Jasmine Wang über AI Copywriting, ersetzt gegen die Erweiterung des Vertrauens und der Sicherheit von Menschenarbeit und KI - E52
"Ich habe mich darum gekümmert, wie erstaunlich die Menschen, mit denen ich zusammengearbeitet habe, die Technologie, an der wir arbeiten, und das letzte Merkmal ist: Kann ich die Flugbahn davon beeinflussen, um auf sichere und verantwortungsbewusstere Weise in die Welt eingebaut zu werden? So richtet sich alle Straßen auf eine sichere und verantwortliche KI." - Jasmine Wang
Jasmine Wang ist Mitbegründer und CEO von Copysmith , einem AI-Brainstorming-Partner für Vermarkter. Zuvor war Jasmine stark an der AI -Forschung an der Partnerschaft zu KI , OpenAI und dem Montreal Institute of Learning Algorithmen (MILA) .
Jasmine begann in Engineering and Research for Lyft Selbster und Microsoft Researchs Tech for Emerging Markets Group . Sie erhielt auch Ingenieur-, Forschungs- und akademische Stipendien, insbesondere von Interact, Kleiner Perkins , 8VC , Microsoft und der Fulbright Foundation.
Jasmine erhielt ihre Bachelor in Informatik und Philosophie an der McGill University . In ihrer Freizeit spielt sie Klavier.
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Jasmine Wang: [00:00:33] Hallo, Jeremy. Aufgeregt, hier zu sein.
Jeremy Au: [00:00:36] Nun, es ist so faszinierend. Ich meine, wir sind Teil von Deck , wir haben uns durch diese großartige Gemeinschaft getroffen, und ich war einfach sehr fasziniert von Ihrer Herangehensweise an die Nutzung der KI und ich freue mich, nicht nur Ihre Reise zu teilen, sondern auch, was Sie sehen, die Zukunft wird sein.
Jasmine Wang: [00:00:52] Vielen Dank. Wir können uns mehr darauf eintauchen, aber wir sind an der Spitze von etwas wirklich großes und Aufregendem. Ich freue mich darauf, über GPT-3 und alles andere am Horizont zu plaudern.
Jeremy Au: [00:01:03] Super. Wie würden Sie für diejenigen, die Sie noch nicht kennen, in Ihren eigenen Worten über Ihre persönliche Reise teilen?
Jasmine Wang: [00:01:11] Ich bin in Edmonton aufgewachsen, der nördlichsten Stadt in Kanada. Denken Sie also an extrem kalt, denken Sie an Öl und Gas, sehr konservativ, keine Startups, keine Technologie. Mir war nicht bekannt, dass Informatik oder Software -Engineering sogar ein Weg war, bis ich fast die High School war. Am Ende ging ich für die Universität in McGill in Montreal, aber ich habe tatsächlich in der vergleichenden Literatur die Schule gegründet. Ich liebe Bücher, ich liebe es zu schreiben. Nachdem ich an meinem ersten Hackathon teilgenommen und eine Website für eine gemeinnützige Organisation an mir gearbeitet hatte, war ich in der Informatik gelandet, an der ich gearbeitet habe, und ich war in diesem Moment umgewandelt, wechselte in Informatik und verliebte mich wirklich in die natürliche Sprachverarbeitung, nachdem ich einige Zeit in der Technik der Basis verbracht hatte.
Ich arbeitete bei ein paar Startups und startete die Verschnaufpause, die ein lokales Startup in Montreal war, und ging dann nach Lyft, wo ich in ihrem selbstfahrenden Team war. Arbeitete auch bei Square an ihrem Kapitalteam in technischen Rollen und einer Art dieses Thread aus dem Schreiben, der zu diesem Zeitpunkt durchgetragen wurde. Ich interessierte mich wirklich für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Die Tatsache, dass wir Wörter als Vektoren darstellen konnten, war unglaublich. Ich habe bei Mila, dem größten akademischen Labor für das akademische Lernen von Deep Learning der Welt, nachgefragt. Es wird von Yoshua Bengio , der einer der drei Päter des Deep -Lernens ist, stolz auf Montreal und Kanadier. Dann arbeitete er sowohl bei Microsoft Research als auch bei OpenAI, als 52 veröffentlicht wurde.
Und jetzt arbeite ich an Copysmith, einem KI-angetriebenen Textertool. Wir verwenden eine Kombination aus GPT-3 und anderen Modellen, um Ihnen bei der Erstellung von Kopien zu helfen. Ich denke daran, dass Sie immer einen Brainstorming-Partner haben, aber ich werde Ihnen hier nicht die volle Tonhöhe geben. So habe ich die Reise bisher zusammengefasst. Im Laufe der Zeit habe ich viel Zeit zwischen Montreal und San Francisco verbracht. Ich bin derzeit wieder in Edmonton, sodass der Kreis während der Pandemie irgendwie gezogen wurde.
Jeremy Au: [00:03:07] Das ist erstaunlich. Und eine Sache, die mir aufgefallen ist, ist, dass Sie eine interessante Reise hatten, bei der Sie nicht nur über KI, sondern auch über die Nüsse und Bolzen sowie über die politische Seite davon nachgedacht haben, was ein ziemlich seltener dreifach zu tragen. Ich bin nur neugierig, was hat das angetrieben?
Jasmine Wang: [00:03:26] 100%. Meine Faszination für Technologie, die ich denke, weil ich ursprünglich aus den Geisteswissenschaften kam, war instrumental. Ich liebe den Pizazz und die Vielseitigkeit und Kraft der Technologie, aber es ging letztendlich darum, wie es sich auf die Menschen auswirkt. Und ich weiß, dass das fast banal zu sagen ist, heutzutage sind Tech und Gesellschaftsstudien sehr heiß geworden. Jeder CS -Student in Stanford möchte eine Philosophie -Moll haben, aber ich denke, es ist wirklich so wichtig und wie ich die Spezialität und Richtung, in die ich gegangen bin, gewählt habe, waren einige Indizes . Ich kümmerte mich darum, wie erstaunlich die Menschen, mit denen ich arbeitete, und wie wirkungsvoll die Technologie ist, an der wir arbeiten, und das letzte Merkmal ist, dass ich die Flugbahn davon auf sichere und verantwortungsvollere Weise in die Welt einbezogen werden kann? Alle Straßen wiesen also irgendwie auf eine sichere und verantwortungsbewusste KI hin.
KI ist offensichtlich das heiße Thema des Jahres, wenn nicht das Jahrzehnt, viel Talent strömt für die Arbeit an KI. Und im Zusammenhang damit und eines der Gründe dafür ist es, dass es enorme Auswirkungen auf die Branche hat, in die ich nicht eingehen muss, und hat auch viele Auswirkungen, die noch nicht vollständig durchdacht sind, wie wir dies auf eine Weise einsetzen können, die von einem infrastrukturellen Niveau, aber auch auf einer Verbraucherebene verantwortlich ist, sicher und verantwortlich ist. So viele verschiedene Fragen zum sicheren und verantwortungsvollen Bereitstellen. Ich fand es sowohl intellektuell interessant, aber es hat auch diese drei Dinge befriedigt, großartige Menschen, super wirkungsvolle Technologie und viele vage oder trübe Fragen. Wie machen wir diese Technologie eigentlich nützlich für die Menschheit und vorteilhaft?
Jeremy Au: [00:05:11] Erstaunlich. Sie haben auch geteilt, dass Sie Kurse über die Ethik von AI und all das Zeug besucht haben . Wo gibt es spezielle Lieblingsklassen oder Momente, in denen Sie diesen Tritt mit dieser Reise für Sie begonnen haben?
Jasmine Wang: [00:05:25] Ich habe einen Minderjährigen in der Philosophie genommen und als Teil dieser meiner Lieblingsklassen befanden sich in der Philosophie der KI und der Philosophie der Wissenschaft. Um vielleicht ein paar Fragen innerhalb der Wissenschaftsphilosophie, sorry, die Philosophie der KI herauszufinden, haben wir tatsächlich festgestellt, dass diese Sorgen, die Menschen über Maschinen hatten, für fast die gesamte Geschichte der Menschheit die Geschichte der Denker in diesem Bereich betrachtet, wenn man nur die Geschichte der Denker in diesem Bereich betrachtet. Diese Frage von "Oh, wird KI uns ersetzen?" Dies war eine Frage, die während der industriellen Revolution gestellt wurde.
Einige Akademiker und Wissenschaftler haben dies als Sisyphean -Zyklus von Technologiepanik bezeichnet. Wie in, rollen wir diesen Stein den Hügel hinauf: "Oh nein, wird das nächste Ding das Ding sein?" Und die Sorgen darüber passieren ziemlich zyklisch und passen zu den technologischen Zyklen. Und dies ist nur ein Muster, das immer wieder auftritt, was wirklich interessant ist, was nicht heißt, dass AI nicht anders ist. Ich denke, es ist tatsächlich anders, diese Revolution, aber es ist interessant, wie jeder Zyklus -Leute es für anders hielt, und dass dies diejenige war, die die menschliche Arbeit auf eine bestimmte Weise verdrängen würde.
Tatsächlich war eine Revolution noch nie zuvor gesehen worden, was tatsächlich wahr ist, und wir können sie rückwirkend erzählen und sagen: "Oh, wir sind froh, dass wir diesen Zyklus bestanden haben. Aber das war eine wirklich interessante Einsicht, die nur in die Geschichte des Philosophie der KI schaute, weil die Philosophen die Frage von AI so lange nachgedacht haben, wie das Konzept für natürliche Intelligenz existiert hat, was für natürliche Intelligenz impliziert.
Jeremy Au: [00:07:06] Es hört sich so an, als hätten Sie viel tiefer durchgedacht als ich, weil ich ein großer Leser von Science -Fiction und AIs immer Bösewichte auf der Natur und immer mehr Protagonistin ist. Einige der besten Science -Fiction in letzter Zeit, der Nebenjustiz, usw. Aber diese nehmen tatsächlich die Protagonisten von AI in einer Geschichte und wie sie die Menschheit entdecken. Es gibt also ein interessantes Stück und einen Trend, den ich sehe. Ich bin also neugierig aus Ihrem Blickwinkel, wie Ihre persönliche Philosophie um AI, jetzt, da Sie es nicht nur studiert haben, darüber nachgedacht haben, daran arbeiten, was ist Ihre persönliche Einstellung dazu.
Jasmine Wang: [00:07:50] Ich bin wirklich begeistert von KI. Ich denke, es gibt ein Band, mit dem Sie sich um KI kümmern könnten. Einige Leute haben den Refrain: "Begrüßen Sie die Roboter -Overlords." Und ich habe tatsächlich eine andere Sichtweise, in der ich sehr aufgeregt bin, was AI freischalten kann. Als Schriftsteller habe ich also viel Zeit im kreativen Schreiben verbracht. Ein Beispiel für das, was Sie von einer KI wollen. Ich kann nicht zu einem Menschen gehen und sagen: "Okay, Jeremy, ich habe diesen Absatz, den ich aus der Szene geschrieben habe. Kannst du mir 15 Varianz aller von mir verwendeten Adverbien geben, und nur der Adverbien? Gib mir einfach 15 verschiedene für alle in diesem Absatz verwendeten Anzeigen, die ich verwendet habe."
Das ist keine gute Zeit Ihrer Zeit, aber egal, dass es auch keine gute Verwendung meiner Zeit ist. Es dauert zu viel Zeit, um diese Anweisung anzugeben. Aber wenn es möglich wäre, wenn es im Laufe meines Schreibens natürlich passierte, wäre mein Schreiben natürlich besser. Natürlich würde mein Kreativ erweitert. Ich würde sagen: "Oh, ich habe nicht darüber nachgedacht, dieses Wort so vorher zu verwenden." Und das ist die Anwendung, über die ich von AI sehr begeistert bin. Diese Kreativität erweitert die Anwendung, über die wir mehr sprechen werden, wenn wir über Copysmith sprechen.
Und ich habe wirklich nur das Gefühl, dass es in allen Dimensionen so viel Territorium gibt. Ich spreche hier nur über Text, in dem wir Romane oder Dokumente schreiben. Die KI wird uns helfen, viel effizienter und schneller zu erkunden und das Gebiet zu erkunden, zu dem wir vielleicht nicht einmal ohne sie angekommen sind, und ich denke, dies ist für alle Bereiche nur möglich. Ich bin Schriftsteller, also denke ich auf diese Weise über KI nach, aber ich denke, so viele Menschen sehen sich AI mit dieser Angst an, dass sie sie ersetzen wird. Aber ich denke, für viele Disziplinen sollten sie sich tatsächlich positionieren, da diese KI meine Arbeit tatsächlich erhöhen wird und wie ich dies proaktiv in meinen Workflow integrieren kann, so dass AI Plus Human der Standardweg vorwärts und nicht die KI ist. Ich bin gespannt darauf.
Jeremy Au: [00:09:48] Es ist interessant. Ich persönlich begeistert davon und aufgeregt über die Augmentationskomponente davon, was wirklich interessant ist.
Jasmine Wang: [00:09:55] Ja, genau. Ich bin begeistert darüber, aber ich denke, es gibt definitiv Dinge, die man durchdenken muss, dass die KI -Community und die Industrie allgemeiner darüber nachdenken müssen, über die Auswirkungen dieser Algorithmen. Und im vergangenen Jahr denke ich, dass das Gespräch darüber dramatisch zugenommen hat. Mit der Veröffentlichung des sozialen Netzwerks des Films ließen sie diese AIs so auf eine Weise handeln, die es wirklich viszeral machte. Wir machen Micro-Targeting, was bedeutet das für unsere Nachrichten-Ökosysteme und Wahrheiten, die sehr weitgehend ausgelegt sind?
Aber ja, ich denke, es gibt sowohl eine Menge Aufregung als auch ich ... ich bin ein Optimist, daher ist dies möglicherweise nicht ganz überlegt, aber ich bin mir auch bewusst, dass es riesige Nachteile gibt, die wir bereits in gewissem Maße sehen, dass wir vorsichtig sein sollten, wenn wir uns mit dem Abstand und den Unternehmen nachdenken und in ihrer internen und externen Praxis sowie nach dem besseren Gemeinschaft und dem Continual-und conasoner Gemeinde einbeziehen müssen. Es gibt so viele verschiedene Stakeholder in der KI -Community, die es wirklich einzigartig machen. Es sind nicht nur Forschungsdurchbrüche, sondern auch Forschungsbrachbrüche, die produktiv sind und einen enormen wirtschaftlichen Wert haben.
Jeremy Au: [00:11:08] Ich denke, es ist interessant, dass Sie in Ihrem Linkedin diese Aussage haben, die ein großes ist, der wie sagen: "Standards Ökonomen und KI -Forscher glauben, dass KI alle menschlichen Arbeitskräfte automatisieren kann. Mit meiner Arbeit in der Forschung, um eine Zukunft zu schaffen, in der AI für jeden von Vorteil ist." Interessant ist also, dass Sie tatsächlich implizieren, dass es eine Gabel auf der Straße gibt, ich meine, eine Gabelung in Bezug auf den Glauben aller, aber Sie sagen auch, dass Sie es in die richtige Richtung lenken werden. Ich bin nur neugierig, was sind Ihrer Meinung nach die Dinge, die diese Gabel schaffen würden?
Jasmine Wang: [00:11:42] Dies ist eine große Frage und etwas, über das ich nachdenke. Ich würde tatsächlich auf einen anderen Unternehmer hinweisen, der hier etwas weniger berühmt ist als ich, Elon Musk, der an Neuralink arbeitet, und sein ausdrücklicher Zweck bei Neuralink ist es, die Menschen mit der Rate der KI -Aktualisierung auf dem Laufenden zu halten. Das ist ein extremes Beispiel für die menschliche KI -Vergrößerung, buchte buchstäblich einen Computer in Ihr Gehirn, damit Sie sehr genau mit KI verknüpfen können. Und ich denke, es gibt Dinge in diesem Spektrum.
Das ist also eine Seite der Gabel, arbeitet mit KI zusammen und nutzt KI in Ihren Workflows, ob dies als ein Stück Software mit ihr interagiert oder in Ihrem Gehirn eingebettet ist, es gibt ein Spektrum, aber es gibt eine Gabel, in der manche Menschen entweder aus ihrem eigenen Volk oder unfähig sind, darauf zugreifen können. Und wir sehen, dass diese Gabel wie Mitarbeiter entscheiden müssen, zwischen der Verwendung von KI oder einfach nur menschlicher Arbeit zu verwenden.
Und ich bin kein Ökonom, das bin nur ich, wenn ich mit Ökonomen spreche. Wenn KI alle menschlichen Arbeitskräfte ersetzen kann, wird sie im Laufe der Zeit im Laufe der Zeit billiger sein als menschliche Arbeit. Der einzige wirtschaftliche Anreiz, den ich verstehe, ist daher, dass Sie immer die billigsten verwenden, wenn es sich um die gleiche Qualität handelt. Standardmäßig werden alle Unternehmen wirtschaftlich angeregt, KI -Arbeiten anstelle menschlicher Arbeitskräfte zu beschäftigen.
Die Frage, auf der ich wirklich gesessen habe, ist, wie wir Menschen wirtschaftlich lebensfähig machen können. Extreme Lösung ist Neuralink, das uns zu dieser nächsten Generation von Menschen macht, die mit KI interagieren können, aber ich denke, es gibt auch andere Werkzeuge, die gebaut werden müssen. Und Unternehmen können sich in Bezug auf diese verschiedenen Foren aufgebaut werden. Sie können sich so positionieren, wie wir OA -Jobs automatisieren, oder Sie können sich als Nein positionieren. Ich möchte den Menschen bei ihren Jobs besser machen, neue Höhen erreichen, die Sie noch nie gesehen haben, sie viel produktiver machen, und ich möchte mich auf die Leitergabelung positionieren. Und selbst wenn es nicht langfristig möglich ist, denke ich, dass es auf uns liegt, es zu versuchen, und ich möchte ernsthafte Anstrengungen unternehmen.
Jeremy Au: [00:13:54] Ja. Ich meine, ich denke, Sie haben die Feuerkraft und die Flugbahn, um dies zu tun und etwas zu bewirken. Und ich denke, was interessant ist. Ich meine, für mich selbst habe ich als Ökonom als Studenten ausgebildet. Meine Ehrungsthese bestand darin, wie sich die Einführung von Technologie weltweit diffundiert und die Geschwindigkeit der Einführung.
Jasmine Wang: [00:14:09] Großartig, du kannst mich bei allem korrigieren.
Jeremy Au: [00:14:12] Ja. Ich hoffe, das ist besser, denn ein MBA ist sehr viel. Wie können wir das nutzen? Und wie Sie sagten, gehen Sie nicht unbedingt den billigsten, sondern erhöhen Sie den Gewinn, richtig. Ich denke, natürlich scheint KI in den frühen Tagen noch sehr interessant zu sein. Ich meine, es war ein sehr esoterisches Domain -Expertise, in dem die Menschen einfach nicht darauf zugreifen konnten, und in den letzten fünf Jahren als Gründer, die wir wie so viele Menschen anfangen, so viele Menschen zwischen den Fällen von AI und Real Life -Welt zu bauen. Ich meine, Sie müssen kein Ingenieur sein ... nun, Sie mussten konstruiert werden, um ein Tesla-selbstfahrendes Auto wirklich zu verstehen, aber Sie werden es konsumieren. Aber jetzt sehen wir einen Rinnsal in B2B und SaaS, für das Copysmith einer davon ist. Was fährt Ihrer Meinung nach diese Brücke und das Wachstum?
Jasmine Wang: [00:14:56] Bitte. Korrigiere mich. Ziehen Sie hier erneut die wirtschaftlichen Anreize, weil ich sie wahrscheinlich schrecklich falsch mache. Aber ich denke, dass die Grundlagenforschung im Hinblick auf die Konvertierung von Forschung und den Tech -Transfer von der Forschungspipeline der Grundlagenforschung zu etwas zu Produkten zu den Ergebnissen geliefert werden muss, über die die Industrie begeistert ist, und daher der Industrie folgen wird.
Ich denke, es ist erst in letzter Zeit so, dass AI wirklich hochmoderne Ergebnisse auf Forschungsebene erzielt hat. Wir sind wie "Oh, Bildklassifizierung funktioniert jetzt einfach" oder "Textgeneration funktioniert jetzt einfach". Und dann sind die Industrie, die diese Ergebnisse sehen oder diese Papiere sehen, und offensichtlich sind diese nicht binär, es gibt jetzt viele, viele KI -Forscher in der Industrie und viele Unternehmen haben massive KI -Forschungslabors, genau, um diese Art von Erkenntnissen zu nutzen, aber sie schaffen eine Infrastruktur.
Es ist, oh, ich möchte mehr Computer -Vision -Modelle bereitstellen und daher wird es mehr APIs und Service geben. Ich meine, Amazon verdient so viel Geld mit AWS, dass sie natürlich Vision -API anbieten, die wie ein Viertel ihres Geschäfts und in der Infrastruktur entspricht, um den Menschen leichter zu entwickeln. Ich würde also ein Startup hervorheben, das ich wirklich mag und bewundere, ist Kortex , ein YC Open-Source-Startup, mit dem jeder maschinelle Lernmodelle als API sehr einfach bereitstellen kann. Es war nur eine YAML -Datei.
Dies ist eine schlechte Antwort hier und ganz damals, aber ich denke, es ist sehr neu, dass Deep Learning als Revolution als Revolution und dann in jüngster Zeit die hochmodernen Ergebnisse erzielt haben, die erhebliche Brancheninvestitionen und Folgeauswirkungen von Leuten, die immer weniger Erfahrung mit der Technologie haben, aber auf der Infrastruktur aufbauen können, von denjenigen, die zuvor gekommen sind, aufbauen können.
Es ist ein ziemlich interessanter Prozess zu sehen, wie aus dem Hintergrund untersucht wird, wie die Wissenschaft fortschreitet, da die Wissenschaft ebenfalls sehr inkrementell ist. Aber wenn ich das zum ersten Mal eine Aktivität um AI gesehen hatte, sehen Sie auch in der anderen Art und Weise, wie sich diese Forschung inkrementell erstreckt, da beispielsweise bei GPT-3, bei dem Sie eine API haben, die alle Ihre automatischen Skalierung für Sie verarbeitet, eine sehr schnelle Inferenzzeit hat, Sie müssen nichts davon tun. Sie können es einfach als API behandeln. Die Leute bauen keine Code -Apps darum, und wir sehen nur, wie sich diese verschiedenen Stücke treffen können und wie die Infrastruktur in einem Ökosystem aufgebaut werden kann, um sie immer näher an Leute zu bringen, die immer weniger Fachwissen haben, was erstaunlich ist, denke ich. Aber ich habe keine vollständige Theorie, es ist nur die Forschung und der wirtschaftliche Wert, so dass die Menschen kommen.
Jeremy Au: [00:17:27] Ja. Es ist interessant zu sehen, dass dieses Rinnsal immer mehr zunimmt. Als Kind habe ich in Telnet Muds Multi-User Dungeons gespielt. Und so spielst du einen Text und das wurde früher von uns allen hergestellt. Jeder würde verschiedene Räume dazu beitragen und in den letzten Monaten habe ich AI Dungeon GPT-2 gegen GPT-3 gespielt und es war eine tolle Zeit. Und eine Sache, an die ich ein bisschen denke, ist, wenn die Leute die Transkripte herunterladen könnten, die sie sagen würden: "Wow, dieser Typ arbeitet wirklich hart daran, das Spiel zu brechen."
Und ich denke, es ist interessant zu sehen, dass die Konsumierung für die Bewertung von KI leichter und einfacher ist, insbesondere weil KI auch in einen Großteil des Backends durchdringt und für die Verbraucher unsichtbar war, da es bessere Anzeigen-Targeting, bessere Personalisierung von Feeds, bessere Video-Kuration ist. Und ich denke, es ist auch aus einem anderen Blickwinkel interessant, nämlich, dass wir es zu einem Zeitpunkt wie KI als Statistik als Scherz gemacht haben. Rechts. In der Vergangenheit diskreditierte sie die KI -Firma und sie werden sagen: "Oh, du machst Regressionen." Und ich bin wie: "Nein. Wir machen eine Analyse, die ich für Sie gerne verwenden kann."
Aber ich denke, jetzt fangen wir an, dass Unternehmen KI wirklich verwenden, weil es als Verbraucher so verfügbar ist wie APIs. Worauf freust du dich? Welche Trends sehen Sie für KI, die sich in mehr befassen und mehr verwandeln? Ich meine, einer ist natürlich Marketing.
Jasmine Wang: [00:18:59] Richtig. Als Domain wollte ich tatsächlich einen bestimmten maschinellen Lernen erwähnen. Im Moment haben wir offensichtlich große Fortschritte in der NLP und in der Textgenerierung gesehen. Und was ich aus einer intellektuellen Perspektive sehr aufgeregt bin, ist die multimodale Generation. Können wir völlig neue Bilder erstellen und sie auch beschreiben und beschriften? Das entsperren große Datensätze möglicherweise für Leute, die versuchen, beispielsweise selbstfahrende Autosicherheit zu tun. Also finde ich das äußerst faszinierend.
Ich denke, die Domains hier, die ich hervorheben würde, sind keine Showstopper oder sind nicht überraschend. Ich habe keinen Kontrollieren hier, ich freue mich sehr auf selbstfahrende Autos, ich denke, das wird einen großen Einfluss haben. Ich denke, es ist näher als wir denken, da sich die Dinge immer wieder verzögern, aber ich denke, es wird im nächsten Jahrzehnt passieren, also bin ich sehr aufgeregt darüber.
Und ich mache mir aus mehreren Gründen ziemlich besorgt über eine verstärkte Personalisierung im Web, aber ich denke, wir werden es sehen. Ich denke, wir werden uns absolut zu einer Welt bewegen, in der es nicht nur Anzeigen sind, die für Sie personalisiert sind, sondern auch ganze Zielseiten, Website -Reisen, die dynamisch generiert und nur für Sie generiert werden, für ein Segment von einem. Es gibt bereits Unternehmen, die bereits daran arbeiten, aber es ist selten, dass der Inhalt dynamisch generiert wird, was meiner Meinung nach tatsächlich ein qualitativer Unterschied ist, bei dem Sie möglicherweise eine Webseite sehen, und nur Sie werden es sehen können.
Sie werden diese URL teilen können, aber es wurde Ihnen nur gezeigt, und vielleicht wäre der Gründer selbst nicht überrascht, dass der Inhalt auf dieser Seite geschrieben wurde. Aber ich denke, wir werden nur eine erhöhte Aggregation von Daten zu einem bestimmten Benutzer sehen und ihrem Weg durch das Web auf eine Weise folgen, die beispiellose und möglicherweise ein wenig beängstigend ist, aber es wird zu höheren Klickraten führen, sodass hier ein Gleichgewicht besteht.
Jeremy Au: [00:20:48] Das ähnelt genau dem, was Sie angehen, oder?
Jasmine Wang: [00:20:51] Ja. Wir machen auf Seiten, an denen ich Ihnen arbeiten, nicht ganz personalisiert, woran ich Ihnen arbeiten kann. Ich bin ziemlich besorgt über diesen Anwendungsfall. Ich denke, es ist ziemlich unwahrscheinlich, dass wir diesen Weg gehen würden. Ich denke an Copysmith sehr wie ein immer im Brainstorming -Partner. Im Moment sieht das Produkt aus, dass Sie Dinge anschließen können, die Sie über Ihr Produkt wissen und sie tatsächlich direkt von Ihrer Website ziehen. Wie eine einfache Beschreibung dessen, was Sie tun, und mit einem Klick können Sie alle Arten von Inhalten wie Anzeigen für alle Ihre verschiedenen Kanäle generieren , Google, Facebook, Instagram usw. Sie generieren Produktbeschreibungen, SEO-Meta-Tags, verschiedene Zielseiten für verschiedene Publikumsegmente, Blog-Posts, die gesamten neun Meter.
Aber es ist nicht ganz personalisiert, wir gehen diesen Weg noch nicht hinunter. Mein Hauptziel bei CopySmith ist im Moment, wie wir Benutzer davon abhalten, diese leere Seite zu starren. Und der nächste Schritt ist, wie wir Benutzer aus Google Sheets herausholen? Dies ist ein weiteres Problem, das nicht mit KI zu tun hat, sondern nur ein Managementproblem von Personen verwendet keinen Dokumenttyp, der für die Kopie zweckmäßig gemacht wird. Wenn sie Google -Anzeigen bearbeiten, bearbeiten Sie Facebook -Anzeigen. Es befindet sich die meiste Zeit in einer Google -Tabelle und bitten ihren Chef um Feedback. Und wenn Sie jemals Kommentare in Google -Tabellen gemacht haben, wissen Sie, wie schrecklich es ist. Sie müssen das kleine gelbe Dreieck und eine sehr winzige Zelle finden und darüber schweben.
Ich sehe, was wir als äußerst anders machen als die Präzision, aber wir konzentrieren uns immer noch auf Vermarkter. Wir konzentrieren uns darauf, ihre Kreativen freizuschalten, damit sie viel schneller entwerfen können, viel schneller auf A/B-Test und wirklich eine vollständige Feedback-Schleife haben. Feedback -Schleife. "
Diese Art von Anzeige und erstellt diesen Datensatz horizontal in Branchen. Dies ist die Art von Anzeige, die wir für Unternehmen wie Sie gut geeignet haben. Agenturen machen diese Kuration für ein riesiges Segment der Anzeigenausgaben, weil sie über das Fachwissen verfügen, was gut und was nicht, aber Sie könnten dies massiv mit den Exponentialen skalieren, auf die Tech -Unternehmen Zugang haben.
Jeremy Au: [00:23:10] Warum freuen Sie sich persönlich, dass Sie das ausbauen? Warum freuen Sie sich, eine Plattform aufzubauen?
Jasmine Wang: [00:23:15] Ich freue mich sehr über das Schreiben von AI -Assistenten. Sie haben wahrscheinlich ein bisschen von der Wurflinie gehört, ich bin ein Schriftsteller. Ich habe viel Zeit damit verbracht, 80.000 Wörter in meinen ersten Roman zu schreiben, den ich auch in Covid begann, sehr generative Zeit für mich, Wortspiel beabsichtigt. Ich interessiere mich sehr für die verschiedenen Arten, die KI und Menschen interagieren können. Der Teil des Produkts, von dem ich persönlich wirklich fasziniert bin und von dem ich wirklich motiviert bin, ist, wenn ich Benutzer interviewe und sie sagen: "Wow, ich habe schon einmal daran gedacht." Oder "Oh, das ist wirklich interessant. Schließen wir das wieder an Copysmith und sehen, was es generiert."
Also interessiere ich mich wirklich für diesen Weg von, oh, ich habe hier angefangen und ich habe wirklich keine Ahnung, wie diese Kampagne aussehen wird. "Und nach ein paar Iterationen, die eine Million Meilen von dem Standort entfernt sind, und es ist ein Territorium, das Sie möglicherweise nicht mit Deckung haben oder Sie vielleicht nicht in der Lage sind. Viele, viele Dollar von Dollar.
Jeremy Au: [00:24:37] Ja. Ich neige immer dazu, über NanowriMo , über das ich schreibe, und der Block des Schriftstellers ist immer ein großer, wenn ich manuell schreibe. Also ja, ich freue mich zu sehen, dass KI mich hilft, mich über die Ziellinie zu bringen.
Jasmine Wang: [00:24:54] Ja, total. Nehmen Sie Sie über die Ziellinie oder bringen Sie Sie zum ersten Schritt, der auch sehr schwierig ist. Das Bearbeiten ist viel einfacher als das Schreiben.
Jeremy Au: [00:25:01] Oh, sicher. Definitiv. Interessant ist auch, dass Sie das Marketing als Anwendungsfall wirklich angepasst haben. Ich meine, warum glauben Sie, dass Marketingfachleute so etwas oder Tools wie dieses oder KI wie dieses wollen?
Jasmine Wang: [00:25:15] Wir denken das, weil sie uns das sagen. So viele Vermarkter sind sehr technologisch ausgelöste, sehr adempfindlich, und sie haben nach so etwas gesucht. Ich wünschte, dies wäre möglich, damit eine Kopie einzubauen. Es ist eine Aufgabe, die Vermarkter Tag für Tag ausführen müssen, insbesondere wenn sie keinen internen Texter haben. Und viele Unternehmen nicht, sie lagern entweder an eine Agentur aus oder sie haben einen Teilzeit Freiberufler. Es sind nur Unternehmen, die sich wirklich um ihre Markenstimme und ihre Messaging kümmern, in denen sie einen hauptberuflichen Texter einstellen.
Also haben wir es in Interviews wirklich gesehen. Ich habe keinen Hintergrund im Marketing. Nur wenige der wundervollen Leute in unserem Team haben Agentur -Hintergründe, Hintergründe im Marketing, daher ist es wirklich ein Benutzer, das für einen Marketing -Archetyp oder eine Person, die ich in meinem Kopf habe, in den Vordergrund stellt und auf Sie zu bauen, denn um ehrlich zu sein, gibt es keinen. Ich habe nicht viel Marketing gemacht, außer in meinem eigenen Shopify -Laden, das ich letztes Jahr als ich bei Open AI war, und mich in erster Linie über das Marketing nachdenken ließ, aber ich bin ein schrecklicher Vermarkter. Dieser Shopify -Laden ist völlig gescheitert, weil ich in Marketing schrecklich bin.
Ich baue also für einen Archetyp, den ich nicht in meinem Kopf habe, sondern jeden Tag mit einem Feature -Feedback zu mir. Wir haben inzwischen eine Community -Socke von rund 200 Menschen. Sie wie "Jasmine, ich brauche das." Oder: "Können wir ein Benutzerinterview über diesen Fluss durchführen, weil ich nicht denke, dass es für meine Agentur -Anwendungsfall, in der ich 30 Kunden verwaltete, sinnvoll ist." Also definitiv direkt von Leuten, die diese Art von Arbeit jeden Tag und dann sehr viel einen Push -Produktprozess machen.
Jeremy Au: [00:26:52] Wie nähern Sie sich diesen Gesprächen mit Vermarktern? Ich meine, geh rein und es ist einfach wie: "Hey, was wünschst du dich, KI für dich zu tun?" Weil es ein Werkzeug ist, aber gleichzeitig ist es auch ein großes eingängiges Wort. Ich bin nur neugierig, wie Sie sich diesen Benutzerinterviews nähern?
Jasmine Wang: [00:27:11] Ja. Die ersten Interviews, die ich mit Leuten hatte, die eher waren: "Wie bekommen Sie Ideen? Was sieht eine Brainstorming -Sitzung aus und was ist der gesamte Konzeptualisierungsprozess von Anfang bis Ende einer Kampagne? Was tun Sie?" Und es stellt sich heraus, dass viele Leute Schreibsitzungen haben, die sie für eine Stunde oder länger zusammenarbeiten. Sie blockieren diese Brocken, wo sie nur mit anderen Leuten im Team sind, wo sie sind: "Okay, lasst uns einfach 10 Varianten von Facebook -Schlagzeilen herausstellen."
Und das war für mich super interessant. Und jetzt gibt es in Copysmith, wo Sie nur Schlüsselwörter einstecken können und Sie sofort ein Dutzend Varianten von Facebook -Schlagzeilen erhalten, die sonst diese Arbeitsstunde benötigt hätten. Also wirklich zu Beginn von Benutzerinterviews, die ich mir angesehen habe, okay, was ist der gesamte Prozess? Und dies lag größtenteils auch daran, dass ich keinen Hintergrund im Marketing habe, insbesondere bei einem hohen Wachstum oder einem etablierteren Unternehmen.
Was ist diese sehr komplexe Multi-Stakeholder-Funktion? Mit wem sprichst du? Wie sieht dein Tag aus? So sehr ein Discovery -Interview und als Produkt habe ich mich mehr involviert und wir führen jetzt mehr Designinterviews wie: "Okay, worüber waren Sie in diesem Produkt überrascht?" Oder "Was warst du enttäuscht? Was haben dich dazu gebracht, zu gehen, 'Oh, wow, ich bin neugierig und möchte mehr davon tun?'"
Es gibt also definitiv eine klare Segmentierung, bei der ich anfangs nur versucht habe, herauszufinden, okay, wie sehen mein Publikum und Benutzer aus? Und dann danach, nachdem es etwas gab, die traditionellere Produktinterviews durchgeführt haben, in denen wir die Leute beobachteten, die das Produkt benutzten, verstehen, wo sie stecken geblieben waren, Momente der Unsicherheit oder Verwirrung oder mehr Wunsch mehr.
Jeremy Au: [00:28:50] Was interessant ist, ist, dass Sie nicht nur ein Problem lösen können, das keine Anzeigen schriftlich, sondern auch Beschreibungen, Metadaten, Landeseiten, Blog-Beiträge, in denen es nur umwerfend ist, weil alle Menschen in jedem Ding von einer menschlichen Perspektive fünf oder sechs Personen sind. Aber für Sie ist es dieselbe Ausgabe, es sind diese unterschiedlichen Variationen. Denken Sie, dass neue Annäherungen, wie man mit Dingen umgeht, denkst du, dass sie etwas Neues freischalten könnten ... Ich weiß nicht, Jobrollen, denke ich? Wie Ai Shepherd.
Jasmine Wang: [00:29:23] 100%. Wie ich den Copysmith -Kunden positioniere und hier tatsächlich ein neues Verb einführen werde. Ich habe Copysmith sehr absichtlich benannt. Der Copysmith ist ähnlich wie Silversmithing. Sie haben also diesen Teil in einen Teil eingerichtet, dass Sie etwas herausholen, das nützlich ist, aber es liegt letztendlich an dem Menschen, es zu polieren. Egal, oh, etwas über die spezifischen Markenrichtlinien und Sie können einer KI Ihre 20-seitige Markenrichtlinie nicht in einem PDF auf möglichstem Format mitteilen. Oder Sie kennen eine bestimmte Beförderung, die passiert, oder ich denke, das Wichtigste, was Sie in das Gebiet eingeben, auf das Ihr Unternehmen noch nicht eingetreten ist.
Selbst wenn wir verstehen, okay, dies ist Ihr Unternehmenskontext, weil wir Ihre Website skript und wir wissen, was Sie zuvor getan haben, möchte Coca-Cola vielleicht eine ganz andere Möglichkeit für 2021 machen, wie jeder es tut. Das ist etwas, in dem Menschen einzigartig gut sind. Und ich denke, ich würde es nicht als KI -Hirten bezeichnen, ich bin mir nicht sicher, wie ich es nennen würde. Wir haben sie als Kopie von Smithers angerufen, Leute, die Smithing kopieren , aber ich denke definitiv, dass es neue Rollen für Leute geben wird, die lernen, mit KI extrem effektiv zu arbeiten, und dieses neue Paradigma und dieses neue Weg, um alles zu schaffen, was es ist, kreativ zu erstellen.
Es muss nicht nur Kopie sein, sie könnten ein Musikstück komponieren. Sie könnten versuchen, ein neues Gebäude zu architektieren. Es gibt viele kreative Prozesse, von denen ich denke, dass es momentan eine Menge manueller Arbeit gibt, die ziemlich langweilig sind. Für einen Menschen ist es wirklich sehr schwer, auf 10 verschiedene Arten dasselbe zu sagen. Wir sind einfach nicht darauf programmiert. Wir gewöhnen uns daran, die gleichen Muster zu verwenden, da sie für uns nur in Bezug auf den Rechenraum in unseren Köpfen effizient sind. Wir haben einfach nicht so viel Erinnerung. AIs sind wirklich gut darin, KI ist nicht gut zu wissen, was wahr ist, und es ist auch nicht zukunftsweisend.
Ich denke sehr, dass die Rolle des Menschen am Arbeitsplatz zu wissen wird, wohin wir gehen, wohin wir gehen und diesen sehr leistungsstarken Motor in diese Richtung zeigen und seine Ausgabe gestalten möchten, bis sie den Alltag erledigen, würde ich es nicht als Plackerie bezeichnen, sondern nur sehr stark, wenn Sie Ihr Gehirn für verschiedene Varianten einstellen. Shepherd könnte also ein passender Begriff sein, ich habe keinen besseren Begriff wie Navigator ...
Jeremy Au: [00:31:43] Wrangler.
Jasmine Wang: [00:31:44] Ja, Wrangler, ja.
Jeremy Au: [00:31:47] Ja, interessant ist, dass wir definitiv eine Menge dieser KI sehen, und Sie haben etwas angerichtet, das wirklich interessant ist, dass die KI die Vergangenheit wirklich betrachtet und wir versuchen, zu streiten, und keinen Sinn für das, was wir wollen, zu zielen.
Jasmine Wang: [00:32:02] Ja. Ich sage dies manchmal zu Freunden, die KI nicht verstehen oder sich von KI bedroht fühlen und anerkenne, dass KI der größte Dieb ist. Es hat die gesamte Arbeit der Menschheit gestohlen. Es wurde alle Daten ausgebildet, die die Menschheit jemals erstellt hat. Und wenn ich Daten verwende, ist das ein stumpfer Begriff, aber denken Sie an Bibeln, denken Sie an alle heiligen Texte. Denken Sie, alles Wichtiges, was jemand jemals online geschrieben hat, jedermanns Tumblr -Blogs. Alles, was wichtig und verletzlich ist und die besten Werke der Menschen ihres Lebens AI alles haben.
Und wir sollten daher meiner Meinung nach nicht überrascht oder überrascht sein, wenn KI auf der Ebene eines normalen Menschen schreiben kann. Ich bin fast wie "natürlich". Sie wurden nach allen Daten geschult und Sie und auf eine personifizierte Art und Weise verwendet, aber die KI wurde für all diese Daten geschult, die für die Geschichte der Menschheit so wichtig sind. Natürlich kann es so schreiben, dass es wie ein normaler Tweet oder so aussehen kann, aber es ist auch auf diese Weise grundsätzlich begrenzt. Es schaut nur in die Vergangenheit. Es ist schwer, Models auf dem neuesten Stand zu halten.
Wie GPT-3 hat zum Beispiel nur Daten bis 2019. Es weiß nichts über Covid. Vielleicht bin ich kein Experte in Bezug auf ... ich bin kein hochvolumiger Vermarkter, aber ich stelle mir vor, dass sich das Messaging in Bezug auf die Leistung von Anzeigen sehr verändert hat und welche Botschaften im Verlauf von 2020 mit Menschen Resonanz finden . Dieser Grund, nicht nur für einen kurativen, sorry, kuratorischen Zweck, sondern als Werte definierende und Flugbahn in dieser Richtung, die in dieser Richtung Sinn setzt.
Jeremy Au: [00:34:07] Gibt es Ansätze, wie Sie es stärker aussehen würden? Haben wir ein Kontrollkästchen, in dem wir sagen: "Hey, Ai, ich weiß, dass ich Donuts in den letzten 20 Jahren meines Lebens wirklich gemocht habe, aber in den nächsten fünf Jahren möchte ich 20 Pfund verlieren. Könnt du mich also in diesem Winkel ersparen und mir mehr Dinge rund um Ernährung und bessere Fitness schicken?"
Jasmine Wang: [00:34:29] Ich meine, das ist super interessant. Ich würde Ja sagen, nur weil ich mir vorstellen kann, dass algorithmische Systeme dies tun, und ich bin kein Experte für Empfehlungssysteme oder Algorithmen, aber es gab viele Beschwerden von der humanen Technologiegemeinschaft der Technologie, die auf meine Wünsche reagiert, aber nicht auf meine Bedürfnisse oder meine langfristige Vision, wer und welche Art von Person ich möchte. Ich stelle mir vor, dass dies technologisch möglich ist, aber ob es wirtschaftlich tragbar oder wünschenswert ist, wieder die Frage der Wirtschaft, mit der ich nicht sehr vertraut bin.
Ich bin mir nicht sicher, ob es für Facebook wirtschaftlich angeregt ist, Ihnen zu helfen, Jeremy, ab Gewicht zu verlieren, es sei denn, sie können Ihnen etwas verkaufen. Ich kaufe also voll und ganz, dass es technologisch möglich ist und Sie wahrscheinlich nicht einmal KI brauchen, da dies eine sehr explizite Reihe von Einstellungen ist, die Sie ein System geben werden. Es ist wie: "Hey, Facebook, du hast mir viele Anzeigen für Donuts gezeigt, ich will keine Donuts mehr. Bitte zeigen Sie mir Anzeigen für Feststoffe und Gewichtsverlustpläne." Ich bin sicher, Facebook, wenn sie dies gewünscht haben, können dies technologisch tun. Und die Frage kommt erneut auf die Wirtschaft an.
Jeremy Au: [00:35:38] Nun, ich meine, ich denke, die Wirtschaft ist da. Ich meine, die Leute geben Milliarden von Dollar für Fitnessstudios aus, die viele ungenutzt sind. Sie geben Milliarden von Dollar für Salate und alle Arten von aufstrebenden, aufstrebenden Sachen aus, also denke ich, ja, auf jeden Fall gibt es dort viele Dinge und natürlich ist es vielleicht nicht unbedingt, dass es mit Geschäft generiert wird, aber es wäre mehr von Nutzern generiert. Denn Dunkin 'Donuts' Job ist es, Donuts in seiner Perspektive zu verkaufen, während der Verbraucher am besten über seine zukünftige Richtung weiß, oder?
Jeremy Au: [00:36:03] ... und wie überschreiten wir das. Haben Sie jemals über KI als Trainer nachgedacht, ich meine, Coaching -Dienste?
Jasmine Wang: [00:36:09] Ja. Ich habe ein paar interessante Streifzüge in diesen Raum gesehen und habe tatsächlich viele Trainer gehabt. Ich hatte einen Schreibcoach, einen Produktivitätstrainer, Lebenscoach und die ganzen neun Meter. Und ein Großteil des Wertes, den ich aus einem Trainer habe, ist das Gefühl, dass jemand zuhört, nicht der genaue Inhalt dessen, was er mir sagt. Ich bin also sehr neugierig ... Ich habe nicht viele dieser KI -Coaching -Lösungen erforscht, aber definitiv eine Frage, wenn ich mich ihnen aus einer Perspektive des Benutzers oder des potenziellen Engelinvestors an sie näherte.
In Bezug auf den Inhalt ist mein Hintergrund in NLP eigentlich nicht im Allgemeinen NLP, sondern in Dialogmodellen, sodass ich zuvor über den Coaching -Anwendungsfall nachgedacht habe. Sie könnten es wahrscheinlich bis zu einem gewissen Grad personalisieren, Sie könnten es nicht an ein Benutzersegment von einem personalisieren, nur weil Sie das Modell fein stimmen möchten, und es könnte sich möglicherweise nur sehr schnell zurückziehen. Modelle für natürliche Sprachverarbeitung haben nur ein bestimmtes Fenster, in dem sie Informationen beibehalten können. Sie können sich sie als extrem vergessliche Menschen vorstellen.
Sie können also nur ein sehr kurzes Gespräch mit einem Modell führen, bei dem es sich an alles erinnert, was Sie besprochen haben. Sie haben nur zwei Optionen. Sie können ein Modell eines Benutzers gut abschneiden, einfach alle Informationen darüber kennen und daher kein Kontextfenster haben, diese Art von Besonderem für einen bestimmten Benutzer, sondern einen Benutzermodell-Benutzer. Dies wäre viel zu teuer. Wir haben noch keine Methoden, um dies zu tun, abhängig von den Preismodellen dieser KI -Trainer, in denen wir das tun könnten, oder Sie haben nur ehrlich gesagt einen beschissenen Trainer, der vergisst, was Sie ihnen gestern gesagt haben.
Im Moment denke ich nicht, dass es super realisierbar ist, aber ich würde mich sehr freuen, sich als falsch zu erwiesen, und ich denke, die Welt würde davon profitieren, wenn wir in uns trainieren. Ich denke, es ist eines der Dinge, die eine Menge Wert in meinem Leben freigeschaltet haben und ich wünschte, mehr Menschen könnten zugreifen. Ich bin gespannt darauf, aber ich denke definitiv, dass es aus einer Produktperspektive von I Care Care immer noch Herausforderungen gibt, weil ein Trainer mir zuhört, das ist der Wert, der von Trainern abgeleitet wird. Auch einige Herausforderungen für technische/geschäftliche Margen, die mit den Produkten entsprechen.
Jeremy Au: [00:38:26] Das ist so wahr. Und ich finde es interessant, dass Sie es nicht nur als die Ausgabe eingerahmt sind, die Ihnen so aussagt, dass Sie ein oder B, sondern auch das Zuhören, diese Zählbarkeit, die Kameradschaft davon machen,. Und es ist interessant, ich meine, wir sehen im Moment definitiv viele verschiedene Ansätze mit Replik und anderen Ansätzen, die wirklich den Winkel der nicht unbedingt Rechenschaftspflicht, sondern definitiv begleiten.
Das erinnert mich früher an Tamagotchis und Neopets, oder? Wo du dein Gesicht drauf steckst. Jede KI ist momentan kindlich, damit Sie es vergeben können, vergesslich zu sein. Es gibt also eine riesige Empathiekomponente. Und eine Sache, an die ich mich immer von meinen Freunden erinnere, handeln sie natürlich Roboter und alles ist einfach, Beispiele für großes Einfühlungsvermögen mit KI oder Robotern und es gibt auch viel Gewalt gegen KI und Roboter. Es gibt eine seltsame Bifurkation oder Dispersion dieser menschlichen Reaktion darauf. Was denkst du darüber?
Jasmine Wang: [00:39:23] Dies ist eine super interessante Frage, und ich wäre neugierig, dass ich die Studien zu diesem Thema nicht gelesen habe, wenn es sich über eine Überschneidung zwischen diesen beiden Publikum oder Bevölkerungsgruppen gibt. Gibt es eine Bifurkation, bei der eine Population Roboter und Anthropomorphize wirklich gut behandelt und einige, die sie schrecklich behandeln? Es ist interessant. Ich werde versuchen, zwei unintuitive Gedanken anzubieten. Ich denke, ich denke, es ist einfacher, sich in die Gefahren oder Nachteile in die KI einzubinden. Es ist nicht unbedingt eine gute Sache. Denn es kann uns ermöglichen, uns der Anzeige mehr zu vertrauen, als dies gerechtfertigt ist.
Zum Beispiel gab es eine Studie, ich vergesse jetzt den Autor, bei dem ein Bot in einen Harvard -Schlafsaal gelassen wurde, weil er einfach Zugang beantragte. Es war wie: "Kannst du mich in den Schlafsaal lassen, ich mache eine Lieferung? Und ungefähr 70% Plus der Studenten lassen sie herein. Und dies ist ein hoch bewachten Campus, auf dem sie Zugang zu den Türen gesichert haben und es dazu gedacht war, sehr gewalttätige Dinge wie eine Bombenbedrohung zu simulieren, wie ein Roboter leicht verletzt und die Sicherheit dieses Gebäudes verletzt hat.
Szenarien wie diese, in denen wir wirklich sicherstellen müssen, dass das Vertrauen gut kalibriert ist und das Vertrauen von einem System gerechtfertigt ist, bevor wir es vertrauen, und um mehr buchstäbliche Ökonomie zu verwenden. Ich denke nicht, dass ein süßes Gesicht ein genaues Signal für diese Art von Vertrauen ist. Wir müssen darauf vertrauen, dass das System zuverlässig ist. Es wurden verschiedene Systeme für die Zertifizierung der Sicherheit bestimmter Systeme in anderen Branchen eingerichtet. KI könnte und sollte in meinem Eindruck zu dieser Art von Modell gehen. Und diese Art von Signalen sind echte Signale aus Sicherheitsgründen. Wir würden nicht in ein Flugzeug geraten, nur weil es ein Smiley -Gesicht hat, aber wir könnten einem Roboter vertrauen, weil es ein Smiley -Gesicht hat und das mich Sorgen macht. Das ist ein unbeabsichtigter Gedanke, vielleicht sollten wir mit Robotern nicht einfühlsam sein.
Und dann für Menschen, die mit Robotern wirklich gewalttätig sind, gab es eine Studie von, ich bin mir nicht sicher, wer dies so gestellt hat, aber sie sagten, dass eines ihrer Bedenken hinsichtlich Menschen, die anthropomorphisierte Roboter gewalttätig behandeln, darin bestand, dass sie ihre Standards für die Art und Weise, wie sie andere Menschen behandelten, absenken könnte. Roboter, wenn sie so aussehen, als ob Menschen sich wie moralische Patienten fühlen können, und wenn wir das nur verletzen, indem wir sie schlagen oder schrecklich behandeln. Es gab eine Haltung, dass wir den Menschen in unserem Leben daher wirklich schlecht behandeln könnten, oder die niedrigeren Standards, nur im Allgemeinen, wie wir andere empfindungsfähige Wesen behandeln. Wenn wir wissen, dass dieser Roboter nicht empfindungsfähig ist, sondern etwas empfindungsfähig aussieht, kann er unsere Perspektiven unserer Perspektiven anderer empfindungsfähiger Wesen beeinflussen und färben.
Jeremy Au: [00:42:01] Das ist wirklich interessant, weil es so viel Schwierigkeiten gibt, und ich denke, der gute Einblick, den ich habe, ist, dass es vielleicht keinen Unterschied zwischen denen gibt, die sich darum kümmern, und diejenigen, die Gewalt tun, und vielleicht, dass Empathie ihre Gewalt treibt . Es ist übrigens tatsächlich ein wirklich guter Einblick. Ich werde sicherstellen, dass ich mit all diesen Philosophen und Papieren in den Website -Transkripten verlinkte.
Jeremy Au: [00:42:26] Super. Nun, vielen Dank, Jasmine. Ich schätze es sehr, dass Sie sich die Zeit nehmen, Ihre Reise zu teilen.
Jasmine Wang: [00:42:30] Vielen Dank, Jeremy. Dies ist ein lustiges Gespräch, bei dem wir viel zu viel über die Wirtschaft gesprochen haben, das Thema, von dem ich nichts weiß, aber ja, sehr viel Spaß. Vielen Dank, dass Sie mich an haben.
Jeremy Au: [00:42:41] Nun, ich freue mich darauf, dieses Thema zu verdoppeln und zu überdenken und zu sehen, wie sich unsere Vorhersagen und Gedanken entwickelt haben.
Jasmine Wang: [00:42:49] Wir werden wahrscheinlich sehr falsch sein, aber es ist gut, dass wir Vorhersagen machen, wir können besser prognostiziert. Vielen Dank, Jeremy.
Produziert von Adriel Yong