Я родился в России, и когда мне было 10 лет, я переехал в Атланту, Джорджия. Однажды мой отец отвел меня посмотреть фильм под названием "WarGames" в 1983 или 1984 году, и я сразу же увлекся компьютерами. Я был профессиональным разработчиком более десяти лет, а затем в 2000 году основал свою первую компанию, Aonics, которая занималась корпоративным программным обеспечением и кибербезопасностью. Я построил ее, привлек 34 миллиона долларов инвестиций и развернул более 2 миллионов рабочих мест.

После этого я основал другую компанию под названием Vio, которая была видеоредактором для YouTube. Мы привлекли 70 миллионов долларов для этого проекта и начали много работать над рекомендациями, даже до того, как YouTube внедрил эту функцию. Затем я перешел в MySpace и стал CTO MySpace Music, где мы проделали большую работу по рекомендациям и связыванию людей с использованием ИИ.

Затем я работал в Google с 2012 по 2016 год, где руководил продуктами в трех командах, использовавших машинное обучение. После ухода из Google в 2016 году мой соучредитель Шон Тилен и я основали Mind Studio, так как увидели, что ChatGPT выходит на рынок, и поняли, что эти модели будут становиться все более мощными. Мы хотели создать платформу, которая могла бы использовать все эти модели ИИ и позволить отдельным лицам, предприятиям и любому другому лицу формировать эту "интеллектуальную массу" в нужные формы, чтобы выполнять задачи.

Предприятия используют ИИ различными способами для автоматизации и оптимизации своих операций. Некоторые ключевые варианты использования включают:

1. Автоматизированная обработка данных: ИИ можно использовать для обработки больших объемов данных, таких как резюме или формы, а также для сортировки, классификации и извлечения соответствующей информации без участия человека. Это помогает устранить ручные, повторяющиеся задачи.

2. Автоматизация рабочих процессов: ИИ может управлять многоэтапными рабочими процессами, автоматически запуская и выполняя различные процессы при поступлении новых данных или лидов. Это заменяет необходимость ручного управления и координации этих рабочих процессов.

3. Автоматизация продаж: ИИ может анализировать беседы по продажам, выявлять сигналы о готовности к покупке и проактивно предоставлять соответствующую информацию командам по продажам. Это помогает торговым представителям быть более эффективными в своих взаимодействиях.

4. Согласованность и обучение команд: ИИ может постоянно отслеживать изменения в организации и предоставлять персонализированное обучение и согласованность для команд, обеспечивая, чтобы все оставались в курсе событий по мере развития бизнеса.

5. Контекстуальное понимание: Модели ИИ часто лучше людей понимают подтекст и контекст разговоров. Это позволяет им предоставлять более содержательные и адаптированные ответы.

Как человек с большим опытом работы с различными моделями ИИ, Дмитрий считает, что современные крупные языковые модели значительно лучше большинства людей в понимании подтекста и нюансов ситуации.

Он объясняет, что, хотя есть некоторые исключительные люди, обладающие большой эмпатией и проницательностью, у большинства людей не хватает терпения и навыков, чтобы по-настоящему слушать и понимать скрытый смысл того, что говорится. В отличие от этого, модели ИИ могут анализировать ситуацию с разных углов, перечислять потенциальные конфигурации и определять, что не было явно заявлено.

Эта способность читать между строк особенно ценна в сценариях продаж, где ИИ может выступать в качестве "третьего слушателя" в разговорах по продажам. ИИ может оценить, действительно ли перспективный клиент готов к покупке или он просто кивает, не полностью понимая продукт. Затем ИИ может проактивно предоставить дополнительную информацию или материалы, чтобы решить неозвученные вопросы и опасения клиента, помогая продвигать сделку более продуктивным образом.

Дмитрий считает, что реальная сила ИИ будет смещаться в сторону того, что происходит за кулисами, без необходимости постоянного взаимодействия человека. Он утверждает, что люди являются узким местом, и лучшая ситуация - когда ИИ может работать автономно, чтобы выполнять задачи, без необходимости для людей давать команды или инструкции.

Касательно нарратива о том, что голос - это будущее ИИ, Дмитрий не согласен. Хотя голосовые интерфейсы имеют свои применения, он считает, что для многих людей набор текста часто быстрее, и что реальные повышения производительности и инновации будут исходить от систем ИИ, которые могут работать независимо, без необходимости человеческого ввода или вмешательства.

Дмитрий представляет будущее, в котором датчики и агенты ИИ работают в фоновом режиме, предоставляя пользователям актуальную информацию и контекст, когда это необходимо, вместо того, чтобы требовать от пользователей активного взаимодействия с ИИ с помощью голоса или набора текста. Цель состоит в том, чтобы у систем ИИ была возможность понимать потребности и окружение пользователя и проактивно предпринимать действия или предоставлять информацию, без необходимости явного запроса от пользователя.

Дмитрий разделяет свою точку зрения на текущие дебаты вокруг согласованности и безопасности ИИ. Он согласен с мнением Яна ЛеКуна, что общая согласованность крупных языковых моделей не является решаемой проблемой, поскольку согласованность должна быть адаптирована к конкретным вариантам использования и сторонам, использующим ИИ.

Дмитрий считает, что правильное место для фокусировки на согласованности - это уровень того, как используется ИИ, а не попытка создать универсальное решение для согласованности. Он приводит пример использования ИИ для поддержки команд по продажам - согласованность в этом случае будет заключаться в тонкой настройке поведения и инструкций ИИ под конкретные потребности этого варианта использования.

Касательно сценария "максимизатора скрепок", когда ИИ одержимо преследует цель в ущерб благополучию людей, Дмитрий скептически относится к тому, что современные крупные языковые модели рискуют достичь такого уровня общего интеллекта и автономности. Он рассматривает их в первую очередь как статистические предсказатели следующего слова, без более глубокого понимания логики и причинно-следственных связей.

Mind Studio - это платформа автоматизации без кода, которая использует различные модели ИИ, такие как GPT-3.5 Turbo, GPT-4 и LLaMA 3, для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов. Она позволяет организациям трансформировать свои операции, автоматизируя задачи, которые ранее выполнялись вручную, освобождая сотрудников для более стратегической работы.

Основные возможности Mind Studio включают:

1. Автоматизация повторяющихся задач: Mind Studio может автоматизировать различные повторяющиеся задачи, такие как обработка резюме, обработка запросов клиентов и управление рабочими процессами продаж. Это помогает организациям сократить ручные усилия и повысить эффективность.

2. Улучшение процессов продаж: Mind Studio может анализировать беседы по продажам, выявлять сигналы о готовности к покупке и предоставлять персонализированные рекомендации командам по продажам. Это помогает специалистам по продажам лучше понимать своих перспективных клиентов и более эффективно заключать сделки.

3. Поддержание согласованности команд: Mind Studio может непрерывно переобучать и согласовывать команды по мере развития организации, обеспечивая, чтобы все были на одной волне и работали над общими целями.

4. Замена устаревших SaaS-продуктов: Mind Studio можно использовать для создания пользовательских бизнес-приложений, заменяя необходимость в нескольких разрозненных SaaS-продуктах и упрощая технологический стек.

5. Расширение возможностей отдельных лиц: Mind Studio также может использоваться отдельными лицами для автоматизации их собственных рабочих процессов, повышая их производительность и эффективность.

Беседа с Дмитрием Шапиро предоставляет ценные insights в текущее и будущее состояние ИИ. Основные выводы:

• GPT-3.5 Turbo в настоящее время является идеальной моделью для большинства практических вариантов использования, так как она эффективно сбалансирована по стоимости, задержке и производительности.
• ИИ преуспевает в автоматизации повторяющихся, многоэтапных рабочих процессов, которые ранее требовали участия человека, таких как обработка резюме, автоматизация продаж и согласованность команд.
• Модели ИИ часто лучше людей понимают подтекст и нюансы ситуации, что делает их хорошо подходящими для задач, таких как продажи.
• Будущее ИИ, вероятно, будет больше связано с тем, что ИИ будет работать в фоновом режиме, чтобы дополнять и расширять возможности людей, а не с прямым взаимодействием человека и ИИ через голос или другие интерфейсы.
• Опасения по поводу безопасности и согласованности ИИ часто преувеличены, так как текущие языковые модели не обладают тем уровнем общего интеллекта, который требуется для сценария "максимизатора скрепок".
• Реальная ценность ИИ заключается в его практических приложениях для повышения эффективности, производительности и результатов в различных отраслях и вариантах использования.