Tôi được sinh ra ở Nga và khi tôi 10 tuổi, tôi đã chuyển đến Atlanta, Georgia. Một ngày, bố tôi đưa tôi đi xem một bộ phim tên là "WarGames" vào năm 1983 hoặc 1984, và tôi đã bị thu hút ngay lập tức bởi máy tính. Tôi trở thành một nhà phát triển chuyên nghiệp hơn một thập kỷ và sau đó bắt đầu công ty đầu tiên của mình, Aonics, vào năm 2000. Đó là một công ty phần mềm doanh nghiệp về an ninh mạng mà tôi đã xây dựng, huy động 34 triệu đô la và có hơn 2 triệu chỗ triển khai.

Sau đó, tôi bắt đầu một công ty khác gọi là Vio, đó là một trình chỉnh sửa video cho YouTube. Chúng tôi đã huy động 70 triệu đô la cho công ty này và bắt đầu làm rất nhiều công việc về khuyến nghị, thậm chí trước khi YouTube có khuyến nghị. Sau đó, tôi đến MySpace và là Giám đốc Công nghệ của MySpace Music, nơi chúng tôi đã thực hiện rất nhiều công việc về trí tuệ nhân tạo về khuyến nghị và kết nối mọi người.

Tôi sau đó đến Google từ năm 2012 đến 2016, nơi tôi điều hành sản phẩm trên ba nhóm đang sử dụng học máy. Sau khi rời Google vào năm 2016, tôi và đồng sáng lập Sean Thelen đã bắt đầu Mind Studio, vì chúng tôi thấy ChatGPT đang đến với thị trường và nhận ra rằng những mô hình này sẽ ngày càng mạnh mẽ hơn. Chúng tôi muốn tạo ra một nền tảng có thể khai thác tất cả các mô hình trí tuệ nhân tạo này và cho phép các cá nhân, doanh nghiệp và bất kỳ ai cũng có thể tạo ra "chất gôm thông minh" này thành những hình thức phù hợp để hoàn thành công việc.

Các doanh nghiệp đang khai thác trí tuệ nhân tạo theo nhiều cách khác nhau để tự động hóa và cải thiện hoạt động của họ. Một số trường hợp sử dụng chính bao gồm:

1. Xử lý dữ liệu tự động: Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để xử lý khối lượng lớn dữ liệu, chẳng hạn như hồ sơ hoặc biểu mẫu, và phân loại, trích xuất thông tin liên quan mà không cần can thiệp của con người. Điều này giúp loại bỏ các nhiệm vụ thủ công, lặp đi lặp lại.

2. Tự động hóa quy trình công việc: Trí tuệ nhân tạo có thể điều khiển các quy trình nhiều bước, tự động kích hoạt và thực hiện các quy trình khác nhau khi có dữ liệu hoặc khách hàng tiềm năng mới. Điều này thay thế nhu cầu con người phải quản lý và phối hợp thủ công các quy trình này.

3. Tự động hóa bán hàng: Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích các cuộc trò chuyện bán hàng, xác định tín hiệu mua và chủ động cung cấp thông tin liên quan cho các nhóm bán hàng. Điều này giúp các đại diện bán hàng hiệu quả và hiệu suất hơn trong các tương tác của họ.

4. Căn chỉnh và đào tạo nhóm: Trí tuệ nhân tạo có thể liên tục theo dõi các thay đổi trong tổ chức và cung cấp đào tạo và căn chỉnh cá nhân hóa cho các nhóm, đảm bảo mọi người luôn cập nhật khi doanh nghiệp phát triển.

5. Hiểu biết ngữ cảnh: Các mô hình trí tuệ nhân tạo thường tốt hơn con người ở việc đọc giữa các dòng, hiểu được tinh tế và ngữ cảnh của các cuộc trò chuyện. Điều này cho phép chúng cung cấp các phản hồi sâu sắc và phù hợp hơn.

Với kinh nghiệm rộng rãi với các mô hình trí tuệ nhân tạo khác nhau, Dimitri tin rằng các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại tốt hơn hầu hết con người rất nhiều trong việc đọc giữa các dòng và hiểu được tinh tế của một tình huống.

Ông giải thích rằng mặc dù có một số người ngoại lệ có sự đồng cảm và hiểu biết sâu sắc, nhưng đa số mọi người thiếu sự kiên nhẫn và kỹ năng để thực sự lắng nghe và hiểu ý nghĩa tiềm ẩn của những gì được nói. Ngược lại, các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể phân tích một tình huống từ nhiều góc độ, liệt kê các cấu hình tiềm năng và xác định những gì không được nêu rõ ràng.

Khả năng này để đọc giữa các dòng đặc biệt có giá trị trong các kịch bản bán hàng, nơi trí tuệ nhân tạo có thể đóng vai trò là "người lắng nghe bên thứ ba" cho các cuộc trò chuyện bán hàng. Trí tuệ nhân tạo có thể đánh giá xem một khách hàng tiềm năng có thực sự sẵn sàng mua hay chỉ đang gật đầu mà không hiểu đầy đủ về sản phẩm. Sau đó, trí tuệ nhân tạo có thể chủ động cung cấp thêm thông tin hoặc tài liệu để giải quyết các câu hỏi và mối quan tâm chưa được nói ra của khách hàng tiềm năng, giúp thúc đẩy quá trình bán hàng theo cách hiệu quả hơn.

Dimitri tin rằng sức mạnh thực sự của trí tuệ nhân tạo sẽ hướng đến những điều xảy ra ở幕hậu, mà không cần sự tương tác liên tục của con người. Ông cho rằng con người là điểm nghẽn, và tình huống tốt nhất là khi trí tuệ nhân tạo có thể hoạt động một cách tự động để hoàn thành công việc, mà không cần con người cung cấp lệnh hoặc hướng dẫn.

Về câu chuyện xung quanh giọng nói là tương lai của trí tuệ nhân tạo, Dimitri không đồng ý. Mặc dù giao diện giọng nói có những ứng dụng của nó, nhưng ông tin rằng gõ phím thường nhanh hơn với nhiều người, và những lợi ích về năng suất và đổi mới thực sự sẽ đến từ các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể hoạt động độc lập, mà không cần đầu vào hoặc can thiệp của con người.

Dimitri hình dung một tương lai nơi các cảm biến và tác nhân trí tuệ nhân tạo hoạt động ở幕hậu, cung cấp thông tin và ngữ cảnh liên quan cho người dùng khi cần, thay vì yêu cầu người dùng tích cực tương tác với trí tuệ nhân tạo thông qua giọng nói hoặc gõ phím. Mục tiêu là có các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể hiểu nhu cầu và môi trường của người dùng, và chủ động thực hiện hành động hoặc cung cấp thông tin, mà không cần người dùng yêu cầu một cách rõ ràng.

Dimitri chia sẻ quan điểm của mình về cuộc tranh luận hiện tại xung quanh sự căn chỉnh và an toàn của trí tuệ nhân tạo. Ông đồng ý với quan điểm của Yan LeCun rằng sự căn chỉnh chung của các mô hình ngôn ngữ lớn không phải là một vấn đề có thể giải quyết, vì sự căn chỉnh cần được điều chỉnh cho từng trường hợp sử dụng cụ thể và các bên sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Dimitri tin rằng nơi đúng để tập trung vào sự căn chỉnh là ở cấp độ cách thức sử dụng trí tuệ nhân tạo, thay vì cố gắng tạo ra một giải pháp căn chỉnh phù hợp với mọi trường hợp. Ông sử dụng ví dụ về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ các nhóm bán hàng - sự căn chỉnh sẽ bao gồm điều chỉnh hành vi và hướng dẫn của trí tuệ nhân tạo để phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể đó.

Về kịch bản "máy chế tạo kẹp giấy" nơi một trí tuệ nhân tạo theo đuổi một mục tiêu một cách mù quáng mà không quan tâm đến phúc lợi của con người, Dimitri hoài nghi rằng các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại có nguy cơ đạt đến mức độ thông minh chung và tự chủ đó. Ông xem chúng chủ yếu là những người dự đoán thống kê về từ tiếp theo, mà không có sự hiểu biết sâu sắc hơn về logic và nhân quả.

Mind Studio là một nền tảng tự động hóa không mã sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo khác nhau, chẳng hạn như GPT-3.5 Turbo, GPT-4 và LLaMA 3, để tự động hóa và cải thiện các quy trình kinh doanh. Nó cho phép các tổ chức chuyển đổi hoạt động của họ bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ trước đây được thực hiện thủ công, giải phóng nhân viên để tập trung vào công việc chiến lược hơn.

Một số khả năng chính của Mind Studio bao gồm:

1. Tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại: Mind Studio có thể tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại khác nhau, chẳng hạn như xử lý hồ sơ, xử lý các yêu cầu của khách hàng và quản lý các quy trình bán hàng. Điều này giúp các tổ chức giảm nỗ lực thủ công và cải thiện hiệu quả.

2. Tăng cường các quy trình bán hàng: Mind Studio có thể phân tích các cuộc trò chuyện bán hàng, xác định tín hiệu mua và cung cấp các khuyến nghị cá nhân hóa cho các nhóm bán hàng. Điều này giúp các chuyên gia bán hàng hiểu rõ hơn về khách hàng tiềm năng của họ và đóng các giao dịch hiệu quả hơn.

3. Giữ cho các nhóm được căn chỉnh: Mind Studio có thể liên tục đào tạo lại và căn chỉnh các nhóm khi tổ chức phát triển, đảm bảo rằng mọi người đều ở trên cùng trang và hướng đến các mục tiêu chung.

4. Thay thế các sản phẩm SaaS truyền thống: Mind Studio có thể được sử dụng để tạo các ứng dụng kinh doanh tùy chỉnh, thay thế nhu cầu sử dụng nhiều sản phẩm SaaS khác nhau và tối giản hóa hệ thống công nghệ.

5. Trao quyền cho cá nhân: Mind Studio cũng có thể được sử dụng bởi các cá nhân để tự động hóa các quy trình riêng của họ, tăng năng suất và hiệu quả của họ.