Sam Altman ataca novamente. Desta vez, ele investiu em uma equipe de estágio inicial da RPA de apenas 5 pessoas, a Induced AI, com dois cofundadores, Aryan Sharma e Ayush Pathak, um de 18 anos e outro de 19.
Não apenas Sam Altman, mas também SignalFire, Peak XV, SV Angel e outros participaram da rodada seed de financiamento de US$ 2,3 milhões da Induced AI. Nat Friedman e Daniel Gross, os dois fundadores da aceleradora de tecnologia AI Grant, também se juntaram à equipe de IA Induzida. Os dois são bem conhecidos no mundo da tecnologia, com Nat sendo o CEO do Github e Cue, a empresa de buscas fundada por Daniel, sendo adquirida pela Apple.
O que há de tão especial nesta equipa e nos seus produtos, e porque é que consegue atrair os ramos de oliveira de muitos figurões?
01 RPA 3.0: Abra o navegador e deixe a IA fazer todo o trabalho
Os dois fundadores da Induced AI – Aryan e Ayush – têm uma vasta experiência empresarial, apesar da sua pouca idade. Os dois jovens programadores têm currículos empresariais em saúde, publicidade, educação, blockchain, web3 e outras áreas, e até lançaram comunidades empreendedoras e organizações semelhantes a incubadoras.
A IA induzida é um "RPA 3.0" que libera a produtividade dos funcionários da empresa. Os usuários podem simplesmente digitar fluxos de trabalho e gravações de tela em inglês simples, e a IA induzida pode convertê-los em pseudocódigo em tempo real e chamar uma variedade de ferramentas relacionadas para executar um grande número de tarefas repetitivas.
Os dois fundadores|Fonte: Linkedln
RPA (Robotic Process Automation) não é um conceito novo, e pode ser visto em todos os lugares no dia a dia das pessoas comuns, como o "macro" no Excel, ou o gadget "key wizard" usado por muitas pessoas para pegar ingressos para shows, que pode ser considerado como o antecessor do RPA. Na definição tradicional de RPA, o software registra operações humanas, como cliques do mouse, entradas de teclado, abertura de pastas, envio de e-mails, etc., e corrige essas operações para formar regras e rotinas, que são executadas automaticamente em lotes, economizando tempo das pessoas e melhorando a eficiência do trabalho. Com o avanço da tecnologia de IA, a capacidade das máquinas de reconhecer imagens, entender a linguagem e pensar logicamente tem sido continuamente melhorada, e essas tecnologias também foram combinadas com RPA para liberar mais energia.
Conforme definido pelo conceito de RPA, as ferramentas de RPA no mercado até agora exigem o desenvolvimento manual de regras claras, e as regras para tarefas complexas podem ser trabalhosas. A IA induzida usa o poder de grandes modelos de linguagem para dar às ferramentas a capacidade de raciocinar logicamente e fazer julgamentos. O usuário só precisa dizer o que precisa, como "crie-me um ticket para Jira", ou "ajude-me a peneirar uma onda de currículos e enviar convites de entrevista para candidatos", e a IA induzida pode fazer julgamentos em tempo real e desmontar o que fazer, e automaticamente chamar ferramentas relevantes para concluir todo o processo.
Tomando como exemplo a tarefa de triagem de currículos, o processo normal de operação manual inclui: fazer login na sua conta do LinkedIn, pesquisar currículos, avaliar currículos, baixar currículos, enviar convites, etc. Se o LinkedIn não fornecer uma API oficial, o RPA no passado provavelmente ficará preso na etapa de login e pode até ser julgado como um bot mal-intencionado. A IA induzida constrói um ambiente de navegador em cima do Chromium que tem sua própria memória, sistema de arquivos e credenciais de autenticação (e-mail, número de telefone) para executar processos complexos, para que possa automatizar ações como logins, preenchimento de captchas, downloads de arquivos e armazenamento e reutilização de dados, e o software sem APIs abertas não pode parar a IA induzida.
02 Uma onda de agentes de IA está chegando
Deixar que ferramentas, especialmente ferramentas inteligentes, funcionem para os seres humanos é um sonho que surgiu desde os nossos antepassados. Do Boi de Madeira à Siri, as pessoas sempre sentiram que esses "assistentes" ainda fazem um pouco de falta. Até que o ChatGPT e o AutoGPT saíssem, parecia que os agentes de IA estavam prestes a se tornar possíveis.
Lilian Weng, pesquisadora da OpenAI, escreveu um artigo definindo um agente de IA com base em um modelo de linguagem grande: modelo de linguagem grande, memória, planejamento de tarefas e uso de ferramentas, que são indispensáveis. Embora a equipe de IA Induzida se posicione como "RPA 3.0", em termos de recursos de seu produto, eles são mais como um agente de IA, e é por isso que figurões da IA como Sam Altman são unanimemente otimistas sobre essa jovem equipe.
Sob o atual boom da IA, a IA induzida não é a primeira, e de forma alguma a última, equipe de agentes de IA.
Sem mencionar aqueles pequenos e belos agentes que encomendam ingressos e takeout, ou projetos quase bem conhecidos, como AutoGPT e HuggingGPT, há muitas equipes que têm a mesma ambição de construir funcionários de IA como IA induzida.
Por exemplo, a Adept, que completou uma rodada de financiamento Série B de US$ 350 milhões em março deste ano, treinou um modelo ACT-1 projetado para responder e executar ações em um computador. Ele pode usar todas as ferramentas de software, APIs e sites existentes. O ACT-1 também funciona com base em navegador, permitindo que os usuários insiram seus próprios comandos na caixa de bate-papo com a IA, como criar um lead no Salesforce ou calcular alguns dados no GoogleSheet.
ACT-1 do Adepto |
Coincidentemente, a Rabbit, uma empresa de tecnologia, também desenvolveu seu próprio modelo grande LAM (Large Action Model) e lançou um conjunto completo de soluções de "sistema operacional pessoal Rabbit OS" baseadas nele. LAM é capaz de observar a interface de interação humano-computador e formar um "plano conceitual" para entender e implementar a intenção humana subjacente quando as instruções de linguagem natural do usuário são menos claras. Com base na LAM, a Rabbit também projetou especialmente um conjunto de plataformas de software para permitir que seus agentes concluam tarefas de uma maneira mais amigável. Em outubro deste ano, a Rabbit recebeu US$ 20 milhões em financiamento liderado pela Khosla Ventures e seguido pelos acionistas existentes.
**03 O futuro já chegou? **
É claro que, além das equipes empreendedoras, as empresas tradicionais de RPA, low-code, no-code e outras estão quase todas adotando grandes modelos de linguagem e agentes de IA.
Desde o início deste ano, várias aplicações populares do AI Agent e várias vezes fora do círculo empurraram o apelo para a inteligência artificial para um clímax repetidamente. Mas ainda temos de perguntar: o futuro já chegou? A emoção à sua frente é uma mudança ou uma bolha?
Se tomarmos a condução autónoma como analogia, produtos como o Copilot e o Midjourney, com os quais estamos mais familiarizados, são semelhantes à condução autónoma L3, ou seja, a máquina é o "assistente" e o "copiloto" dos humanos, enquanto o agente corresponde ao nível L4 de condução autónoma, os humanos só precisam de definir objetivos, supervisionar resultados, e as máquinas concluem as decisões e a execução por si próprias. Hoje, o copiloto de IA de nível L3 ainda está na fase inicial de aplicação, e ainda há muitas questões que merecem ser exploradas em termos de capacidades técnicas e valor comercial, que não foram totalmente promovidas.
Deste ponto de vista, a aplicação em larga escala de agentes de IA L4 pode estar ainda mais distante. Então, a mania atual da IA é outra onda de hype de corte de alho-poró? Será apenas um flash na panela como blockchain, VR e metaverso alguns anos atrás?
Com certeza, a popularidade da IA generativa e conceitos relacionados está desaparecendo. **
Tanto a atenção dos meios de comunicação social como a reação do mercado confirmaram implicitamente este facto. Na curva de maturidade tecnológica divulgada pelo Gartner este ano, tanto a IA generativa quanto a engenharia de software aprimorada por IA estão em um período de inchaço, o que significa que ambas as tecnologias estão à beira de um período de desilusão nos próximos 2 a 5 anos – assim como a direção autônoma e os conceitos de tecnologia mencionados no passado. No entanto, é precisamente durante o período de desilusão, quando o calor decai e o ruído é silencioso, que experiências e conhecimentos mais significativos são precipitados e lançam as bases para o período de iluminação seguinte.
Na evolução da tecnologia transformadora, cada pico e vale conta.
Das máquinas de Turing ao supercomputador Deep Blue da IBM, do aprendizado de máquina às redes neurais, do AlphaGo ao ChatGPT, cada marco é cheio de deceções, dúvidas e invernos frios, esticando o horizonte, e a humanidade percorreu um longo caminho para chegar onde está hoje. Com ou sem bolha, o futuro é sempre criado por otimistas e realizadores.
Recursos:
Sam Altman apoia startup de IA de adolescentes automatizando fluxos de trabalho nativos do navegador (TechCrunch)
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Sam Altman interveio e investiu em dois pequenos empreendedores com menos de 20 anos
Fonte original: Silicon Rabbit Race
Sam Altman ataca novamente. Desta vez, ele investiu em uma equipe de estágio inicial da RPA de apenas 5 pessoas, a Induced AI, com dois cofundadores, Aryan Sharma e Ayush Pathak, um de 18 anos e outro de 19.
Não apenas Sam Altman, mas também SignalFire, Peak XV, SV Angel e outros participaram da rodada seed de financiamento de US$ 2,3 milhões da Induced AI. Nat Friedman e Daniel Gross, os dois fundadores da aceleradora de tecnologia AI Grant, também se juntaram à equipe de IA Induzida. Os dois são bem conhecidos no mundo da tecnologia, com Nat sendo o CEO do Github e Cue, a empresa de buscas fundada por Daniel, sendo adquirida pela Apple.
O que há de tão especial nesta equipa e nos seus produtos, e porque é que consegue atrair os ramos de oliveira de muitos figurões?
01 RPA 3.0: Abra o navegador e deixe a IA fazer todo o trabalho
Os dois fundadores da Induced AI – Aryan e Ayush – têm uma vasta experiência empresarial, apesar da sua pouca idade. Os dois jovens programadores têm currículos empresariais em saúde, publicidade, educação, blockchain, web3 e outras áreas, e até lançaram comunidades empreendedoras e organizações semelhantes a incubadoras.
A IA induzida é um "RPA 3.0" que libera a produtividade dos funcionários da empresa. Os usuários podem simplesmente digitar fluxos de trabalho e gravações de tela em inglês simples, e a IA induzida pode convertê-los em pseudocódigo em tempo real e chamar uma variedade de ferramentas relacionadas para executar um grande número de tarefas repetitivas.
RPA (Robotic Process Automation) não é um conceito novo, e pode ser visto em todos os lugares no dia a dia das pessoas comuns, como o "macro" no Excel, ou o gadget "key wizard" usado por muitas pessoas para pegar ingressos para shows, que pode ser considerado como o antecessor do RPA. Na definição tradicional de RPA, o software registra operações humanas, como cliques do mouse, entradas de teclado, abertura de pastas, envio de e-mails, etc., e corrige essas operações para formar regras e rotinas, que são executadas automaticamente em lotes, economizando tempo das pessoas e melhorando a eficiência do trabalho. Com o avanço da tecnologia de IA, a capacidade das máquinas de reconhecer imagens, entender a linguagem e pensar logicamente tem sido continuamente melhorada, e essas tecnologias também foram combinadas com RPA para liberar mais energia.
Conforme definido pelo conceito de RPA, as ferramentas de RPA no mercado até agora exigem o desenvolvimento manual de regras claras, e as regras para tarefas complexas podem ser trabalhosas. A IA induzida usa o poder de grandes modelos de linguagem para dar às ferramentas a capacidade de raciocinar logicamente e fazer julgamentos. O usuário só precisa dizer o que precisa, como "crie-me um ticket para Jira", ou "ajude-me a peneirar uma onda de currículos e enviar convites de entrevista para candidatos", e a IA induzida pode fazer julgamentos em tempo real e desmontar o que fazer, e automaticamente chamar ferramentas relevantes para concluir todo o processo.
Tomando como exemplo a tarefa de triagem de currículos, o processo normal de operação manual inclui: fazer login na sua conta do LinkedIn, pesquisar currículos, avaliar currículos, baixar currículos, enviar convites, etc. Se o LinkedIn não fornecer uma API oficial, o RPA no passado provavelmente ficará preso na etapa de login e pode até ser julgado como um bot mal-intencionado. A IA induzida constrói um ambiente de navegador em cima do Chromium que tem sua própria memória, sistema de arquivos e credenciais de autenticação (e-mail, número de telefone) para executar processos complexos, para que possa automatizar ações como logins, preenchimento de captchas, downloads de arquivos e armazenamento e reutilização de dados, e o software sem APIs abertas não pode parar a IA induzida.
02 Uma onda de agentes de IA está chegando
Deixar que ferramentas, especialmente ferramentas inteligentes, funcionem para os seres humanos é um sonho que surgiu desde os nossos antepassados. Do Boi de Madeira à Siri, as pessoas sempre sentiram que esses "assistentes" ainda fazem um pouco de falta. Até que o ChatGPT e o AutoGPT saíssem, parecia que os agentes de IA estavam prestes a se tornar possíveis.
Lilian Weng, pesquisadora da OpenAI, escreveu um artigo definindo um agente de IA com base em um modelo de linguagem grande: modelo de linguagem grande, memória, planejamento de tarefas e uso de ferramentas, que são indispensáveis. Embora a equipe de IA Induzida se posicione como "RPA 3.0", em termos de recursos de seu produto, eles são mais como um agente de IA, e é por isso que figurões da IA como Sam Altman são unanimemente otimistas sobre essa jovem equipe.
Sob o atual boom da IA, a IA induzida não é a primeira, e de forma alguma a última, equipe de agentes de IA.
Sem mencionar aqueles pequenos e belos agentes que encomendam ingressos e takeout, ou projetos quase bem conhecidos, como AutoGPT e HuggingGPT, há muitas equipes que têm a mesma ambição de construir funcionários de IA como IA induzida.
Por exemplo, a Adept, que completou uma rodada de financiamento Série B de US$ 350 milhões em março deste ano, treinou um modelo ACT-1 projetado para responder e executar ações em um computador. Ele pode usar todas as ferramentas de software, APIs e sites existentes. O ACT-1 também funciona com base em navegador, permitindo que os usuários insiram seus próprios comandos na caixa de bate-papo com a IA, como criar um lead no Salesforce ou calcular alguns dados no GoogleSheet.
Coincidentemente, a Rabbit, uma empresa de tecnologia, também desenvolveu seu próprio modelo grande LAM (Large Action Model) e lançou um conjunto completo de soluções de "sistema operacional pessoal Rabbit OS" baseadas nele. LAM é capaz de observar a interface de interação humano-computador e formar um "plano conceitual" para entender e implementar a intenção humana subjacente quando as instruções de linguagem natural do usuário são menos claras. Com base na LAM, a Rabbit também projetou especialmente um conjunto de plataformas de software para permitir que seus agentes concluam tarefas de uma maneira mais amigável. Em outubro deste ano, a Rabbit recebeu US$ 20 milhões em financiamento liderado pela Khosla Ventures e seguido pelos acionistas existentes.
**03 O futuro já chegou? **
É claro que, além das equipes empreendedoras, as empresas tradicionais de RPA, low-code, no-code e outras estão quase todas adotando grandes modelos de linguagem e agentes de IA.
Desde o início deste ano, várias aplicações populares do AI Agent e várias vezes fora do círculo empurraram o apelo para a inteligência artificial para um clímax repetidamente. Mas ainda temos de perguntar: o futuro já chegou? A emoção à sua frente é uma mudança ou uma bolha?
Se tomarmos a condução autónoma como analogia, produtos como o Copilot e o Midjourney, com os quais estamos mais familiarizados, são semelhantes à condução autónoma L3, ou seja, a máquina é o "assistente" e o "copiloto" dos humanos, enquanto o agente corresponde ao nível L4 de condução autónoma, os humanos só precisam de definir objetivos, supervisionar resultados, e as máquinas concluem as decisões e a execução por si próprias. Hoje, o copiloto de IA de nível L3 ainda está na fase inicial de aplicação, e ainda há muitas questões que merecem ser exploradas em termos de capacidades técnicas e valor comercial, que não foram totalmente promovidas.
Deste ponto de vista, a aplicação em larga escala de agentes de IA L4 pode estar ainda mais distante. Então, a mania atual da IA é outra onda de hype de corte de alho-poró? Será apenas um flash na panela como blockchain, VR e metaverso alguns anos atrás?
Com certeza, a popularidade da IA generativa e conceitos relacionados está desaparecendo. **
Tanto a atenção dos meios de comunicação social como a reação do mercado confirmaram implicitamente este facto. Na curva de maturidade tecnológica divulgada pelo Gartner este ano, tanto a IA generativa quanto a engenharia de software aprimorada por IA estão em um período de inchaço, o que significa que ambas as tecnologias estão à beira de um período de desilusão nos próximos 2 a 5 anos – assim como a direção autônoma e os conceitos de tecnologia mencionados no passado. No entanto, é precisamente durante o período de desilusão, quando o calor decai e o ruído é silencioso, que experiências e conhecimentos mais significativos são precipitados e lançam as bases para o período de iluminação seguinte.
Na evolução da tecnologia transformadora, cada pico e vale conta.
Das máquinas de Turing ao supercomputador Deep Blue da IBM, do aprendizado de máquina às redes neurais, do AlphaGo ao ChatGPT, cada marco é cheio de deceções, dúvidas e invernos frios, esticando o horizonte, e a humanidade percorreu um longo caminho para chegar onde está hoje. Com ou sem bolha, o futuro é sempre criado por otimistas e realizadores.
Recursos: