ولدت في روسيا وعندما كنت في العاشرة من عمري، انتقلت إلى أتلانتا، جورجيا. في يوم من الأيام، أخذني والدي لمشاهدة فيلم اسمه "WarGames" في عام 1983 أو 1984، وأصبحت مفتونًا بالكمبيوتر على الفور. أصبحت مطورًا محترفًا لأكثر من عقد من الزمان ثم بدأت شركتي الأولى، Aonics، في عام 2000. كانت شركة برمجيات المؤسسات للأمن السيبراني التي بنيتها وجمعت لها 34 مليون دولار وكان لديها أكثر من 2 مليون مقعد مُنشر.

بعد ذلك، بدأت شركة أخرى تسمى Vio، وهي محرر فيديو لـ YouTube. جمعنا 70 مليون دولار لذلك وبدأنا في القيام بالكثير من العمل على التوصيات، حتى قبل أن يكون لدى YouTube توصيات. ثم انتقلت إلى MySpace وكنت المسؤول التقني لـ MySpace Music، حيث قمنا بالكثير من الأعمال على الذكاء الاصطناعي في مجال التوصيات وربط الناس.

ثم انتقلت إلى Google من 2012 إلى 2016، حيث قمت بإدارة المنتج في ثلاث فرق كانوا يستخدمون التعلم الآلي. بعد مغادرتي Google في عام 2016، بدأ شريكي المؤسس Sean Thelen وأنا شركة Mind Studio، حيث رأينا أن ChatGPT قادم إلى السوق وأدركنا أن هذه النماذج ستصبح أكثر وأكثر قوة. أردنا إنشاء منصة يمكن من خلالها الاستفادة من جميع نماذج الذكاء الاصطناعي هذه وتمكين الأفراد والشركات والجميع من صياغة هذا "الغراء الذكي" في الأشكال الصحيحة للقيام بالأشياء.

هكذا ولدت Mind Studio، ونحن نبنيها منذ العام والربع الماضي. نحن ندعم أي نموذج لغة كبير، ولكن نجد أن GPT-3.5 Turbo هو غالبًا النموذج المثالي للاستخدام، حيث إنه رخيص وسريع ويمكنه التعامل مع مجموعة واسعة من المهام.

تستفيد المؤسسات من الذكاء الاصطناعي بطرق متنوعة لتتمكن من تحسين وتبسيط عملياتها. بعض حالات الاستخدام الرئيسية تشمل:

1. المعالجة الآلية للبيانات: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة كميات كبيرة من البيانات، مثل السير الذاتية أو النماذج، وتصنيفها واستخراج المعلومات ذات الصلة دون تدخل بشري. هذا يساعد على القضاء على المهام اليدوية والمتكررة.

2. أتمتة سير العمل: يمكن للذكاء الاصطناعي تشغيل سير عمل متعدد الخطوات، مما يؤدي إلى تنشيط وتنفيذ مختلف العمليات تلقائيًا عند ورود بيانات أو عملاء جدد. هذا يغني عن الحاجة إلى إدارة وتنسيق هذه السيرورات يدويًا.

3. أتمتة المبيعات: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل محادثات المبيعات، وتحديد إشارات الشراء، وتقديم المعلومات ذات الصلة بشكل استباقي إلى فرق المبيعات. هذا يساعد مندوبي المبيعات على أن يكونوا أكثر فعالية وكفاءة في تفاعلاتهم.

4. محاذاة وتدريب الفرق: يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة التغييرات في المنظمة بشكل مستمر وتقديم تدريب وتوجيه شخصي للفرق، مما يضمن بقاء الجميع على اطلاع حديث مع تطور الأعمال.

5. الفهم السياقي: غالبًا ما تكون نماذج الذكاء الاصطناعي أفضل من البشر في قراءة ما بين السطور، وفهم لطائف ونوانس المحادثات. هذا يسمح لها بتقديم استجابات أكثر بصيرة وتخصيصًا.

بصفته شخصًا لديه خبرة واسعة في مختلف نماذج الذكاء الاصطناعي، يعتقد ديمتري أن نماذج اللغة الكبيرة الحالية أفضل بكثير من معظم البشر في قراءة ما بين السطور وفهم لطائف الموقف.

يشرح أنه بينما هناك بعض الأشخاص الاستثنائيين الذين لديهم تعاطف وبصيرة كبيرة، فإن غالبية الناس يفتقرون إلى الصبر والمهارة اللازمين للاستماع والفهم الحقيقي للمعنى الكامن وراء ما يتم قوله. في المقابل، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحليل الموقف من زوايا متعددة، وتعداد التكوينات المحتملة، وتحديد ما لم يتم التصريح به صراحة.

هذه القدرة على قراءة ما بين السطور تكون قيمة بشكل خاص في سيناريوهات المبيعات، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل كـ "مستمع طرف ثالث" لمحادثات المبيعات. يمكن للذكاء الاصطناعي تقييم ما إذا كان العميل المحتمل مستعد حقًا للشراء، أم أنه مجرد موافقة دون فهم كامل للمنتج. ثم يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم معلومات أو مواد إضافية بشكل استباقي لمعالجة الأسئلة والمخاوف غير المنطوقة للعميل المحتمل، مما يساعد على تقدم عملية البيع بطريقة أكثر إنتاجية.

يعتقد ديمتري أن هذا النوع من "حقن الذكاء" في عمليات المبيعات، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتوسع ويعالج كل محادثة، هو ميزة رئيسية للتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الحالية مقارنة بممثلي المبيعات البشريين. إن قدرة الذكاء الاصطناعي على قراءة ما بين السطور والاستجابة وفقًا لذلك يمكن أن تؤدي إلى محاذاة أفضل بين المشتري والبائع، مما يؤدي في النهاية إلى نتائج أكثر نجاحًا.

يعتقد ديمتري أن القوة الحقيقية للذكاء الاصطناعي ستتجه نحو الأشياء التي تحدث خلف الكواليس، دون الحاجة إلى تفاعل بشري مستمر. ويجادل بأن البشر هم العائق، والوضع الأفضل هو عندما يمكن للذكاء الاصطناعي العمل بشكل مستقل للإنجاز، دون الحاجة إلى أن يقدم البشر أوامر أو تعليمات.

فيما يتعلق بالسرد حول الصوت باعتباره المستقبل للذكاء الاصطناعي، يختلف ديمتري. في حين أن واجهات الصوت لها تطبيقاتها، فإنه يعتقد أن الكتابة أسرع بالنسبة لكثير من الناس، وأن المكاسب الإنتاجية والابتكارات الحقيقية ستأتي من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها العمل بشكل مستقل، دون الحاجة إلى إدخال بشري أو تدخل.

يتصور ديمتري مستقبلاً حيث تعمل المستشعرات ووكلاء الذكاء الاصطناعي في الخلفية، مقدمين المعلومات والسياق ذي الصلة للمستخدمين عند الحاجة، بدلاً من تطلب المستخدمين للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي من خلال الصوت أو الكتابة.

يعتقد ديمتري أن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي ستكون في أتمتة سير العمل وعمليات المبيعات وغيرها من المهام التي كانت تتطلب تدخلاً بشريًا كبيرًا في السابق. من خلال السماح للذكاء الاصطناعي بالتعامل مع هذه المهام بشكل مستقل، يمكن للمنظمات أن تصبح أكثر محاذاة وإنتاجية ونجاحًا، دون قيود الوقت والانتباه البشري.

يشارك ديمتري وجهة نظره حول النقاش الجاري بشأن محاذاة الذكاء الاصطناعي وسلامته. إنه يوافق على رأي Yan LeCun بأن المحاذاة العامة لنماذج اللغة الكبيرة ليست مشكلة قابلة للحل، حيث أن المحاذاة تحتاج إلى التكيف مع حالات الاستخدام المحددة والأطراف المستخدمة للذكاء الاصطناعي.

يعتقد ديمتري أن المكان الصحيح للتركيز على المحاذاة هو على مستوى كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي، بدلاً من محاولة إنشاء حل محاذاة شامل. يستخدم مثال استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة فرق المبيعات - ستتضمن المحاذاة ضبط سلوك الذكاء الاصطناعي وتعليماته لتناسب حالة الاستخدام المحددة تلك.

فيما يتعلق بسيناريو "الحد الأقصى للمشابك الورقية" حيث يسعى الذكاء الاصطناعي بعناد وراء هدف على حساب رفاهية البشر، فإن ديمتري متشكك في أن نماذج اللغة الكبيرة الحالية معرضة لخطر الوصول إلى مستوى الذكاء العام والاستقلالية تلك. إنه يراها باعتبارها مجرد تنبؤات إحصائية للكلمة التالية، دون فهم أعمق للمنطق والسببية.

يجادل ديمتري أن الكثير من النقاش الحالي حول سلامة الذكاء الاصطناعي ومحاذاته مبالغ فيه، مما يأخذ الأكسجين من الفوائد والتطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي اليوم. إنه يعتقد أن المنظمات يمكنها بالفعل الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لأتمتة وتحديث عملياتها، دون الحاجة إلى الانتظار حتى التطورات المستقبلية الفرضية للذكاء الاصطناعي.

بشكل عام، يتبنى ديمتري وجهة نظر عملية، مع التركيز على محاذاة الذكاء الاصطناعي مع حالات الاستخدام المحددة بدلاً من محاولة حل مشكلة المحا