Görüntü kaynağı: Sınırsız AI tarafından oluşturuldu
2023'te iki aydan az kaldı.
Bu yıl ortaya çıkan bu yapay zeka dalgasında, en umut verici ve bahis yapmaya değer yapay zeka uygulaması hangisi? Yatırım camiasında bu noktada oybirliği var gibi görünüyor.
Son zamanlarda, yapay zeka odaklı bir haber platformu olan AIbeat, dünyanın en değerli 10 yapay zeka girişimini saydı.
Tablodaki şirketler gözden geçirilirse, ürünlerin yarısından fazlası aynı tür AI uygulamasına aittir.
Tabloda, ChatGPT, Cluade veya Inflection AI'nın Pi'si, yazma işlevlerine odaklanan Jasper veya kurumsal hizmetlere odaklanan Cohere, tümü yapay zeka asistanları olarak sınıflandırılabilir.
Ancak sorun şu ki, mevcut üretken yapay zeka yolunda, ana işlev olarak doğal diyalog içeren bu tür bir uygulama, giderek daha belirgin bir homojenleştirme eğilimi göstermiştir.
Aynı soru için kullanıcılar ChatGPT ile yanıtlayabilir veya Cluade'e yardımcı olabilir.
Ayrıca, önde gelen birkaç işletme dışında, çoğu ekibin yüksek teknik engeller oluşturması zordur.
Durum böyleyken, bu tür bir uygulama neden hala yatırım topluluğu tarafından tercih ediliyor?
1 Kişiselleştirmenin anlamı
VC'lerin yapay zeka asistanları konusunda yükselişe geçmesinin nedenlerine gelince, bunu startup Writer'ın fonlama sürecinden açıklayabiliriz.
Eylül ayında, işletmeler için tam yığın içerik oluşturma çözümleri sunan bir yapay zeka girişimi olan Writer, toplam yatırım sonrası değerlemesi 500 milyon dolardan fazla olan 100 milyon dolarlık B Serisi finansman turunun tamamlandığını duyurdu.
Ana ürünü, B tarafı için Writer.AI bir AI asistanıdır.
Yazarın turu, WndrCo, Balderton Capital ve Aspect Ventures'ın katılımıyla ICONIQ Growth tarafından yönetildi.
Bunlar arasında ICONIQ Growth, yatırım camiasında çok yüksek bir statüye sahiptir ve Tencent, Zoom, Send Bird, Flip Kar vb. gibi birçok tanınmış şirkete başarılı bir şekilde yatırım yapmış olarak bilinir ve görüşleri çok temsilidir.
Yatırım felsefesinden bahseden ICONIQ Growth, şirketin başlangıçta yeni müşteri büyümesine odaklanması gerektiğini, ancak şirketin ARR'si (Yıllık Yinelenen Gelir) belirli bir paya ulaştığında, yeni müşterilere aşırı odaklanmanın belirsizliği artıracağını ve müşteri kaybına yol açacağını belirtti. Bu nedenle, ARR belirli bir sayıya ulaştığında, şirketin düzenli müşterilerin bakımına odaklanması gerekir.
Müşterileri elde tutmak söz konusu olduğunda, Writer tatmin edici bir taraf gösterir.
Son iki yılda, Writer yalnızca 10 kat gelir artışı elde etmekle ve %150'den fazla net gelir elde tutma oranı elde etmekle kalmadı, aynı zamanda Spotify, L'Oreal, Uber, Handshake, Hubspot, Deloitte vb. gibi yüzlerce büyük kurumsal müşteriyi de biriktirdi.
Kullanıcıyı elde tutmanın anahtarı, temel ürününün özelleştirilmiş ve kişiselleştirilmiş işlevsel deneyimidir.
Özellikle, Writer'ın Bilgi Grafiği bir müşterinin temel bilgi kaynakları ve belgeleriyle kolayca entegre edilebilir, bu da Writer'ın yalnızca işletme genelinde kritik bilgilere ve verilere erişip bunları entegre edebildiği anlamına gelmez, aynı zamanda soruları yanıtlarken, verileri analiz ederken, işletmeyi araştırırken ve özetler oluştururken "uyarlanmış" değerli bilgiler sağlar.
Bu bağlantı ve entegrasyon yeteneği, oluşturulan içeriğin kuruluşun iş ihtiyaçları ve düzenlemeleriyle daha uyumlu olmasını sağlamaya yardımcı olur.
Benzer şekilde, bu tür bir "kişiselleştirmeyi" diğer AI asistan uygulamalarında da görebiliriz.
Örneğin, sesli transkripsiyona odaklanan yapay zeka Otte.AI uygulamaları, farklı sesli konuşmalara dayalı bazı analizler ve öneriler sağlayabilir.
Aynı zamanda, dil tanıma ve ses günlüğü oluşturma teknolojisi sayesinde, Otte.AI birini sesle de tanımlayabilir. Bir kişinin konuşması algılandığında, o konuşmacının aynı kişinin diğer tüm seslerini ayırt etmesi için bir ses izi profili oluşturulur.
Otte.AI ek olarak, RewindAI aynı zamanda kişiselleştirmenin nasıl kazandığının bir örneğidir. RewindAI'nin temel işlevi, bir tür "bellek asistanı" yeteneği sağlamaktır.
Geri sarma, kullanıcının izniyle telefondaki veya bilgisayardaki tüm bilgileri otomatik olarak kaydedebilir ve inceleme, alma ve özeti destekler.
Kullanıcının Safari tarayıcısında okuduklarını, içe aktarılan ekran görüntülerini vb. yakalayabilir ve göz atma ve arama olanağı sağlar. Kullanıcılar, zaman çizelgesini kaydırarak önceki içerikte hızlı bir şekilde gezinebilir.
Tüm bunlar, mevcut AI asistan uygulamalarında kişiselleştirmenin her yerde bulunduğunu gösteriyor. Kullanıcılar için bu tür "kişiye özel" davranışlar, şüphesiz kullanıcıların yapışkanlığını ve kullanım süresini ustaca artırır. Ek olarak, kişiselleştirme aynı zamanda "binlerce insan" anlamına gelir, bu da uygulamanın erişimini büyük ölçüde genişletecek ve kullanıcı ölçeğinin tavanı daha yüksek olacaktır.
**2 Engeller nerede? **
Kişiselleştirmeye ek olarak, AI asistanlarının en büyük stratejik komuta yükseklikleri, sürekli etkileşimde oluşturdukları tescilli veri engelleridir.
Mobil İnternet çağında, Baidu, Tencent, Google ve Amazon, bugün olduğu kadar verilere dikkat etmede ve verileri kullanmada başarısız oldular.
O zamanlar, çeşitli devlerin gözünde, yalnızca kullanıcılar ve trafik en kritik olanıydı ve kim daha fazla para yakabilir ve daha fazla kullanıcıyı daire içine alabilirse, daha büyük bir ölçek etkisi oluşturabilirdi.
Trafiğin kral ve ölçeğin kral olduğu acımasız mantığa göre, tüm pazar sıfır toplamlı bir oyundur ve A platformundaki kullanıcı sayısındaki artış genellikle B platformundaki kullanıcı sayısında azalma anlamına gelir.
Böyle bir stok savaşında, birçok platform arasındaki izler genellikle çakışır, bu nedenle herkesin uygulamaları, işlevleri ve içeriği toplamak için beynini rafa kaldırması gerekir.
Herkes uygulamalara, işlevlere ve içeriğe dahil olduğunda, tüm İnternet mantığının devam etmesi zor olacaktır.
Yapay zeka asistanlarının ortaya çıkışı, gidişatı daha iyiye çevirdi.
AI asistanı, kullanıcı davranışı verilerini gerçek zamanlı olarak ayarlayarak ve optimize ederek, her kullanıcı için sürekli olarak benzersiz özel veriler biriktirebilir.
İnsan bireylerinin farklılıkları ve çeşitliliği, özel veriler üzerine inşa edilen izlerin kalabalık, dolambaçlı ve sıfır toplamlı oyunlar olmayacağını belirler.
Çünkü yapay zeka asistanlarının hedeflediği kullanıcılar, algoritmalar tarafından soyutlanmış birkaç kapsamlı etiket ve gruptan ziyade belirli "bireyler" veya farklı bireylerden oluşan işletmelerdir.
Böyle bir boşluk, esas olarak AI ile önceki nesil algoritmalar arasındaki farklı teknik özellikler tarafından belirlenir.
Yapay zeka asistanlarıyla karşılaştırıldığında, önceki nesil algoritma sistemleri eğitim için sınırlı bir veri kümesine dayanıyordu ve algoritma önerilerinde bulunurken genellikle insan tarafından tasarlanmış özelliklere dayanıyordu, ancak bu özellikler kullanıcı davranışının karmaşıklığını ve çeşitliliğini tam olarak yakalayamayabilir.
Örneğin, bir kişi erkek kullanıcıysa, kullanıcı bu tür videolara zar zor tıklamış olsa bile, bir video uygulamasına göz atarken askeri veya siyasi içerik önerilme olasılığı daha yüksektir. Veya sürekli olarak aynı hashtag'lere sahip videolar önerin.
Buna karşılık, yapay zeka asistanlarının ilerlemesi, derin öğrenme, pekiştirmeli öğrenme ve diğer teknolojiler aracılığıyla kullanıcı davranışı verilerini gerçek zamanlı olarak toplama ve işleme ve bazı doğrusal olmayan, daha karmaşık ve ince veri özelliklerini yakalamak için sürekli olarak ayarlama ve optimize etme yeteneklerinde yatmaktadır.
Bu sayede kullanıcılar kaba ve genel etiketlerden kurtularak "benzersiz" bireyler haline gelirler.
Bazı yapay zeka asistanları işlev olarak örtüşse bile, tescilli verilerin varlığı nedeniyle, kullanıcılar optimizasyon ve geri bildirim yoluyla uzun süredir çalıştıkları yapay zeka asistanlarına yavaş yavaş alışacak ve uyum sağlayacak ve diğer uygulamalara kolayca geçiş yapmayacaktır.
Sonuç olarak, bu tescilli veriler üzerine inşa edilen yapay zeka start-up'ları da daha güçlü bir canlılığa sahip olacak.
3 Olası Zorluk
Yapay zeka asistanları bu kadar umut verici ve umut verici olduğuna göre, karşılaşabileceği zorluklar veya sorunlar nelerdir?
Bu noktayla ilgili olarak, önceki AI tek boynuzlu atı Jasper'ın kendi acı verici deneyimini "olumsuz bir öğretim materyali" olarak kullandığı söylenebilir.
AIGC alanına giren ilk şirketlerden biri olan Jasper, çok yüksek bir değerleme elde ederek erkenden sermayenin lehine kazandı.
2022 gibi erken bir tarihte Jasper 1 milyon kullanıcı biriktirdi ve o yılın Ekim ayında Jasper, Insight Partners liderliğinde 125 milyon dolarlık bir A Serisi finansman turu aldı ve değerlemesi de 1,5 milyar dolara yükselerek onu tek boynuzlu at yaptı.
Ancak, iyi zamanlar kısa sürdü ve Şubat ayında, 140 milyon dolarlık tam yıl geliri bekleyen Jasper, yaz aylarında tahminini %30 düşürdü ve ardından Temmuz ayında işten çıkarmalara başladı.
Son zamanlarda Jasper, çalışanlara yönelik hisse senetlerinin değerlemesini yüzde 20 düşürdü.
Daha önce, Jasper gibi yapay zeka asistanlarının başarısızlığının nedenlerini analiz ederken, birçok kişi her zaman işin püf noktasını tescilli modellerin eksikliğine bağlıyordu.
Sonuçta, şimdiye kadar Jasper, uygun bir "kabuk" uygulaması olan ChatGPT'nin API arayüzünü kullanmaya devam ediyor.
Tescilli modellerin olmaması nedeniyle, kullanıcı verilerine doğrudan erişmek ve bunları analiz etmek imkansızdır ve kullanıcı verilerini analiz etmek zordur, bu da hedeflenen ayarlamalar ve optimizasyonlar oluşturmayı zorlaştırır.
Bu durumda, tescilli modellerden yoksun olan Jasper gibi yapay zeka asistanları kendi nişlerini bulabilir mi?
Daha önce de belirtildiği gibi, AI asistanlarının temel avantajlarından biri kişiselleştirilmiş özelleştirme işlevi olsa da, bu tür özelleştirme aynı zamanda pasif özelleştirme ve aktif özelleştirme olarak da ikiye ayrılır.
Pasif özelleştirme, verileri otomatik olarak toplayıp analiz eden ve kullanıcı ayarları olmadan uyarlanabilir öğrenme gerçekleştiren bir tür AI asistanını ifade eder.
Bunun örnekleri arasında Inflection AI tarafından geliştirilen Pi ve yukarıda bahsedilen Rewind.AI sayılabilir.
Aktif özelleştirme, kullanıcıların kendi ihtiyaç ve tercihlerine göre bağımsız olarak kurmasını ve özelleştirmesini gerektiren AI asistanı türünü ifade eder.
Açık kaynak kodlu veya üçüncü taraf modelleri kullanan yapay zeka asistanları için, proaktif özelleştirilmiş rota, özel verilerin yokluğunda açıkça daha iyi bir alternatiftir.
Örneğin, Polyglot, kullanıcıların birden çok dilde konuşma becerilerini geliştirmelerine yardımcı olan açık kaynaklı bir AI konuşma eğitim platformu istemcisidir. Polyglot, kullanıcılara kişiselleştirilmiş konuşma eğitimi önerileri ve geri bildirimleri sağlamak için AI teknolojisini kullanır.
Kullanıcılar, ihtiyaçlarına ve seviyelerine göre uygun dili ve eğitim zorluğunu seçebilirler.
Polyglot, kullanıcıların konuşma becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmak için kullanıcının telaffuz, dilbilgisi ve kelime bilgisine dayalı gerçek zamanlı geri bildirim ve öneriler sağlayacaktır.
Bir başka, daha belirgin örnek, iyi bilinen Poe.AI'dir.
Adeta büyük bir model App Store'u andıran bu uygulamada, kullanıcılar farklı kişiliklere, kimliklere ve işlevlere sahip yapay zeka sohbet robotlarını çeşitli ihtiyaçlarına göre aktif olarak özelleştirebiliyor, böylece yapay zeka daha kişiselleştirilmiş ve kendi beklentilerine daha uygun hale geliyor.
Tüm Poe.AI modelleri üçüncü taraf API'lerden gelse de, kullanıcıların bireysel ihtiyaçları da bu tür "kullanıcı yapımı" işlevler aracılığıyla karşılanır.
4 Özet
Yapay zeka asistanlarının en büyük ticari değeriyle ilgili bir şey varsa, o da yapay zekanın "iPhone anının" bir önizlemesi olmasıdır.
Mevcut yapay zeka dalgasının yükselişinden bu yana, sayısız işletme, VC veya yatırımcı, yapay zekanın "iPhone anını" düşünüyor ve arıyor. Ve geçmişe bakarsak, bu tür bir "iPhone anının" gerçekleştirilmesi için koşulların, AI asistanının sekiz veya dokuz için hazırlandığını göreceğiz.
2007'de Apple, dokunmatik ekran, kamera, müzik çalar, web tarayıcısı vb. gibi birden fazla işlevi entegre ederek insanların iletişim kurma, eğlenme, yaşama ve çalışma şeklini değiştiren ve yeni bir mobil İnternet çağını başlatan devrim niteliğindeki iPhone 1'i piyasaya sürdü.
Benzer şekilde, entegre bir uygulama olarak AI asistanı, kullanıcılarla ses, metin, görüntü ve diğer yollarla etkileşime girebilir ve kullanıcıların çeşitli ihtiyaçlarını ve senaryolarını karşılamak için arama, rezervasyon, yazma ve Soru-Cevap gibi çeşitli işlevleri ve hizmetleri gerçekleştirebilir.
Yılın iPhone'undan daha ileri olan şey, mevcut AI asistanının sürekli öğrenme ve evrim yoluyla yalnızca kendisi ve kullanıcı arasındaki ilişkiyi geliştirmekle kalmayıp, aynı zamanda bazı AI asistanlarının insancıllaştırılmış arkadaşlık ve duygusal işlevlerinin onu bir aracın kapsamının ötesine geçmesini ve kullanıcıyla ayrılmaz bir "akıllı arkadaş" haline gelmesidir.
Bu aşamada, birçok AI asistan işlevi, tek tek ele alındığında, olağanüstü noktalara sahiptir, ancak bu işlevler hala dağınık ve entegre değildir.
Pazarın fermantasyonu ve geri bildiriminden sonra, hırslı bir şirket önemli bir adım atarsa, önceki tüm AI asistanlarının güçlü yönlerini bütünleştiren bir "bütünün ustası" ortaya çıkacaktır.
İşte o zaman AI'nın "iPhone anı" gerçekten geliyor.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Neden bu yıl birçok VC tarafından oybirliğiyle tercih edilen yapay zeka uygulamaları?
Orijinal kaynak: AI Yeni İstihbarat
2023'te iki aydan az kaldı.
Bu yıl ortaya çıkan bu yapay zeka dalgasında, en umut verici ve bahis yapmaya değer yapay zeka uygulaması hangisi? Yatırım camiasında bu noktada oybirliği var gibi görünüyor.
Son zamanlarda, yapay zeka odaklı bir haber platformu olan AIbeat, dünyanın en değerli 10 yapay zeka girişimini saydı.
Tablodaki şirketler gözden geçirilirse, ürünlerin yarısından fazlası aynı tür AI uygulamasına aittir.
Ancak sorun şu ki, mevcut üretken yapay zeka yolunda, ana işlev olarak doğal diyalog içeren bu tür bir uygulama, giderek daha belirgin bir homojenleştirme eğilimi göstermiştir.
Aynı soru için kullanıcılar ChatGPT ile yanıtlayabilir veya Cluade'e yardımcı olabilir.
Ayrıca, önde gelen birkaç işletme dışında, çoğu ekibin yüksek teknik engeller oluşturması zordur.
Durum böyleyken, bu tür bir uygulama neden hala yatırım topluluğu tarafından tercih ediliyor?
1 Kişiselleştirmenin anlamı
VC'lerin yapay zeka asistanları konusunda yükselişe geçmesinin nedenlerine gelince, bunu startup Writer'ın fonlama sürecinden açıklayabiliriz.
Eylül ayında, işletmeler için tam yığın içerik oluşturma çözümleri sunan bir yapay zeka girişimi olan Writer, toplam yatırım sonrası değerlemesi 500 milyon dolardan fazla olan 100 milyon dolarlık B Serisi finansman turunun tamamlandığını duyurdu.
Ana ürünü, B tarafı için Writer.AI bir AI asistanıdır.
Bunlar arasında ICONIQ Growth, yatırım camiasında çok yüksek bir statüye sahiptir ve Tencent, Zoom, Send Bird, Flip Kar vb. gibi birçok tanınmış şirkete başarılı bir şekilde yatırım yapmış olarak bilinir ve görüşleri çok temsilidir.
Yatırım felsefesinden bahseden ICONIQ Growth, şirketin başlangıçta yeni müşteri büyümesine odaklanması gerektiğini, ancak şirketin ARR'si (Yıllık Yinelenen Gelir) belirli bir paya ulaştığında, yeni müşterilere aşırı odaklanmanın belirsizliği artıracağını ve müşteri kaybına yol açacağını belirtti. Bu nedenle, ARR belirli bir sayıya ulaştığında, şirketin düzenli müşterilerin bakımına odaklanması gerekir.
Son iki yılda, Writer yalnızca 10 kat gelir artışı elde etmekle ve %150'den fazla net gelir elde tutma oranı elde etmekle kalmadı, aynı zamanda Spotify, L'Oreal, Uber, Handshake, Hubspot, Deloitte vb. gibi yüzlerce büyük kurumsal müşteriyi de biriktirdi.
Kullanıcıyı elde tutmanın anahtarı, temel ürününün özelleştirilmiş ve kişiselleştirilmiş işlevsel deneyimidir.
Bu bağlantı ve entegrasyon yeteneği, oluşturulan içeriğin kuruluşun iş ihtiyaçları ve düzenlemeleriyle daha uyumlu olmasını sağlamaya yardımcı olur.
Benzer şekilde, bu tür bir "kişiselleştirmeyi" diğer AI asistan uygulamalarında da görebiliriz.
Örneğin, sesli transkripsiyona odaklanan yapay zeka Otte.AI uygulamaları, farklı sesli konuşmalara dayalı bazı analizler ve öneriler sağlayabilir.
Otte.AI ek olarak, RewindAI aynı zamanda kişiselleştirmenin nasıl kazandığının bir örneğidir. RewindAI'nin temel işlevi, bir tür "bellek asistanı" yeteneği sağlamaktır.
Geri sarma, kullanıcının izniyle telefondaki veya bilgisayardaki tüm bilgileri otomatik olarak kaydedebilir ve inceleme, alma ve özeti destekler.
Tüm bunlar, mevcut AI asistan uygulamalarında kişiselleştirmenin her yerde bulunduğunu gösteriyor. Kullanıcılar için bu tür "kişiye özel" davranışlar, şüphesiz kullanıcıların yapışkanlığını ve kullanım süresini ustaca artırır. Ek olarak, kişiselleştirme aynı zamanda "binlerce insan" anlamına gelir, bu da uygulamanın erişimini büyük ölçüde genişletecek ve kullanıcı ölçeğinin tavanı daha yüksek olacaktır.
**2 Engeller nerede? **
Kişiselleştirmeye ek olarak, AI asistanlarının en büyük stratejik komuta yükseklikleri, sürekli etkileşimde oluşturdukları tescilli veri engelleridir.
Mobil İnternet çağında, Baidu, Tencent, Google ve Amazon, bugün olduğu kadar verilere dikkat etmede ve verileri kullanmada başarısız oldular.
O zamanlar, çeşitli devlerin gözünde, yalnızca kullanıcılar ve trafik en kritik olanıydı ve kim daha fazla para yakabilir ve daha fazla kullanıcıyı daire içine alabilirse, daha büyük bir ölçek etkisi oluşturabilirdi.
Trafiğin kral ve ölçeğin kral olduğu acımasız mantığa göre, tüm pazar sıfır toplamlı bir oyundur ve A platformundaki kullanıcı sayısındaki artış genellikle B platformundaki kullanıcı sayısında azalma anlamına gelir.
Herkes uygulamalara, işlevlere ve içeriğe dahil olduğunda, tüm İnternet mantığının devam etmesi zor olacaktır.
Yapay zeka asistanlarının ortaya çıkışı, gidişatı daha iyiye çevirdi.
AI asistanı, kullanıcı davranışı verilerini gerçek zamanlı olarak ayarlayarak ve optimize ederek, her kullanıcı için sürekli olarak benzersiz özel veriler biriktirebilir.
İnsan bireylerinin farklılıkları ve çeşitliliği, özel veriler üzerine inşa edilen izlerin kalabalık, dolambaçlı ve sıfır toplamlı oyunlar olmayacağını belirler.
Çünkü yapay zeka asistanlarının hedeflediği kullanıcılar, algoritmalar tarafından soyutlanmış birkaç kapsamlı etiket ve gruptan ziyade belirli "bireyler" veya farklı bireylerden oluşan işletmelerdir.
Yapay zeka asistanlarıyla karşılaştırıldığında, önceki nesil algoritma sistemleri eğitim için sınırlı bir veri kümesine dayanıyordu ve algoritma önerilerinde bulunurken genellikle insan tarafından tasarlanmış özelliklere dayanıyordu, ancak bu özellikler kullanıcı davranışının karmaşıklığını ve çeşitliliğini tam olarak yakalayamayabilir.
Örneğin, bir kişi erkek kullanıcıysa, kullanıcı bu tür videolara zar zor tıklamış olsa bile, bir video uygulamasına göz atarken askeri veya siyasi içerik önerilme olasılığı daha yüksektir. Veya sürekli olarak aynı hashtag'lere sahip videolar önerin.
Bu sayede kullanıcılar kaba ve genel etiketlerden kurtularak "benzersiz" bireyler haline gelirler.
Bazı yapay zeka asistanları işlev olarak örtüşse bile, tescilli verilerin varlığı nedeniyle, kullanıcılar optimizasyon ve geri bildirim yoluyla uzun süredir çalıştıkları yapay zeka asistanlarına yavaş yavaş alışacak ve uyum sağlayacak ve diğer uygulamalara kolayca geçiş yapmayacaktır.
Sonuç olarak, bu tescilli veriler üzerine inşa edilen yapay zeka start-up'ları da daha güçlü bir canlılığa sahip olacak.
3 Olası Zorluk
Yapay zeka asistanları bu kadar umut verici ve umut verici olduğuna göre, karşılaşabileceği zorluklar veya sorunlar nelerdir?
Bu noktayla ilgili olarak, önceki AI tek boynuzlu atı Jasper'ın kendi acı verici deneyimini "olumsuz bir öğretim materyali" olarak kullandığı söylenebilir.
2022 gibi erken bir tarihte Jasper 1 milyon kullanıcı biriktirdi ve o yılın Ekim ayında Jasper, Insight Partners liderliğinde 125 milyon dolarlık bir A Serisi finansman turu aldı ve değerlemesi de 1,5 milyar dolara yükselerek onu tek boynuzlu at yaptı.
Ancak, iyi zamanlar kısa sürdü ve Şubat ayında, 140 milyon dolarlık tam yıl geliri bekleyen Jasper, yaz aylarında tahminini %30 düşürdü ve ardından Temmuz ayında işten çıkarmalara başladı.
Son zamanlarda Jasper, çalışanlara yönelik hisse senetlerinin değerlemesini yüzde 20 düşürdü.
Daha önce, Jasper gibi yapay zeka asistanlarının başarısızlığının nedenlerini analiz ederken, birçok kişi her zaman işin püf noktasını tescilli modellerin eksikliğine bağlıyordu.
Sonuçta, şimdiye kadar Jasper, uygun bir "kabuk" uygulaması olan ChatGPT'nin API arayüzünü kullanmaya devam ediyor.
Tescilli modellerin olmaması nedeniyle, kullanıcı verilerine doğrudan erişmek ve bunları analiz etmek imkansızdır ve kullanıcı verilerini analiz etmek zordur, bu da hedeflenen ayarlamalar ve optimizasyonlar oluşturmayı zorlaştırır.
Bu durumda, tescilli modellerden yoksun olan Jasper gibi yapay zeka asistanları kendi nişlerini bulabilir mi?
Daha önce de belirtildiği gibi, AI asistanlarının temel avantajlarından biri kişiselleştirilmiş özelleştirme işlevi olsa da, bu tür özelleştirme aynı zamanda pasif özelleştirme ve aktif özelleştirme olarak da ikiye ayrılır.
Pasif özelleştirme, verileri otomatik olarak toplayıp analiz eden ve kullanıcı ayarları olmadan uyarlanabilir öğrenme gerçekleştiren bir tür AI asistanını ifade eder.
Bunun örnekleri arasında Inflection AI tarafından geliştirilen Pi ve yukarıda bahsedilen Rewind.AI sayılabilir.
Aktif özelleştirme, kullanıcıların kendi ihtiyaç ve tercihlerine göre bağımsız olarak kurmasını ve özelleştirmesini gerektiren AI asistanı türünü ifade eder.
Açık kaynak kodlu veya üçüncü taraf modelleri kullanan yapay zeka asistanları için, proaktif özelleştirilmiş rota, özel verilerin yokluğunda açıkça daha iyi bir alternatiftir.
Örneğin, Polyglot, kullanıcıların birden çok dilde konuşma becerilerini geliştirmelerine yardımcı olan açık kaynaklı bir AI konuşma eğitim platformu istemcisidir. Polyglot, kullanıcılara kişiselleştirilmiş konuşma eğitimi önerileri ve geri bildirimleri sağlamak için AI teknolojisini kullanır.
Kullanıcılar, ihtiyaçlarına ve seviyelerine göre uygun dili ve eğitim zorluğunu seçebilirler.
Bir başka, daha belirgin örnek, iyi bilinen Poe.AI'dir.
Adeta büyük bir model App Store'u andıran bu uygulamada, kullanıcılar farklı kişiliklere, kimliklere ve işlevlere sahip yapay zeka sohbet robotlarını çeşitli ihtiyaçlarına göre aktif olarak özelleştirebiliyor, böylece yapay zeka daha kişiselleştirilmiş ve kendi beklentilerine daha uygun hale geliyor.
4 Özet
Yapay zeka asistanlarının en büyük ticari değeriyle ilgili bir şey varsa, o da yapay zekanın "iPhone anının" bir önizlemesi olmasıdır.
Mevcut yapay zeka dalgasının yükselişinden bu yana, sayısız işletme, VC veya yatırımcı, yapay zekanın "iPhone anını" düşünüyor ve arıyor. Ve geçmişe bakarsak, bu tür bir "iPhone anının" gerçekleştirilmesi için koşulların, AI asistanının sekiz veya dokuz için hazırlandığını göreceğiz.
2007'de Apple, dokunmatik ekran, kamera, müzik çalar, web tarayıcısı vb. gibi birden fazla işlevi entegre ederek insanların iletişim kurma, eğlenme, yaşama ve çalışma şeklini değiştiren ve yeni bir mobil İnternet çağını başlatan devrim niteliğindeki iPhone 1'i piyasaya sürdü.
Yılın iPhone'undan daha ileri olan şey, mevcut AI asistanının sürekli öğrenme ve evrim yoluyla yalnızca kendisi ve kullanıcı arasındaki ilişkiyi geliştirmekle kalmayıp, aynı zamanda bazı AI asistanlarının insancıllaştırılmış arkadaşlık ve duygusal işlevlerinin onu bir aracın kapsamının ötesine geçmesini ve kullanıcıyla ayrılmaz bir "akıllı arkadaş" haline gelmesidir.
Pazarın fermantasyonu ve geri bildiriminden sonra, hırslı bir şirket önemli bir adım atarsa, önceki tüm AI asistanlarının güçlü yönlerini bütünleştiren bir "bütünün ustası" ortaya çıkacaktır.
İşte o zaman AI'nın "iPhone anı" gerçekten geliyor.