נולדתי ברוסיה, וכשהייתי בן 10 עברתי להתגורר באטלנטה, ג'ורג'יה. יום אחד, אבא שלי לקח אותי לראות סרט בשם "WarGames" בשנת 1983 או 1984, והייתי מיד מרוהט במחשבים. הייתי מפתח מקצועי למעלה מעשור, ואז הקמתי את החברה הראשונה שלי, Aonics, בשנת 2000. זו הייתה חברת תוכנה לעסקים בתחום הסייבר-אבטחה שבניתי, גייסתי עבורה 34 מיליון דולר, והיו לה יותר מ-2 מיליון מקומות עבודה מוצבים.

אחרי זה, הקמתי חברה נוספת בשם Vio, שהייתה עורך וידאו ליוטיוב. גייסנו 70 מיליון דולר עבור זה והתחלנו לעבוד הרבה על המלצות, אפילו לפני שליוטיוב היו המלצות. אחר כך עברתי למיספייס והייתי המנהל הטכנולוגי של מיספייס מוזיקה, שם עשינו הרבה עבודה על בינה מלאכותית בנושא המלצות וחיבור אנשים.

אחר כך עברתי לגוגל בין השנים 2012 ל-2016, שם ניהלתי מוצר בשלוש קבוצות שהשתמשו בלמידת מכונה. אחרי שעזבתי את גוגל ב-2016, אני והשותף שלי, סין תילן, התחלנו את Mind Studio, כיוון שראינו שה-ChatGPT מגיע לשוק והבנו שהמודלים האלה הולכים להיות חזקים יותר ויותר. רצינו ליצור פלטפורמה שיכולה לנצל את כל המודלים האלה של בינה מלאכותית ולאפשר לאנשים, עסקים וכל אחד לעצב את ה"חומר חכם" הזה לצורות הנכונות כדי להשיג דברים.

ארגונים מנצלים את הבינה המלאכותית בדרכים שונות כדי לאוטומטיזציה ולייעל את הפעילויות שלהם. חלק מהשימושים המרכזיים כוללים:

1. עיבוד נתונים אוטומטי: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית לעיבוד נפחים גדולים של נתונים, כמו קורות חיים או טפסים, ולסנן, לסווג ולהפיק מידע רלוונטי ללא התערבות אנושית. זה עוזר להימנע ממשימות ידניות ונשנות.

2. אוטומציה של תהליכים: בינה מלאכותית יכולה להניע תהליכים רב-שלביים, להפעיל ולבצע תהליכים שונים באופן אוטומטי כאשר נתונים או הזדמנויות חדשות מגיעים. זה מחליף את הצורך בניהול ותיאום ידני של תהליכים אלה.

3. אוטומציה של מכירות: בינה מלאכותית יכולה לנתח שיחות מכירה, לזהות אותות קנייה ולספק באופן פרואקטיבי מידע רלוונטי לצוותי מכירות. זה עוזר למייצגי המכירות להיות יעילים יותר בהתקשרויות שלהם.

4. יישור קו וחניכה של צוותים: בינה מלאכותית יכולה לנטר באופן רציף שינויים בארגון ולספק חניכה והתאמה אישית לצוותים, כדי להבטיח שכולם מעודכנים ככל שהעסק מתפתח.

5. הבנה הקשרית: מודלי בינה מלאכותית לעתים טובים יותר מבני אדם בקריאה בין השורות, בהבנת העדינות והקשר של שיחות. זה מאפשר להם לספק תגובות מעמיקות ומותאמות אישית יותר.

כאדם בעל ניסיון נרחב עם מודלי בינה מלאכותית שונים, דימיטרי מאמין שמודלי שפה גדולים נוכחיים טובים בהרבה מרוב בני אדם בקריאה בין השורות והבנת העדינות של מצב.

הוא מסביר שבעוד שיש אנשים יוצאי דופן בעלי אמפתיה והבנה גדולה, רוב האנשים חסרים את הסבלנות והמיומנות להקשיב באמת ולהבין את המשמעות העמוקה מאחורי מה שנאמר. לעומת זאת, מודלי בינה מלאכותית יכולים לנתח מצב מזוויות שונות, למנות את התצורות האפשריות, ולזהות מה שלא נאמר במפורש.

יכולת זו של קריאה בין השורות היא בעלת ערך מיוחד במסגרות מכירה, שבהן בינה מלאכותית יכולה לשמש כ"צד שלישי מקשיב" לשיחות מכירה. הבינה המלאכותית יכולה להעריך אם פרוספקט באמת מוכן לקנות, או אם הוא פשוט מהנהן מבלי להבין לחלוטין את המוצר. הבינה המלאכותית יכולה אז לספק מידע או חומרים נוספים באופן פרואקטיבי כדי להתמודד עם השאלות והדאגות הבלתי מוצהרות של הפרוספקט, ולסייע להניע את המכירה קדימה בדרך יותר פרודוקטיבית.

דימיטרי מאמין שסוג זה של "הזרקת חכמה" לתהליכי מכירה, שבו הבינה המלאכותית יכולה להתרחב ולעבד כל שיחה, הוא יתרון מרכזי של טכנולוגיית הבינה המלאכותית הנוכחית על פני נציגי מכירות אנושיים. יכולת הבינה המלאכותית לקרוא בין השורות ולהגיב בהתאם יכולה להוביל לקיבוע טוב יותר בין הקונה למוכר, מה שבסופו של דבר מוביל לתוצאות מוצלחות יותר.

דימיטרי מאמין שהכוח האמיתי של בינה מלאכותית יתקדם לעבר דברים שקורים מאחורי הקלעים, ללא צורך בהתערבות אנושית קבועה. הוא טוען שבני אדם הם הצוואר הבקבוק, והמצב הטוב ביותר הוא כאשר בינה מלאכותית יכולה לעבוד באופן אוטונומי כדי להשיג דברים, ללא הצורך שבני אדם יספקו פקודות או הוראות.

בנוגע לנרטיב סביב הקול כעתיד של בינה מלאכותית, דימיטרי לא מסכים. בעוד שממשקי קול יש להם יישומים, הוא מאמין שהקלדה מהירה יותר עבור רבים, וההישגים והחדשנות האמיתיים יגיעו ממערכות בינה מלאכותית שיכולות לעבוד באופן עצמאי, ללא צורך בהזנה או התערבות אנושית.

דימיטרי מדמיין עתיד שבו חיישנים וסוכני בינה מלאכותית עובדים ברקע, מספקים מידע רלוונטי והקשר למשתמשים כשנדרש, במקום לדרוש מהמשתמשים להתמודד באופן פעיל עם הבינה המלאכותית דרך קול או הקלדה. המטרה היא להיות לבינה מלאכותית מערכות שיכולות להבין את צרכי המשתמש והסביבה שלו, ולפעול או לספק מידע באופן פרואקטיבי, ללא צורך שהמשתמש יבקש זאת במפורש.

דימיטרי מאמין שהערך האמיתי של בינה מלאכותית יהיה באוטומציה של תהליכים, תהליכי מכירה, ומשימות אחרות שבעבר דרשו מעורבות אנושית משמעותית. על ידי הטלת משימות אלה על בינה מלאכותית באופן אוטונומי, ארגונים יכולים להפוך להיות מיושרים, פרודוקטיביים ומוצלחים יותר, ללא המגבלות של זמן ותשומת לב אנושיים.

בכללותו, חזונו של דימיטרי לעתיד של בינה מלאכותית הוא אחד שבו הטכנולוגיה נעלמת ברקע, תומכת ומשפרת ביכולות אנושיות באופן חלק, במקום לדרוש אינטראקציה אדם-בינה מלאכותית קבועה.

דימיטרי משתף את הפרספקטיבה שלו על הדיון המתמשך סביב יישור קו ובטיחות של בינה מלאכותית. הוא מסכים עם דעתו של יאן לקון שהיישור הכללי של מודלי שפה גדולים אינו בעיה פתירה, מכיוון שיישור קו צריך להיות מותאם לשימושים ספציפיים ולצדדים המשתמשים בבינה המלאכותית.

דימיטרי מאמין שהמקום הנכון להתמקד ביישור קו הוא ברמה של האופן שבו הבינה המלאכותית נעשית בשימוש, במקום לנסות ליצור פתרון יישור קו אחיד לכל המקרים. הוא משתמש בדוגמה של שימוש בבינה מלאכותית לסייע לצוותי מכירות - היישור היה כולל כיוונון התנהגות הבינה המלאכותית והוראות כדי להתאים לשימוש ספציפי זה.

בנוגע לתרחיש "מכסחת הפתקים" שבו בינה מלאכותית רודפת מטרה באופן חד-מימדי על חשבון רווחת האדם, דימיטרי מ怀疑שמודלי שפה גדולים נוכחיים בסיכון להגיע לרמת האינטליגנציה והאוטונומיה הכללית הזו. הוא רואה אותם בעיקר כמנבאים סטטיסטיים של המילה הבאה, ללא הבנה עמוקה יותר של לוגיקה וסיבתיות.

דימיטרי טוען שרוב הדיון הנוכחי סביב בטיחות ויישור קו של בינה מלאכותית מועצם יתר על המידה, לוקח חמצן מהיתרונות והיישומים המעשיים של בינה מלאכותית כיום. הוא מאמין שארגונים כבר יכולים לנצל את הבינה המלאכותית כדי לאוטומטיזציה ולהחדיש את התהליכים שלהם, ללא צורך להמתין להתקדמויות היפותטיות עתידיות של בינה מלאכותית.

בכללותו, דימיטרי מאמץ גישה פרגמטית, מתמקד ביישור בינה מלאכותית לשימושים ספציפיים במקום לנסות לפתור את בעיית היישור הכללי. הוא רואה את הדיון הנוכחי כמסיח את הדעת מהיתרונות המעשיים שבינה מלאכותית יכולה לספק כיום.

Mind Studio היא פלטפורמת אוטומציה ללא קוד המנצלת מודלי בינה מלאכ