თქვენს მარკეტინგულ გეგმას რობოტი დაწერს?

„იმისთვის, რომ რაღაც გავაკეთოთ, შესაძლოა ნაკლები დაფიქრება დაგვჭირდეს".

By
Entrepreneur-ის კონტრიბუტორები საავტორო სტატიებში გამოხატავენ მათ პირად მოსაზრებებს.
You're reading Entrepreneur Georgia, an international franchise of Entrepreneur Media.

ხელოვნური ინტელექტის ახალი მოდელი, სახელწოდებით GPT-3, ისე აფრქვევს ქონთენთს, აქამდე მსგავსი არაფერი გექნებათ ნანახი. ზოგიერთი იმასაც კი ამბობს, რომ ეს ბოლო სიტყვაა ბიზნესინსტრუმენტების სფეროში.

entrepreneur.ge

„იმისთვის, რომ რაღაც გავაკეთოთ, შესაძლოა ნაკლები დაფიქრება დაგვჭირდეს“.

ამ სიტყვებით დაიწყო ერთი უწყინარი პოსტი 2020 წლის ივლისში, სხვაგვარად ბუნდოვან ბლოგზე „არაფერი სიტყვების გარდა“ (Nothing But Words), რომელიც მთელი რიგი გაზეთების პირველ გვერდებზე მოხვდა − MIT Technology Review-თი დაწყებული, და NBC-ით დამთავრებული. რატომ? იმ მიზეზით, რომ ამ პოსტის გამო, მრავალი ადამიანი ჩაება სერიოზულ განხილვასა და კამათში. როგორც აღმოჩნდა, აქ სიტყვების უმეტესობა სინამდვილეში საერთოდ არ იყო დაწერილი ადამიანის მიერ. ეს ტექსტი ხელოვნური ინტელექტის ახალმა მოდელმა შექმნა, სახელწოდებით GPT-3 და ბლოგზე ლიამ პორმა − იმ დროისათვის ბერკლის უნივერსიტეტის სტუდენტმა განათავსა. მისი აზრით, GPT-3 სულ ცოტა, და მთლიანად შეცვლის ჩვენს წარმოდგენას იმის შესახებ, საერთოდ, როგორ უნდა დაიწეროს ტექსტები და ბლოგის ეს პოსტი ამის აშკარა მტკიცებულებაა.

ამ მოსაზრებას ბევრი ადამიანი ეთანხმება და ეს მთელ რიგ საინტერესო ბიზნესშეკითხვებს ბადებს. საინტერესოა, როგორ შეიცვლება მარკეტინგული ტექსტების შექმნის მეთოდები, ბრენდებს შორის ურთიერთობების გზები და შესაძლოა, ისიც კი, თუ როგორ ამყარებენ ურთიერთობებს კომპანიები მომხმარებლებთან, როდესაც პროგრამულ უზრუნველყოფას თითქმის ისევე კარგად შეუძლია წერა, როგორც ადამიანს?

ზოგიერთი ანტრეპრენერი, მათ შორის მარკეტინგული კომპანია Jarvis-ის დამფუძნებელი, დეივ როგენმოზერი, უკვე ეძებს ამ შეკითხვებზე პასუხებს. მისი GPT-3-ზე დაფუძნებული პროგრამული უზრუნველყოფა ყველაფერს წერს თავისი კლიენტებისთვის − ელექტრონული წერილებითა და ვებგვერდის ინფორმაციით დაწყებული, და დიდი წიგნებით დამთავრებული. „GPT-3 მოდელი 80-პროცენტიან შედეგს იძლევა“, − ამბობს იგი.

საინტერესოა, ზუსტად რას წარმოადგენს GPT-3? ეს ხელოვნური ინტელექტის ენის მოდელის მესამე ვარიანტია, სახელწოდებით გენერაციული წინასწარ მომზადებული ტრანსფორმერი (ან GPT). იგი შექმნა ხელოვნური ინტელექტის კვლევითმა ლაბორატორიამ, სახელწოდებით OpenAI, რომლის დამფუძნებლებს შორის ილონ მასკიცაა. GPT-3 2020 წლის ივნისში გამოჩნდა და ის უკვე სათანადოდ იყო მომზადებული, ინტერნეტით ასობით მილიარდი სიტყვაც ჰქონდა ნასწავლი და წიგნების მთელი ტომებიც.

მისი მუშაობის პრინციპი კარნახზეა დამყარებული. მომხმარებელმა GPT-3- ში რამდენიმე წინადადება უნდა შეიყვანოს, ვთქვათ, პოსტების დასაწყისი ბლოგში ან კომერციული წინადადება პროდუქტის შესახებ, და შემდეგ ზოგიერთი პარამეტრიც უნდა განსაზღვროს. მაგალითად, როგორ უნდა გააგრძელოს GPT-3-მა ეს პროცესი. ამის შემდეგ, პროგრამული უზრუნველყოფა ყველაფერ დანარჩენს დაწერს, რადგან საფუძვლიანი მომზადება აქვს გავლილი ისე დაწეროს ტექსტი, როგორც ამას ადამიანები აკეთებენ.

 „ის საკმაოდ კარგად ერკვევა სტრუქტურაში. იცის, თუ რა უნდა მოჰყვეს თქვენ მიერ შეყვანილ მონაცემებს“, − განმარტავს მირა მურატი, OpenAI-ის კვლევების, პროდუქტებისა და პარტნიორობის მიმართულების უფროსი ვიცეპრეზიდენტი.

GPT-3 ასევე კარგად ერკვევა ისეთ საკითხებში, როგორიცაა წვრილმან შეკითხვებზე პასუხების გაცემა, ტექსტების შეჯამება, რთული ძიებების ჩატარება და მურატის გასაკვირად, პროგრამირებაც კი. „ჩვენ ამას ნამდვილად არ ველოდით“, − ამბობს ის, − „მაგრამ წარმოიდგინეთ, ინტერნეტში, ალბათ, JavaScript იყო და ეს საკმარისი აღმოჩნდა იმისთვის, რომ ამ მოდელისთვის გარკვეული შესაძლებლობები მიეცა“.

ამ დროისათვის მოდელის ტესტირების ჯერ კიდევ დახურულ ბეტა-ვერსიაზეა საუბარი, მაგრამ OpenAI მთელი გასული წლის განმავლობაში აძლევდა კომპანიებსა და მკვლევრებს შესაძლებლობას, დაჰკვირვებოდნენ, როგორც მურატი ამბობს, „როგორ შეიძლებოდა მისი გამოყენება ველურ ბუნებაში“, ანუ ჩვენი სტანდარტისა და უსაფრთხოების პროტოკოლების შემუშავებისას. GPT-3-ს პუბლიკაციებისთვის 300 აპლიკაცია იყენებს, ანტრეპრენერებმა მისი დახმარებით დაიწყეს მარკეტინგული ინფორმაციის შექმნა და მონაცემების გაანალიზება, რომელიც უნდა გამხდარიყო სტიმული როგორც ახალი პროდუქტების შესაქმნელად, ისე დიალოგის გასამართად სათამაშო პერსონაჟებს შორის. და რა თქმა უნდა, ისიც უნდა ითქვას, რომ ზოგიერთებმა მისი დახმარებით ახალი ბიზნესებიც კი წამოიწყეს.

Typeform მისი ერთ-ერთი ადრეული მიმდევარია. ის არაფერს წერს GPT-3-ში, მაგრამ ხელოვნურ ინტელექტს თავის ბოლო პროდუქტში იყენებს, სახელად VideoAsk, იმის გასარკვევად, თუ რა სჭირდებათ ადამიანებს, რომლებიც ამ ინსტრუმენტთან ურთიერთობენ. VideoAsk პერსონალურად მორგებულ „ადამიან ჩატბოტებს“ ქმნის, რომლებიც ტექსტური ჩატბოტებივით ფუნქციონირებენ (შეკითხვებს სვამენ, პასუხებს იღებენ), მაგრამ მათ ვიდეოფრაგმენტების სახით მიეწოდებათ ინფორმაცია ადამიანისგან, რომელმაც საკუთარი თავი გადაიღო და მრავალ განსხვავებულ შეკითხვას გასცა პასუხი.

GPT-3 იმის დასადგენად გამოიყენება, თუ რას ეუბნებიან მომხმარებლები ბოტს და მათ ყველაზე შესაბამის მომდევნო საფეხურზე აგზავნიან. „ეს მართლაც კარგად არის იმაზე მორგებული, რასაც ჩვენ ვაკეთებთ“, − ამბობს დამფუძნებელი დავით ოკუნიევი. ბუნებრივია, GPT-3 ყველაფერში კარგი ვერ იქნება, და ადრეულ მომხმარებლებს არ უჭირთ მისი ძლიერი და სუსტი მხარეების სწრაფად აღმოჩენა.

„თქვენ ერთმანეთს უნდა შეურიოთ და შეუხამოთ ყველაფერი, რაც მოგწონთ, და უნდა გააერთიანოთ. გარდა ამისა, თქვენი, საკუთარი, ელემენტებსაც უნდა დაამატოთ. თან, აუცილებლად უნდა იცოდეთ, რას ექნება უკეთესი ფორმა. მაგრამ ერთი რამ აშკარაა − თქვენ აღარასოდეს მოგიწევთ ამ ცარიელი ეკრანის ცქერა და საქმის ნულიდან დაწყება“.

Quizlet ნოვატორია საინფორმაციო ტექნოლოგიებში, რომელსაც 250 თანამშრომელი და 60 მილიონი სტუდენტი მომხმარებელი ჰყავს თვეში. მან აღფრთოვანება ვერ დამალა GPT-3-ის შესაძლებლობების საფუძვლიანად შესწავლისას. ის უკვე ბევრ სფეროში იყენებს მანქანურ სწავლებას ციფრული ბარათების მსგავსი სასწავლო ინსტრუმენტების პერსონალიზაციისთვის და აღმოჩნდა, რომ GPT-3-მა შესანიშნავი უნარი გამოავლინა მაგალითების შედგენაში. კერძოდ, თუ როგორ უნდა იყოს გამოყენებული სიტყვები წინადადებებში ლექსიკის შესასწავლად. „ჩვენ მას 5 თუ 10 მაგალითი მივაწოდეთ და აღმოჩნდა, რომ ის მართლაც კარგად სწავლობს და მათი დახმარებით, რაღაც ახალსა და საინტერესოს ქმნის“, − ამბობს ლინგ ჩენგი, Quizlet-ის დირექტორი მონაცემთა მეცნიერების სფეროში.

მაგრამ, როგორც ხშირად ხდება მანქანური სწავლების ნებისმიერი ინსტრუმენტის შემთხვევაში, ის ყოველთვის არ იჩენდა სათანადო ყურადღებას Quizlet- ის ახალგაზრდა აუდიტორიის მიმართ. „ჩვენ აღმოვაჩინეთ, რომ GTP-3-ის ზოგიერთი წინადადება ცოტა არ იყოს მიკერძოებული ან შეურაცხმყოფელი იყო, ამიტომ კონტენტის ფილტრი გამოვიყენეთ (რომელიც ტექსტის კლასიფიცირებას ახდენს, არის თუ არა იგი უსაფრთხო და კონფიდენციალური, თუ სახიფათოა) და გაოცებულნი დავრჩით, თუ რამდენად გაამართლა ამ გზამ“, − ამბობს ჩენგი.

„მთელი რიგი კვლევები ჩავატარეთ, თუ როგორ უნდა შევძლოთ ამ მოდელებში სისტემატური შეცდომების შემცირება. ამ საკითხზე მუდამ ვფიქრობთ“.

OpenAI ამ პრობლემაზეც ისე მუშაობს, როგორც მანქანური სწავლების მოდელების სხვა საერთო პრობლემებზე: ზოგჯერ ისინი უბრალოდ სისულელეებს ამბობენ. „მაგალითად, მათ რაღაცების გამოგონება შეუძლიათ“, − ამბობს მურატი, − „თქვენ მათ ინფორმაციას აწვდით და მათ კი, ისეთი რამის შექმნა შეუძლიათ, რასაც საერთოდ არ აქვს კავშირი რეალობასთან“.

მისი თქმით, OpenAI გააგრძელებს იმ მსურველების შერჩევას, ვისაც GPT-3- ის გამოყენება სურს, ფასის განსაზღვრა კი, მისი მოხმარების მიხედვით მოხდება (ამასობაში, გუნდმა Microsoft-ს გადასცა ამ მოდელის ლიცენზია მათი პროდუქციისა და მომსახურებისთვის გამოსაყენებლად). და რა ხდება? გამოდის, რომ ისინი უკვე მზად არიან? შესაძლოა, ასეც იყოს. OpenAI-ის უკვე აქვს ხელოვნური ინტელექტის ახალი მოდელი, სახელწოდებით DALL-E, რომელსაც შეყვანილი ტექსტის გამოსახულებად გარდაქმნა შეუძლია.

ამავე დროს, დეივ როგენმოზერი Jarvis-იდან ამბობს, რომ უბრალოდ კიდევ ცოტა ხანი მოცდაა საჭირო: მართალია, GPT-3 ვერ წერს სრულყოფილად, მაგრამ ეს საქმე მას მაინც საკმაოდ კარგად გამოსდის და მისი დახმარებით უამრავი დროის დაზოგვა შეიძლება. როგენმოზერმა Jarvis (თავდაპირველად მას ConversionAI ერქვა) ერთ დროს იმისათვის დააარსა, რომ მას ავტომატურად დაეწერა Facebook-ის რეკლამები თავისი კლიენტებისთვის, მაგრამ შემდეგ დაინახა, რომ მას სხვადასხვა სახის მარკეტინგული ტექსტების დასაწერადაც იყენებდნენ. იგი მსურველებს ურჩევს, მათი საწყისი წერტილი GPT-3-ის ასლი გახდეს − „შემდეგ თქვენ ერთმანეთს უნდა შეურიოთ და შეუხამოთ ყველაფერი, რაც მოგწონთ და უნდა გააერთიანოთ. გარდა ამისა, თქვენი, საკუთარი, ელემენტებსაც უნდა დაამატოთ. თან, აუცილებლად უნდა იცოდეთ, რას ექნება უკეთესი ფორმა. მაგრამ ერთი რამ აშკარაა, თქვენ აღარასოდეს მოგიწევთ ამ ცარიელი ეკრანის ცქერა და საქმის ნულიდან დაწყება“.

როგორც ჩანს, უკვე საკმაოდ ბევრს უხარია, რომ ცარიელი ეკრანისთვის ცქერა აღარ მოუწევს. Jarvis-მა პირველ ექვს თვეში 20 000 კლიენტი მოიზიდა, ძირითადად, მარკეტოლოგები და მცირე ბიზნესკომპანიების წარმომადგენლები, $6 მილიონი მოაგროვა და როდესაც კონკურენტები გამოჩნდნენ, როგენმოზერმა ორი მათგანი შეიძინა.

ახლა ის დარწმუნებულია, რომ GPT-3 ანტრეპრენერების ცხოვრებას შეცვლის − ისეთივე რევოლუციას მოახდენს ტესტების შედგენის სფეროში, როგორც მოძრაობამ „პროგრამირების გარეშე“ შეძლო, რომელმაც მთელი ინჟინერია შეცვალა. „ჩვენ უამრავ მცირე ბიზნესკომპანიას ვხედავთ, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტს იყენებენ ვებგვერდის შესაქმნელად, რაც მათ არასოდეს გაუკეთებიათ და ხშირად მომხმარებლებს ელექტრონულ შეტყობინებებს უგზავნიან, სოციალური ქსელებში აგზავნიან  შეტყობინებებს“, − ამბობს ის, − „შესაძლოა, მათ ფული არ აქვთ მარკეტოლოგის დასაქირავებლად, მაგრამ მაინც საკმაოდ კარგად ახერხებენ მარკეტინგზე ზრუნვას. ეს როგორც ბაზარზე გასვლის, ასევე კონკურენციის გაწევის ხარჯებსაც ამცირებს. გულწრფელად რომ გითხრათ, GPT-3-ის გამოჩენა საერთოდ პარადიგმის შეცვლას ნიშნავს“.

დაბეჯითებით მინდა გითხრათ, რომ GPT-3-ს არც სტატიის ეს ბოლო სტრიქონი დაუწერია და არც რაიმე სხვა წინადადება. პატიოსან სიტყვას ვიძლევი.