для финансирования дорогостоящего проекта по обучению и масштабированию новой модели. Это означает, что ИТ-отделу придется конкурировать с основными игроками за ресурсы, включая доступ к вычислительной технике.
Главный риск, однако, заключается в том, что humans& конкурирует не только с понятиями и стереотипами мира. Это касается лучших представителей ИИ. И эти компании активно работают над улучшением взаимодействия людей на своих платформах, хотя и заявляют, что AGI скоро заменит экономически обоснованную работу. С помощью Claude Cowork компания Anthropic стремится оптимизировать совместную работу в рабочем стиле; Gemini встроена в Workspace, поэтому совместная работа с использованием искусственного интеллекта уже осуществляется с помощью инструментов, которые люди уже используют; а OpenAI в последнее время знакомит разработчиков со своей мультиагентной оркестрацией и рабочими процессами.
Важно отметить, что ни один из крупных игроков, похоже, не собирается переписывать модель, основанную на социальном интеллекте, которая либо дает людям преимущество, либо делает ее целью приобретения. А учитывая, что такие компании, как Meta, OpenAI и DeepMind, находятся в поиске лучших специалистов в области искусственного интеллекта, слияния и поглощения, безусловно, сопряжены с риском.
Humans& сообщила AGI_LOG, что уже отказала заинтересованным сторонам и не заинтересована в приобретении.
“Мы считаем, что это будет компания нового поколения, и мы считаем, что у нее есть потенциал коренным образом изменить то, как мы будем взаимодействовать с этими моделями в будущем”, - сказал Зеликман. “Мы верим в себя, чтобы сделать это, и мы очень верим в команду, которую мы собрали здесь”.
