Üç lansman, tek desen
Meta, OpenAI ve Uber'in son hamleleri aynı fikre dayanıyor: yapay zekâ ajanı kullanıcıyı beklemiyor, ilk adımı kendi atıyor. Meta'nın 8 Eylül'de duyurduğu Muse, randevu alan, e-posta yazan ve uygulama kapalıyken de çalışmaya devam eden kişisel bir ajan. Detayları hatırlıyor, istenmeyen önerilerde bulunuyor ve onay için kullanıcıya dönüyor; hem kendi uygulamasında hem WhatsApp'ta.
OpenAI'ın 29 Eylül'de tanıttığı Dots ise sürekli açık ajanlar olarak "proaktif araştırma" yapıyor. Uygulamalarınızı salt okunur biçimde izleyip unutulmuş bir faturayı ya da Slack'teki bir hatayı yakalıyor. Size ChatGPT, Slack ve Teams üzerinden ulaşıyor; metin ve ses desteği yolda.
Uber'in sürücü asistanı ise canlı pazar sinyallerini tavsiyeye çeviriyor. Uber'in ürün ekibi, 33 dakikadır boşta bekleyen bir sürücünün kanıtlarıyla birlikte daha iyi bir bölgeye yönlendirildiğini anlattı. Şirketin ilkeleri net: her zaman sürücünün tarafında olmak, fırsatları proaktif sunmak ve sürücülerin harekete geçip geçmediğini ölçmek. Eller serbest sesli sürüm 24 Eylül'de duyuruldu.
Çekmeden itmeye
Sohbet botları bir "çekme" arayüzüydü: anı, kanalı ve soruyu kullanıcı seçiyordu. Proaktif ajanlar bunu tersine çeviriyor. Çok sık araya girerseniz kullanıcı sizi sessize alır; çok geç kalırsanız fırsat kaçmış ya da fatura gecikmiştir. Yanlış kanalı seçerseniz iyi bir mesaj bile boşa gider. Mesajı yazmak dil modelinin işi; ama gönderilip gönderilmeyeceğine karar vermek onun işi değil.
Değer, kesinti maliyetini geçmeli
Her proaktif mesaj bir bahis. Yalnızca kullanıcı için beklenen değeri, onu bölmenin maliyetinden yüksekse gönderilmeli. Değerin dört bileşeni var: ortada ne kadar şey olduğu, kullanıcının harekete geçme olasılığı, fırsatın ne kadar hızlı kaçtığı ve bu değerin kime ait olduğu — kullanıcıya mı, platforma mı. Yüksek değerli ve süresi dolan mesajlar hemen gider; küçük olanlar özete bekler; gerisi hiç gönderilmez. Mesaj değerliyse daha müdahaleci bir kanalı hak eder.
Karar modelleri nereye oturuyor
Bildirim ve büyüme ekipleri bunun birçok versiyonunu yıllardır çözüyor: uplift modelleri bir dürtmenin eyleme yol açıp açmayacağını tahmin ediyor, bağlamsal banditler her kullanıcı için en iyi anı ve kanalı öğreniyor, alıcılık modelleri kullanıcının şu an müsait olup olmadığını kestiriyor. Kanalların bir giriş bedeli var: uygulama içi kart ucuz, sohbet daha pahalı, SMS daha da pahalı; sesli arama ise acil ve elleri meşgul anlara saklı.
Yeni bir model sınıfı bu işe uygun görünüyor. TypeSafe'in Jev'i ve Supersonic Labs'ın açık ağırlıklı Julia 1'i metin değil, tipli bir yargı döndürüyor: kısa bir listeden seçim, bir puan ya da evet/hayır ve her biri için bir olasılık. Julia 1 bir CPU'da çalışıyor ve karar başına yaklaşık 33 ms sürüyor. Sürekli açık bir ajan, gönderdiğinden çok daha fazla tetikleyiciyi değerlendirdiği için her aday, dil modeli çağrısından önce ucuz ve yapılandırılmış sorularla süzülebilir: Bu bir kesintiyi hak ediyor mu? Ne kadar değerli, ne kadar acil? Şimdi mi, beklesin mi, toplu mu, hiç mi? Kart mı, sohbet mi, SMS mi, ses mi?
Sınırlar ve dikkat edilmesi gerekenler
Bu modeller yalnızca kendilerine verilen bağlamı yargılıyor; bir kullanıcının sabahları hiç bakmadığını kendiliğinden öğrenemez. Öte yandan önce konuşan bir ajan güçlü bir dağıtım kanalı. Meta, Muse içinde ticareti araştırdığını söylüyor ve Muse for Small Business'ı çoktan çıkardı; OpenAI, Dots'u aylık 500 dolarlık yeni bir kademeyle duyurdu; Uber'in tanıtacak teslimat ve başka hizmetleri var. Ama bir teklif de sonuçta bir mesaj; aynı eşiği, kullanıcıya sağladığı değerle geçmeli. Kullanıcılar ajanın hizmet etmek yerine sattığından şüphelenirse her mesajın inandırıcılığı düşer.
Sonuç
Üç şirketin de güçlü modelleri var. Yarış, dikkat konusundaki yargıyla kazanılacak: nadiren, doğru anda, doğru yerde ve kullanıcının tarafında konuşmak. Yıllardır bildirim verisi toplayan şirketler bir adım önde başlıyor olabilir.
