Кэнфилд показал WIRED руководства по покупке телевизоров и наушников, в которых отмечены важные технические характеристики, разъяснены ключевые термины и, конечно же, рекомендации, какие продукты покупать. Базовый LLM имеет доступ к обширному массиву информации о продуктах, вопросам клиентов, отзывам и отзывам, а также покупательским привычкам пользователей. «На самом деле это возможно только с помощью генеративного ИИ», — говорит Кэнфилд.
Новые руководства по покупкам подчеркивают потенциал генеративного искусственного интеллекта в электронной коммерции, создавая руководства для категорий продуктов, слишком нишевых, чтобы их можно было обычно рассматривать. Например, «настоящие ножницы для живой изгороди».
Руководство по поставкам
Однако руководства также показывают, как генеративный ИИ угрожает перевернуть экономику поиска и покупок, в то время как он щедро заимствует средства у традиционных издателей.
Результаты поиска, генерируемые искусственным интеллектом, теперь часто предоставляют сравнение продуктов и мнения. Это отвлекает трафик от таких торговых точек, как WIRED, которые зарабатывают деньги, выпуская руководства по покупкам, обзоры и другие статьи, хотя результаты искусственного интеллекта в первую очередь создаются с использованием данных, собранных с таких веб-сайтов.
Кэнфилд отказывается сообщить, какие дополнительные данные обучения использовались для создания новой функции ИИ-руководства по покупкам. (Материнская компания WIRED, Condé Nast, вступила в партнерство с OpenAI, компанией, стоящей за ChatGPT, в августе этого года.)
Опасения такого рода вряд ли замедлят интерес к искусственному интеллекту в Amazon или любом другом магазине электронной коммерции. Машинное обучение уже широко используется в электронной коммерции для аналитики, поиска и рекомендации продуктов. Поскольку программы LLM открывают новые варианты использования, в одном аналитическом отчете говорится, что рынок ИИ в электронной коммерции вырастет с 6,6 миллиардов долларов в 2023 году до 22,6 миллиардов долларов к 2032 году.
«Агенты LLM меняют правила игры в сфере обслуживания клиентов», — говорит Марк Кристал, генеральный директор Profitmind, компании, которая использует ИИ для предоставления ритейлерам аналитики.
Кристал говорит, что крупные игроки, такие как Amazon, могут больше всего выиграть от развития генеративного искусственного интеллекта, потому что у них так много данных, которые можно использовать в своих моделях. Это должно «привести к созданию более эффективных систем искусственного интеллекта, которые не только улучшат обслуживание клиентов, но и приведут к инновациям в продуктах и доставке», — говорит он, хотя и отмечает, что «по сути, богатые данными будут продолжать становиться богаче, а те, у кого данных мало, будут становиться богаче». станет беднее».
Amazon заявляет, что ее LLM Rufus уже демонстрирует некоторые уникальные способности, которые особенно полезны для электронной коммерции. Чилимби вспоминает инцидент с участием руководителя Amazon, который попросил LLM порекомендовать лучшие графические романы о Бэтмене и был удивлен, когда получил список, в который входила классическая антиутопия, не связанная с Бэтменом. Стражи. Когда ее спросили, почему она выбрала именно эту книгу, модель Руфуса ответила, что темы и персонажи популярного сериала Фрэнка Миллера 1980-х годов о Бэтмене Темный рыцарь возвращается имеют тот же резонанс, что и те, что были в книге Алана Мура. Стражи. «Иногда вы говорите: «Ого, как он это делает?» — говорит Чилимби.
Руфус LLM от Amazon не только питается иначе, чем большинство LLM; он также получает другой вид тонкой настройки. Дополнительное обучение, которое обычно помогает чат-ботам вести связный разговор и избегать неуместных слов, Amazon использует для обучения своей модели тому, чтобы стать лучшим «покупателем-консьержем». «Существует множество сигналов», которые подаются в модель в качестве тонкой настройки, говорит Чилимби, в том числе о том, нажимает ли кто-то на рекомендацию, добавляет ее в корзину и в конечном итоге покупает ее.
Чилимби добавляет, что Amazon разработала собственный тест покупок, чтобы протестировать Rufus и помочь ему стать умнее. Но в то время как обычный LLM можно проверить на его способность отвечать на общие вопросы или решать математические или научные задачи, тест Amazon проверяет способность модели помочь клиенту легче найти то, что он ищет.
Amazon надеется, что повышение покупательского IQ своего ИИ в конечном итоге позволит создать независимых, ориентированных на покупки ИИ-агентов.
«Мы еще не достигли цели», — говорит Салахутдинов из CMU, который отмечает, что ему пока неудобно давать агенту ИИ свою кредитную карту. «Есть некоторые действия, от которых невозможно отказаться», — говорит он. «Знаешь, как будто ты уже купил это».