Jasmine Wang sur la rédaction de l'IA, remplaçant vs augmentation du travail humain et de la confiance et de la sécurité - E52
"Je me souciais de la façon dont les personnes avec lesquelles je travaillais sont incroyables, de l'impact sur la technologie sur laquelle nous travaillons, et la dernière caractéristique est: puis-je influencer la trajectoire de cela pour être déployée dans le monde d'une manière plus sûre et responsable? Ainsi, toutes les routes indiquaient une IA sûre et responsable." - Jasmine Wang
Jasmine Wang est cofondatrice et PDG de CopySmith , un partenaire de brainstorming AI pour les spécialistes du marketing. Auparavant, Jasmine a été fortement impliquée dans la recherche sur l'IA dans le partenariat sur l'IA , l'OpenAI et le Montréal Institute of Learning Algorithms (MILA) .
Jasmine a commencé dans l'ingénierie et la recherche pour l'auto-conducteur de Lyft et le groupe Tech pour les marchés émergents de Microsoft Research . Elle a également reçu notamment Interact, Kleiner Perkins , 8VC , Microsoft et The Fulbright Foundation.
Jasmine a obtenu son baccalauréat en informatique et en philosophie à l'Université McGill . Dans son temps libre, elle joue du piano.
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Jasmine Wang: [00:00:33] Salut, Jeremy. Excité d'être ici.
Jeremy Au: [00:00:36] Eh bien, c'est tellement fascinant. Je veux dire, nous faisons partie sur le pont , nous nous sommes rencontrés à travers cette grande communauté, et j'étais vraiment fasciné par votre approche pour tirer parti de l'IA et je suis ravi de partager non seulement votre voyage, mais aussi ce que vous voyez que l'avenir sera.
Jasmine Wang: [00:00:52] Merci beaucoup. Nous pouvons plonger davantage, mais nous sommes à l'avant-garde de quelque chose de vraiment énorme et excitant, je suis ravi de discuter de GPT-3 et de tout ce qui est à l'horizon.
Jeremy Au: [00:01:03] génial. Pour ceux qui ne vous connaissent pas encore dans vos propres mots, comment partageriez-vous sur votre propre parcours personnel?
Jasmine Wang: [00:01:11] J'ai grandi à Edmonton, qui est la ville la plus principale du Nord au Canada. Pensez donc extrêmement froid, pensez à l'huile et au gaz, très conservateur, pas de startups, pas de technologie. Je ne savais pas que l'informatique ou l'ingénierie logicielle était même un chemin jusqu'à ce que j'aie presque terminé ses études secondaires. J'ai fini par aller à McGill à Montréal pour l'université, mais j'ai en fait commencé l'école dans la littérature comparative. J'adore les livres, j'adore écrire. Je me suis retrouvé dans l'informatique après avoir assisté à mon premier hackathon et en train de faire tourner un site Web pour un organisme à but non lucratif sur lequel je travaillais et je me suis fait exploser à ce moment-là, en basculant en informatique et je suis vraiment tombé amoureux du traitement du langage naturel après avoir passé un peu de temps à l'ingénierie de la base.
J'ai travaillé dans quelques startups, j'ai commencé Breather, qui était une startup locale basée à Montréal, puis est allée à Lyft où j'étais dans leur équipe autonome. A également travaillé à Square dans leur équipe de capital dans des rôles d'ingénierie et en quelque sorte ce fil de l'écriture s'est déroulé à ce moment-là. Je suis devenu vraiment intéressé par le traitement du langage naturel. Le fait que nous puissions représenter des mots comme des vecteurs était incroyable. J'ai fait des recherches à Mila, qui est le plus grand laboratoire universitaire d'apprentissage en profondeur au monde, il est dirigé par Yoshua Bengio qui est l'un des trois parrants de l'apprentissage en profondeur, fièrement basé à Montréal et au Canada. Ensuite, j'ai travaillé chez Microsoft Research ainsi qu'à OpenAI juste à la sortie de 52.
Et maintenant, je travaille sur CopySmith qui est un outil de rédaction alimenté par AI. Nous utilisons une combinaison de GPT-3 et d'autres modèles pour vous aider à rédiger une copie. Je pense que vous êtes toujours un partenaire de brainstorming, mais je n'irai pas vous donner le terrain complet ici. C'est ainsi que j'ai résumé le voyage jusqu'à présent. Au fil du temps, j'ai passé beaucoup de temps entre Montréal et San Francisco, je suis actuellement de retour à Edmonton, donc le cercle est en quelque sorte dessiné pendant la pandémie.
Jeremy Au: [00:03:07] C'est incroyable. Et une chose que j'ai remarquée, c'est que vous avez fait un voyage intéressant où vous avez non seulement pensé à l'IA, mais aussi aux écrous et boulons ainsi que le côté politique, qui est un triple chapeau assez rare à porter. Je suis juste curieux, qu'est-ce qui a conduit ça?
Jasmine Wang: [00:03:26] 100%. Ma fascination autour de la technologie, je pense, parce que je venais à l'origine des sciences humaines a été déterminante. J'adore le pizazz et la polyvalence et le pouvoir de la technologie, mais il était finalement préoccupé par son impact sur les gens. Et je sais que c'est presque une chose banale à dire, de nos jours, les études technologiques et de la société sont devenues vraiment chaudes. Chaque étudiant du CS à Stanford veut avoir une mineure de philosophie, mais je pense que c'est vraiment si important et comment j'ai choisi la spécialité et la direction dans lesquelles je suis allé était quelques indices . Je me souciais de la façon dont les personnes avec lesquelles je travaillais étaient incroyables, à quel point la technologie sur laquelle nous travaillons est impactable, et la dernière caractéristique est-ce que je peux influencer la trajectoire de ceci à déployer dans le monde d'une manière plus sûre et responsable? Ainsi, toutes les routes ont en quelque sorte indiqué une IA sûre et responsable.
L'IA est évidemment le sujet brûlant de l'année sinon la décennie, beaucoup de talents affluent pour travailler sur l'IA. Et lié à cela et l'une des raisons en est que cela a des impacts énormes sur l'industrie dans laquelle je n'ai pas besoin de plonger et a également beaucoup d'implications qui ne sont pas encore pleinement pensées en termes de comment le déployer d'une manière sûre et responsable d'un niveau infrastructurel, mais également sur un niveau orienté consommateur. Tant de questions différentes ici sur le déploiement sûr et responsable. Je l'ai trouvé à la fois intellectuellement intéressant, mais cela a également satisfait ces trois choses, des personnes formidables, une technologie super impactante et beaucoup de questions vagues ou troubles autour, comment rendre cette technologie utile pour l'humanité et bénéfique?
Jeremy Au: [00:05:11] Incroyable. Vous avez également partagé que vous avez suivi des cours sur l'éthique de l'IA et tout ça . Où il y a des cours ou des moments préférés que vous avez eu ce coup de pied a commencé ce voyage pour vous?
Jasmine Wang: [00:05:25] J'ai pris une mineure en philosophie et dans le cadre de cela, certains de mes cours préférés étaient dans la philosophie de l'IA et de la philosophie des sciences. Pour peut-être choisir quelques questions dans la philosophie des sciences, désolé, la philosophie de l'IA, nous avons réellement réalisé que si vous regardez l'histoire des penseurs dans ce domaine, que ces inquiétudes que les humains ont eu sur les machines sont présentes pour presque toute l'histoire humaine. Cette question de: "Oh, l'IA nous remplacera-t-elle?" C'était une question posée pendant la révolution industrielle.
Certains universitaires et universitaires en ont appelé le cycle sisyphe des paniques technologiques. Comme dans, nous continuons à rouler ce rock sur la colline de "Oh, non, est-ce que cette prochaine chose va être la chose?" Et les inquiétudes se produisent de manière assez cyclique, correspondant aux cycles technologiques. Et ce n'est qu'un modèle qui continue de se produire, ce qui est vraiment intéressant, ce qui ne veut pas dire que l'IA n'est pas différente, je pense que c'est en fait différent, cette révolution, mais il est intéressant de voir comment chaque cycle que les gens pensaient que c'était différent et que c'était celui qui déplacerait le travail humain d'une certaine manière.
En fait, une révolution n'avait jamais été vue auparavant, ce qui est en fait vrai, à l'attente et rétroactivement, nous pouvons le narratiser et dire: "Oh, nous sommes heureux que nous ayons passé ce cycle. Mais c'était une idée vraiment intéressante qui examine simplement l'IA de la philosophie de l'IA, car les philosophes ont réfléchi à l'intelligence naturelle.
Jeremy Au: [00:07:06] Il semble que vous ayez réfléchi à cela beaucoup plus profond que moi parce que la façon dont je consomme est un grand lecteur de la science-fiction et des IA sont toujours des méchants sur la nature et de plus en plus si protagonistes, en fait. Certaines des meilleures science-fiction récemment, Adomary Justice, et Cetera. Mais à ce sujet prennent en fait les protagonistes de l'IA dans une histoire et comment ils découvrent l'humanité. Il y a donc une pièce et une tendance intéressantes que je vois. Je suis donc curieux de votre angle, comme quelle est votre philosophie personnelle autour de l'IA maintenant que vous ne l'avez pas seulement étudié, y pensé, y travaillant, quelle est votre opinion personnelle.
Jasmine Wang: [00:07:50] Je suis vraiment excité par l'IA. Je pense qu'il y a une bande que vous pourriez prendre en charge de l'IA, je suis également d'accord avec laquelle est si c'est inévitable, nous pourrions aussi bien collaborer avec l'IA. Certaines personnes ont le refrain, "accueille les suzerains du robot". Et j'ai en fait une vue différente où je suis vraiment excité par ce que l'IA peut débloquer. Donc, en tant qu'écrivain, j'ai passé beaucoup de temps dans l'écriture créative. Un exemple de ce que vous pourriez vouloir d'une IA. Je ne peux pas aller à un humain et dire: "D'accord, Jeremy, j'ai ce paragraphe que j'ai écrit de la scène, pouvez-vous me donner 15 variance de tous les adverbes que j'ai utilisés, et seulement les adverbes? Donnez-moi 15 différentes pour toutes les publicités que j'ai utilisées dans ce paragraphe."
Ce n'est pas une bonne utilisation de votre temps, mais peu importe que ce n'est pas non plus une bonne utilisation de mon temps. Il faut trop de temps pour spécifier cette instruction. Mais si c'était possible, si cela se produisait naturellement au cours de mon écriture, bien sûr, mon écriture serait meilleure. Bien sûr, ma création serait augmentée. Je serais comme, "Oh, je n'ai pas pensé à utiliser ce mot de cette façon auparavant." Et c'est l'application qui me passionne vraiment de l'IA, c'est cette application d'augmentation de créativité dont nous parlerons davantage lorsque nous parlons de CopySmith.
Et je pense vraiment qu'il y a tellement de territoire dans toutes les dimensions. Je parle juste de texte ici où nous écrivons des romans ou des documents. L'IA nous aidera à explorer beaucoup plus efficacement et rapidement et explorera le territoire que nous ne serons même pas arrivés sans lui et je pense que c'est juste possible pour tous les domaines. Je suis un écrivain donc je pense à l'IA de cette façon, mais je pense que tant de gens regardent l'IA avec cette peur que cela les remplace. Mais je pense que pour beaucoup de disciplines, ils devraient réellement se positionner car cette IA augmentera réellement mon travail et comment puis-je l'intégrer à mon flux de travail de telle sorte que l'IA plus humain est le chemin par défaut et non l'IA. Je suis excité à ce sujet.
Jeremy Au: [00:09:48] C'est intéressant. Tellement excité à ce sujet et excité par la composante d'augmentation de celui-ci, ce qui est vraiment intéressant.
Jasmine Wang: [00:09:55] Ouais, exactement. Je suis enthousiasmé à ce sujet, mais je pense qu'il y a certainement des choses à penser que la communauté et l'industrie de l'IA ont plus largement besoin d'y penser, sur les impacts de ces algorithmes. Et un peu au cours de la dernière année, je pense que la conversation à ce sujet a considérablement augmenté. Par exemple, avec la sortie du film Social Network, ils ont fait en sorte que les acteurs aient joué ces IA d'une manière qui l'a rendu vraiment viscéral. Nous faisons des micro-cibles, qu'est-ce que cela implique pour nos écosystèmes et vérités interprétés très largement?
Mais oui, je pense qu'il y a à la fois beaucoup d'excitation et je me sens ... je suis optimiste, donc ce n'est peut-être pas entièrement bien considéré, mais je suis également conscient qu'il existe d'énormes inconvénients que nous voyons déjà dans une certaine mesure que nous devons faire attention à l'atténuation et aux entreprises et aux chercheurs et à la communauté plus large dans leur communauté interne et externe. Il y a tellement de parties prenantes différentes dans la communauté de l'IA, ce qui le rend vraiment unique. Ce ne sont pas seulement les percées de la recherche, mais la recherche de percées qui sont producdables et ont une énorme valeur économique.
Jeremy Au: [00:11:08] Je pense que ce qui est intéressant, c'est que dans votre LinkedIn, vous avez cette déclaration qui est un grand qui est comme dire: "Par défaut, les économistes et les chercheurs d'IA croient que l'IA peut automatiser tout le travail humain. Avec mon travail dans la recherche, je dois aider à créer un avenir où l'IA est bénéfique pour tout le monde." Donc, ce qui est intéressant, c'est que vous impliquez réellement qu'il y a une fourche sur la route, je veux dire, une fourche en termes de croyance comme tout le monde, mais vous dites également que vous allez aider à le diriger dans la bonne direction. Je suis juste curieux, quels sont-tu pensez-vous que ce sont les choses qui créeraient cette fourche?
Jasmine Wang: [00:11:42] C'est une grande question et quelque chose que je réfléchis. Je signalerais en fait qu'un autre entrepreneur ici légèrement moins célèbre que moi, Elon Musk, qui travaille sur Neuralink et son objectif express avec Neuralink est de tenir les humains à jour au rythme de la mise à jour de l'IA. C'est un exemple extrême de l'augmentation de l'IA humaine, intégrant littéralement un ordinateur à l'intérieur de votre cerveau afin que vous puissiez vous interfacer avec l'IA de très près. Et je pense qu'il y a des choses dans ce spectre.
C'est donc un côté de la fourche, collabore avec l'IA, tirant parti de l'IA dans vos workflows, que ce soit l'interaction avec elle en tant que logiciel ou intégré dans votre cerveau, il y a un spectre, mais il y a une fourche où certaines personnes rejettent l'IA de leur propre volonté ou ne peuvent pas y accéder. Et nous voyons cette fourchette faire comme les employés doivent choisir entre dire en utilisant l'IA ou simplement utiliser le travail humain.
Et je ne suis pas économiste, c'est juste moi qui parle aux économistes. Par défaut, si l'IA peut remplacer tout le travail humain, ce que les chercheurs de l'IA croient, cela sera avec le temps moins cher que le travail humain. Par conséquent, la seule incitation économique que je comprends est que vous utilisez toujours le moins cher si c'est la même qualité. Ainsi, par défaut, toutes les entreprises seront incitées économiquement à utiliser le travail d'IA au lieu du travail humain.
La question sur laquelle je suis vraiment assis est de savoir comment rendre les humains économiquement viables? La solution extrême est Neuralink, qui nous fait de nous cette prochaine génération d'humains qui peuvent interagir avec l'IA, mais je pense qu'il existe également d'autres outils à construire. Et les entreprises peuvent être construites se positionnant en ce qui concerne ces différents forums. Ils peuvent se positionner car nous allons automatiser les travaux OA, ou vous pouvez vous positionner comme non, je veux rendre les humains meilleurs dans leur travail, atteindre de nouveaux sommets que vous n'avez jamais vus auparavant, les rendre beaucoup plus productifs et je veux me positionner à la fourche. Et même si ce n'est pas possible sur le plan économique à long terme, je pense que c'est pour nous d'essayer et je veux faire un effort sérieux.
Jeremy Au: [00:13:54] Ouais. Je veux dire, je pense que vous avez la puissance du feu et la trajectoire pour le faire et faire une différence. Et je pense que ce qui est intéressant. Je veux dire, pour moi, je me suis entraîné en tant qu'économiste en tant que premier cycle. Ma thèse de spécialisation était sur la façon dont l'adoption de la technologie diffuse à travers le monde et la vitesse d'adoption.
Jasmine Wang: [00:14:09] Génial, vous pouvez me corriger sur tout.
Jeremy Au: [00:14:12] Ouais. J'espère que cela se passe mieux car un MBA, c'est vraiment comment tirer parti de cela? Et comme vous l'avez dit, n'optez pas nécessairement pour le moins cher mais augmentez le profit, à droite. Je pense que, évidemment, ce qui est intéressant, bien sûr, c'est que l'IA semble toujours être très tôt, je veux dire, ça a été une expertise de domaine très ésotérique où les gens ne pouvaient tout simplement pas y accéder et au cours des cinq dernières années, en tant que fondateurs que nous avons vus comme tant de gens commencer à construire ce que l'on appelle des ponts entre l'IA et les cas réels du monde de la vie. Je veux dire, vous n'avez pas besoin d'être ingénieur ... eh bien, vous deviez être conçu pour vraiment comprendre une voiture de conduite autonome Tesla, mais vous le consommerez. Mais maintenant, nous commençons à voir un filet en B2B et SaaS pour lequel Copysith est l'un d'eux. Selon vous, qu'est-ce qui stimule ce pont et cette croissance?
Jasmine Wang: [00:14:56] Encore une fois, s'il vous plaît. Corrigez-moi. Tirez à nouveau sur les incitations économiques ici parce que je les me trompe horriblement. Mais je pense qu'en termes de conversion de la recherche, en voyant le transfert technologique du pipeline de recherche de la recherche fondamentale jusqu'à quelque chose en produit, la recherche fondamentale doit fournir des résultats qui le suivra, et donc l'industrie suivra donc.
Je pense que ce n'est que récemment que l'IA a vraiment fourni des résultats de pointe à un niveau de recherche. Nous nous disons: "Oh, la classification d'image fonctionne juste maintenant" ou "La génération de texte fonctionne juste maintenant." Et puis l'industrie en voyant ces résultats ou en voyant ces articles, et évidemment ceux-ci ne sont pas binaires, il y a beaucoup, beaucoup de chercheurs de l'IA dans l'industrie maintenant et de nombreuses entreprises ont des laboratoires de recherche IA massifs précisément pour tirer parti de ces types de idées, mais ils créent des infrastructures autour de cela.
C'est, oh, je veux déployer plus de modèles de vision informatique et donc il y aura plus d'API et de services. Je veux dire, Amazon gagne tellement d'argent sur AWS, bien sûr, ils vont offrir une API Vision qui ressemble à un quart de leur entreprise, ainsi qu'à une infrastructure pour aider les gens à se développer plus facilement. Je mettrais donc en évidence une startup que j'aime et admirerais vraiment le cortex qui était une startup open source YC qui permet à quiconque de déployer des modèles d'apprentissage automatique en tant qu'API. C'était juste un fichier YAML.
C'est une mauvaise réponse ici et à ce moment-là, mais je pense qu'il est très récent que l'apprentissage en profondeur, eh bien, comme une révolution s'est produite, puis très récent que nous avons eu les résultats de pointe qui justifient des investissements importants de l'industrie et des effets de suivi de personnes qui ont de moins en moins d'expérience directement avec la technologie mais qui peuvent s'appuyer sur l'infrastructure de ceux qui sont venus auparavant.
C'est un processus assez intéressant à voir provenir d'un contexte d'études sur la façon dont la science progresse parce que la science est également très progressive. Mais en voyant cela pour la première fois que j'avais vu une activité autour de l'IA, vous voyez également l'inverse ou comment cette recherche s'est étendue également parce que maintenant par exemple avec GPT-3 où vous avez une API qui gère toute votre échelle automatique pour vous, a un temps d'inférence très rapide, vous n'avez pas à faire tout cela. Vous pouvez simplement le traiter comme une API. Les gens ne construisent aucune application de code autour de lui, et nous voyons vraiment comment ces différentes pièces peuvent se rencontrer et comment l'infrastructure peut être construite dans un écosystème pour le rapprocher de plus en plus des gens qui ont de moins en moins d'expertise, ce qui est incroyable, je pense. Mais je n'ai pas de théorie complète autour de cela, c'est juste que la recherche est là et la valeur économique est là pour que les gens viennent.
Jeremy Au: [00:17:27] Ouais. C'est intéressant de voir ce ruissellement et c'est que cela continue d'augmenter. Enfant, je jouais à des donjons multi-utilisateurs de boues sur Telnet. Et donc vous jouez un texte et cela était fabriqué par nous tous. Tout le monde contribuerait à différentes salles à ce sujet et depuis quelques mois, j'ai joué au Dungeon GPT-2 à GPT-3 et cela a été une explosion. Et une chose à laquelle je pense un peu, c'est que si les gens pouvaient télécharger les transcriptions qu'ils seraient: "Wow, ce gars travaille vraiment dur pour briser le jeu."
Et je pense qu'il est intéressant de voir que la consommation est plus facile et plus facile pour l'IA d'être évaluable, surtout parce que l'IA se déroule également dans une grande partie du backend et qu'elle était invisible pour les consommateurs parce que c'est une meilleure annonce publicitaire, une meilleure personnalisation des flux, une meilleure conservation vidéo. Et je pense que c'est aussi intéressant sous un angle différent, c'est-à-dire que nous avions l'habitude de le faire comme une blague à la fois comme l'IA est une statistique. droite. C'est dans le passé qu'ils ont l'habitude de discréditer la compagnie de l'IA et ils seront comme: "Oh, vous faites des régressions." Et je me dis: "Non. Nous faisons une analyse que je suis heureuse pour vous."
Mais je pense que nous commençons maintenant à voir les entreprises utiliser vraiment l'IA parce qu'elle est tellement disponible en tant que consommateur, comme API. De quoi êtes-vous excité? Quelles tendances voyez-vous pour l'IA se précipiter et se transformer davantage? Je veux dire, bien sûr, c'est le marketing.
Jasmine Wang: [00:18:59] à droite. En tant que domaine, j'allais en fait mentionner le type spécifique d'apprentissage automatique. À l'heure actuelle, nous avons vu des progrès évidents dans les PNL et la génération de texte. Et ce que je suis vraiment excité juste d'un point de vue intellectuel, c'est la génération multimodale. Pouvons-nous générer des images complètement nouvelles et les légendrez-vous et les étiqueter? Cela débloque d'énormes ensembles de données potentiellement pour les gens qui essaient de faire, par exemple, la sécurité des voitures autonomes. Je trouve donc ça extrêmement fascinant.
Je pense que les domaines ici que je soulignerais ne sont pas des showstoppers ou ne sont pas surprenants. Je n'ai pas de prise à contre-courant ici, je suis très excité pour les voitures autonomes, je pense que cela aura un impact énorme. Je pense que c'est plus proche que nous ne le pensons, car les choses continuent d'être retardées, mais je pense que cela va se produire dans la prochaine décennie, donc je suis extrêmement excité à ce sujet.
Et je suis en fait très inquiet de la personnalisation accrue sur le Web pour un certain nombre de raisons, mais je pense que nous allons le voir. Je pense que nous allons absolument évoluer vers un monde où ce ne sont pas seulement des publicités qui sont personnalisées pour vous, mais des pages de destination entières, des voyages de site Web qui sont générés dynamiquement et générés uniquement pour vous, pour un segment d'un. Il y a des entreprises qui y travaillent déjà, mais il est rare que le contenu soit généré dynamiquement, ce qui, je pense, est en fait une différence qualitative où vous pourriez voir une page Web et que vous pourrez le voir.
Vous pourrez partager cette URL, mais cela ne vous a été montré que et peut-être que le fondateur lui-même ne serait pas surpris quant au contenu écrit sur cette page. Mais je pense que nous allons simplement voir une agrégation accrue de données sur un utilisateur spécifique et suivre leur chemin à travers le Web d'une manière sans précédent et potentiellement un peu effrayante, mais cela conduira à des taux de clics plus élevés, donc il y a un équilibre ici.
Jeremy Au: [00:20:48] C'est exactement similaire à ce que vous abordez, non?
Jasmine Wang: [00:20:51] Ouais. Nous ne faisons pas entièrement personnalisés sur des pages sur lesquelles je peux vous dire sur ce sur quoi nous travaillons, je suis très préoccupé par ce cas d'utilisation. Je pense qu'il est assez peu probable que nous empruntions sur cette voie. Je pense à Copysith comme un partenaire de brainstorming toujours sur le brainstorming. En ce moment, le produit est que vous pouvez brancher des choses que vous savez sur votre produit et les extraire directement de votre site Web. Comme ce qui est juste une description simple de ce que vous faites, et en un clic, vous pouvez générer tous les types de contenu comme des publicités pour tous vos différents canaux , Google, Facebook, Instagram, et cetera. Vous générez des descriptions de produits, des méta-marques de référencement, différentes pages de destination pour différents segments d'audience, des articles de blog, les neuf yards entiers.
Mais ce n'est pas entièrement personnalisé, nous ne descendons pas encore cette voie. Mon objectif principal avec CopySmith en ce moment est de savoir comment éloigner les utilisateurs de regarder cette page vierge? Et la prochaine étape est de savoir comment sortir les utilisateurs de Google Sheets? Ce qui est un autre problème qui n'est pas lié à l'IA, mais juste un problème de gestion des gens n'utilise pas de type de document qui est fait pour la copie. Lorsqu'ils éditent des publicités Google, éditant des publicités Facebook. C'est dans une feuille de calcul Google la plupart du temps et ils demandent des commentaires à leur patron. Et si vous avez déjà fait des commentaires dans les feuilles de calcul Google, vous savez à quel point c'est horrible. Vous devez trouver le petit triangle jaune et une très petite cellule et planer dessus.
Je vois ce que nous faisons comme extrêmement différent de la précision, mais nous nous concentrons toujours sur les spécialistes du marketing. Nous nous concentrons sur le déverrouillage de leur création afin qu'ils puissent arriver d'abord beaucoup plus rapidement, le test A / B beaucoup plus rapidement, et que j'ai vraiment une boucle de rétroaction complète, d'accord, je peux utiliser cet outil pour aller à mes managers, défendre une certaine campagne telle qu'une dépense publicitaire, revenir et évaluer en fait, "D'accord, grâce à Copysimith, nous avons fait de la copie du cours. boucle."
Ce type d'annonce et construisent ce jeu de données horizontalement entre les industries. C'est le genre d'annonce que nous avons vu bien performer pour des entreprises comme vous. Les agences effectuent cette conservation pour un énorme segment de dépenses publicitaires, car elles ont une certaine expertise de ce qui fait bien et de ce qui ne le fait pas, mais vous pourriez évoluer massivement avec les exponentielles auxquelles les entreprises technologiques ont accès.
Jeremy Au: [00:23:10] Pourquoi êtes-vous personnellement enthousiasmé par la construction? Pourquoi êtes-vous ravi de construire une plate-forme?
Jasmine Wang: [00:23:15] Je suis vraiment excité par l'écriture de l'assistant de l'IA. Vous avez probablement entendu un peu de la ligne de lancer, je suis écrivain. J'ai passé beaucoup de temps à écrire 80 000 mots dans mon premier roman que j'ai également commencé pendant la période très covide, très générative pour moi, le jeu de mots prévu. Je suis vraiment intéressé par les différentes manières de l'IA et des humains peuvent interagir. Ainsi, la partie du produit qui me fascine personnellement est, et vraiment motivée par est quand j'interviewe des utilisateurs et qu'ils se disent: "Wow, je n'y ai pas pensé auparavant." Ou, "Oh, c'est vraiment intéressant. Remplissons cela à CopySmith et voyons ce qu'il génère."
Je suis donc vraiment intéressé par ce chemin de, oh, j'ai commencé ici et je n'ai vraiment aucune idée de ce à quoi ressemblera cette campagne. Beaucoup, beaucoup de dollars.
Jeremy Au: [00:24:37] Ouais. J'ai toujours tendance à commencer à écrire sur Nanowrimo , c'est ce que j'écris, et le bloc de l'écrivain est toujours important lorsque j'écris manuellement. Alors oui, je suis ravi de voir l'IA pour m'aider à me faire traverser la ligne d'arrivée.
Jasmine Wang: [00:24:54] Ouais, totalement. Vous emmener à travers la ligne d'arrivée ou vous amener à la première étape, ce qui est également très difficile. L'édition est beaucoup plus facile que l'écriture.
Jeremy Au: [00:25:01] Oh, c'est sûr. Certainement. Ce qui est intéressant, c'est aussi que lorsque vous construisez cela, vous avez vraiment abordé le marketing comme cas d'utilisation. Je veux dire, pourquoi pensez-vous que les spécialistes du marketing voudraient quelque chose comme celui-ci ou des outils comme celui-ci ou aiment comme celui-ci?
Jasmine Wang: [00:25:15] Nous pensons cela parce qu'ils nous le disent. Tant de spécialistes du marketing sont très alphabétisés technologiquement, très alphabétisés et ils ont chassé quelque chose comme ça. Je souhaite que cela puisse pouvoir rédiger une copie avec cela. C'est une tâche que les spécialistes du marketing doivent faire jour après jour, surtout s'ils n'ont pas de rédacteur interne. Et beaucoup d'entreprises ne le font pas, elles externalisent une agence ou elles ont un pigiste à temps partiel, ce ne sont que des entreprises qui se soucient vraiment de leur voix de marque et de leur messagerie où elles embauchent un rédacteur interne à temps plein.
Nous l'avons donc vraiment vu dans les interviews. Je n'ai pas de formation en marketing. Peu de gens merveilleux de notre équipe ont des antécédents d'agence, des antécédents en marketing, donc c'est vraiment une traction d'utilisateurs contre moi en poussant et en construisant un archétype ou un personnage marketing que j'ai dans mon esprit, car pour être honnête avec vous, il n'y en a pas. Je n'ai pas fait beaucoup de marketing, sauf pour mon propre magasin Shopify que j'ai commencé l'année dernière pendant que j'étais à Open IA, et je me suis fait commencer à penser au marketing en premier lieu, mais je suis un horrible marketing. Ce magasin Shopify a complètement échoué parce que je suis horrible dans le marketing.
Je construis donc pour un archétype que je n'ai pas dans ma tête, mais me vient plutôt tous les jours avec une rétroaction des fonctionnalités. Nous avons maintenant une chaussette communautaire d'environ 200 personnes. Ils sont comme, "Jasmine, j'ai besoin de ça." Ou: "Pouvons-nous faire un entretien utilisateur sur ce flux parce que je ne pense pas que cela ait du sens pour mon cas d'utilisation d'agence où je gère 30 clients." Donc, certainement directement des gens qui font ce genre de travail tous les jours, puis une traction par rapport à un processus de produit push.
Jeremy Au: [00:26:52] Comment abordez-vous ces conversations avec les spécialistes du marketing? Je veux dire, entrez et c'est juste comme "Hé, qu'est-ce que tu veux faire pour toi?" Parce que c'est un outil mais en même temps, c'est aussi un gros mot accrocheur. Je suis juste curieux de savoir comment vous abordez ces interviews utilisateur?
Jasmine Wang: [00:27:11] Ouais. Les premières interviews que j'ai eues avec des gens qui ressemblaient davantage: "Comment obtenez-vous des idées? À quoi ressemble une session de brainstorming et à quoi ressemble le processus de conceptualisation entier du début à la fin d'une campagne? Que faites-vous?" Et il s'avère que beaucoup de gens ont des séances d'écriture qu'ils font en collaboration pendant une heure ou plus à la fois. Ils bloquent ces morceaux où ils sont juste avec d'autres personnes de l'équipe où ils sont: "D'accord, disons simplement 10 variantes de titres de Facebook."
Et c'était super intéressant pour moi. Et maintenant, c'est quelque chose qui existe dans CopySmith, où vous pouvez simplement brancher des mots clés et vous obtenez instantanément une douzaine de variantes de titres Facebook qui auraient autrement pris cette heure de travail. Donc, vraiment au début des interviews utilisateur que je regardais, d'accord, quel est le processus entier? Et c'était en grande partie aussi parce que je n'ai aucune expérience en marketing comme surtout comme une entreprise élevée ou une entreprise plus établie.
Alors, quelle est cette fonction très complexe multipartite? À qui parlez-vous? À quoi ressemble votre journée? Donc, beaucoup une interview de découverte et en tant que produit, je suis devenu plus impliqué et nous faisons maintenant plus d'interviews de conception, "D'accord, de quoi avez-vous surpris dans ce produit?" Ou: "De quoi avez-vous été déçu? Quelles sont les choses qui vous ont fait aller:" Oh, wow, je suis curieux à ce sujet et je veux en faire plus? ""
Il y a donc certainement une segmentation claire où j'essayais au départ, d'accord, d'accord, à quoi ressemble mon public et mon utilisateur? Et puis après, après que quelque chose existait en faisant des entretiens de produits plus traditionnels où nous regardions les gens utiliser le produit, comprendre où ils sont restés coincés, tous les moments d'incertitude ou de confusion ou de souhait pour plus.
Jeremy Au: [00:28:50] Ce qui est intéressant, c'est que non seulement vous êtes en mesure de résoudre un problème qui n'est pas en écriture, mais aussi des descriptions, des métadonnées, des pages d'atterrissage, des articles de blog, où il est tout simplement époustouflant, car historiquement d'un point de vue humain, toutes ces personnes sont cinq ou six personnes différentes spécialisées dans chaque chose. Mais pour vous, c'est cette même sortie, ce sont ces différentes variations. Pensez-vous que cette nouvelle approche de la façon de gérer les choses, pensez-vous qu'ils pourraient débloquer de nouveaux ... Je ne sais pas, des rôles de travail, je suppose? Comme Ai Shepherd.
Jasmine Wang: [00:29:23] 100%. Comment je positionne le client CopySmith, et en fait je vais introduire un nouveau verbe ici. J'ai nommé Copysmith très intentionnellement. Le copysmith étant similaire à l'observation. Donc, vous mettez dans cette partie que vous sortez quelque chose de qui est utile, mais c'est en fin de compte l'humain de le polir. Que ce soit, oh, quelque chose sur les directives de marque spécifiques et vous n'êtes pas en mesure de dire à une IA de votre ligne directrice de marque de 20 pages qui est dans un PDF sur le format possible. Ou vous connaissez une promotion spécifique qui se produit, ou je pense que la chose la plus importante que vous entrez dans le territoire dans lequel votre entreprise n'a pas été auparavant.
Donc, même si nous comprenons, d'accord, c'est votre contexte d'entreprise parce que nous scriptons votre site Web et que nous savons ce que vous avez fait auparavant, peut-être que Coca-Cola veut aller d'une manière totalement différente pour 2021 comme tout le monde. C'est quelque chose dans lequel les humains sont particulièrement bons. Et je pense que je ne l'appellerais pas un berger de l'IA, je ne sais pas comment je l'appellerais. Nous les avons appelés Copier Smithers, les gens qui copient la forge , mais je pense certainement qu'il y aura de nouveaux rôles pour les gens qui apprennent à travailler avec l'IA extrêmement efficacement et à vraiment adopter ce nouveau paradigme et ce qui est de créer tout ce qu'ils font de manière créative.
Il ne doit pas être juste à copier, ils pourraient composer un morceau de musique. Ils pourraient essayer d'architer un nouveau bâtiment, il y a beaucoup de processus créatifs que je pense qu'il y a beaucoup de travail manuel en ce moment qui est assez fastidieux. C'est vraiment, vraiment difficile pour un humain de dire la même chose de 10 manières différentes, nous ne sommes tout simplement pas programmés pour le faire. Nous nous habituons à utiliser les mêmes modèles car ils sont efficaces pour nous juste en termes de quelque chose comme l'espace de calcul dans nos têtes. Nous n'avons tout simplement pas beaucoup de mémoire. Les AIS sont vraiment bons dans ce domaine, l'IA n'est pas bonne pour savoir ce qui est vrai et ce n'est pas non plus tourné vers l'avant.
Je pense que le rôle de l'humain sur le lieu de travail évoluera pour savoir où nous nous dirigeons, où nous voulons aller et pointer ce moteur très puissant dans cette direction et façonner sa production par rapport à faire le jour à jour, je ne l'appellerais pas Drushiger, mais juste très lourd de faire cela qui accumule votre cerveau pour différentes variantes. Donc, Shepherd pourrait être un terme apt, je n'ai pas un meilleur terme comme Navigator ...
Jeremy Au: [00:31:43] Wrangler.
Jasmine Wang: [00:31:44] Ouais, Wrangler, ouais.
Jeremy Au: [00:31:47] Ouais, ce qui est intéressant, c'est que nous voyons définitivement une tonne de ces IA et vous avez abordé quelque chose de vraiment intéressant, c'est que l'IA regarde vraiment le passé et nous essayons de clôturer et n'a pas de bon sens sur ce que nous essayons de viser.
Jasmine Wang: [00:32:02] Ouais. Je dis parfois cela aux amis qui ne comprennent pas l'IA ou qui se sentent menacés par l'IA et reconnaissant que l'IA est le plus grand voleur. Il a volé tout le travail de l'humanité. Il a été formé toutes les données que l'humanité a jamais produites. Et quand j'utilise des données qui sont un terme franc, mais que je pense aux Bibles, pensez à tous les textes saints. Pensez à tout ce qui est important que quiconque ait jamais écrit en ligne, les blogs Tumblr de tout le monde. Tout ce qui est important et vulnérable et les meilleures œuvres de leur vie des gens ont tout cela.
Et nous ne devons donc pas à mon avis, à mon avis, avoir honte ou surpris lorsque l'IA peut écrire au niveau d'un humain normal. Je suis presque comme, "bien sûr." Vous avez été formé sur toutes les données et vous utilisant et de manière personnifiée, mais l'IA a été formée sur toutes ces données qui est si importante pour l'histoire de l'humanité. Bien sûr, il peut écrire d'une manière qu'il peut ressembler à un tweet normal ou quelque chose, mais il est également fondamentalement limité de cette façon. Il se tourne purement vers le passé. Il est difficile de garder les modèles à jour.
Comme GPT-3, par exemple, les données n'ont des données que jusqu'en 2019. Il ne sait rien de Covid. Peut-être que même si je ne suis pas un expert en termes de ... Je ne suis pas un marketing à volume élevé, mais j'imagine que la messagerie a énormément changé en termes de fonctionnement des publicités et de ce que les messages résonnent avec les gens au cours de 2020. L'IA ne peut pas suivre en termes de changements quotidiens et ne peut pas prédire à l'avenir, et que c'est là que les humains viennent. Cette raison, pas seulement pour un objectif curatoire curatoire, désolé, mais en tant que réglage de la définition des valeurs et de la trajectoire d'une manière beaucoup plus profonde dans ce sens de la direction.
Jeremy Au: [00:34:07] Y a-t-il des approches sur la façon dont vous le rendriez plus en avant? Avons-nous une case à cocher où nous disons: "Hé, AI, je sais que j'ai vraiment aimé les beignets au cours des 20 dernières années de ma vie, mais pendant les cinq prochaines années, j'aimerais perdre 20 livres, alors pourriez-vous m'épargner sous cet angle et m'envoyer plus de choses autour de la nutrition et de la meilleure condition physique?"
Jasmine Wang: [00:34:29] Je veux dire, c'est super intéressant. Je dirais oui simplement parce que je peux imaginer des systèmes algorithmiques en faisant cela, et je ne suis pas un expert des systèmes ou algorithmes de recommandations, mais il y a eu beaucoup de plaintes de la communauté technologique humaine de la technologie répond à mes désirs mais pas pour mes besoins ou ma vision à long terme de qui et quel type de personne que je veux être. J'imagine que cela est technologiquement possible, mais qu'il soit économiquement viable ou souhaitable, encore une fois la question de l'économie que je ne connais pas très bien.
Je ne sais pas s'il est incité économiquement pour Facebook pour vous aider, Jeremy, perdre du poids à moins qu'il y ait quelque chose qu'ils peuvent vous vendre autour de cela. Donc, j'achète totalement que c'est technologiquement possible et que vous n'avez probablement même pas besoin d'une IA, car c'est un ensemble très explicite de préférences que vous donnerez un système. C'est comme: "Hé, Facebook, tu m'as montré beaucoup d'annonces pour les beignets, je ne veux plus de beignets. Veuillez me montrer des annonces pour les solides et les plans de perte de poids." Je suis sûr que Facebook, s'ils le souhaitent, pourraient le faire technologiquement. Et la question se résume à nouveau à l'économie.
Jeremy Au: [00:35:38] Eh bien, je veux dire, je pense que l'économie est là. Je veux dire, les gens dépensent des milliards de dollars en gymnases qui ne sont pas utilisés. Ils dépensent des milliards de dollars en salades et toutes sortes de trucs ambitieux de haut niveau, donc je pense, oui, il y a certainement beaucoup de choses là-bas et bien sûr, ce n'est pas nécessairement généré par les entreprises, mais ce serait plus généré par les utilisateurs. Parce que le travail de Dunkin 'Donuts est de vendre des beignets dans leur point de vue, alors que le consommateur connaît le mieux sur sa direction future, non?
Jeremy Au: [00:36:03] ... et comment transcender cela. Avez-vous déjà pensé à l'IA en tant qu'entraîneurs, je veux dire, des services de coaching?
Jasmine Wang: [00:36:09] Ouais. J'ai vu quelques incursions intéressantes dans cet espace et j'ai en fait eu beaucoup d'entraîneurs. J'ai eu un coach d'écriture, un coach de productivité, un coach de vie, l'ensemble des neuf yards. Et une grande partie de la valeur que je tire d'avoir un coach a le sentiment que quelqu'un écoute, pas le contenu exact de ce qu'il me dit. Je suis donc très curieux de ... Je n'ai pas exploré beaucoup de ces solutions de coaching d'IA, mais certainement une question si je les approchais d'un point de vue de l'utilisateur ou de l'investisseur providentiel potentiel, est-ce que vous pensez que les gens tirent généralement du coaching et que pensez-vous que les gens voudraient récolter de votre service?
En termes de contenu, mes antécédents dans la PNL ne sont en fait pas en général PNL mais dans les modèles de dialogue, j'ai donc pensé au cas d'utilisation du coaching auparavant. Vous pourriez probablement le personnaliser dans une certaine mesure, vous ne seriez pas en mesure de le personnaliser à un segment d'utilisateur de celui-ci simplement en raison des coûts de si vous vouliez affiner le modèle et peut-être juste pour sauvegarder très rapidement. Les modèles de traitement du langage naturel n'ont qu'une certaine fenêtre dans laquelle ils peuvent conserver des informations. Vous pouvez les considérer comme des êtres humains extrêmement oublieux.
Vous ne pouvez donc avoir qu'une conversation très courte avec un modèle où il se souvient de tout ce que vous avez discuté. Vous n'avez vraiment que deux options. Vous pouvez affiner un modèle sur un utilisateur, connaissez simplement toutes les informations à leur sujet et donc vous n'avez pas cette fenêtre de contexte, ce genre de type en particulier pour un utilisateur particulier mais plutôt un utilisateur de modèle un. Ce serait beaucoup trop cher. Nous n'avons pas encore de méthodes pour le faire, eh bien, selon les modèles de tarification de ces entraîneurs d'IA où nous pourrions faire cela, ou vous avez franchement un entraîneur merdique qui oublie ce que vous leur avez dit hier.
Donc, en ce moment, je ne pense pas que ce soit super viable, mais je serais très heureux d'avoir tort et je pense que le monde bénéficierait d'un coaching sur nous, je pense que c'est l'une des choses qui a débloqué une tonne de valeur dans ma vie et je souhaite que plus de gens aient pu accéder. Je suis excité à ce sujet, mais je pense vraiment qu'il y a encore des défis à la fois du point de vue du produit de I Care parce qu'un coach m'écoute, c'est la valeur dérivée des entraîneurs. Des défis de marge technique / commerciale également qui accompagnent également les produits.
Jeremy Au: [00:38:26] C'est tellement vrai. Et je pense qu'il est intéressant que vous l'ayez encadré comme non seulement la sortie qui, c'est comme vous dire de faire un ou B, mais aussi l'écoute de côté, cette comptabilité, le côté de la compagnie. Et c'est intéressant, je veux dire, nous voyons certainement beaucoup d'approches différentes en ce moment avec des répliques et d'autres approches qui fonctionnent vraiment de l'angle de non pas nécessairement de la responsabilité mais définitivement de la compagnie.
Cela me rappelle Tamagotchis et Neopets à l'époque, non? Où vous collez votre visage dessus. Chaque IA est en tant qu'enfant en ce moment afin que vous puissiez le pardonner d'être oublieux. Il y a donc une énorme composante d'empathie. Et une chose dont je me souviens toujours de mes amis, bien sûr, ils traitent des robots et tout est facile, des exemples de grande empathie avec l'IA ou les robots et il y a aussi beaucoup de violence contre l'IA et les robots. Il y a une bifurcation ou une dispersion étrange de cette réaction humaine. Qu'en pensez-vous?
Jasmine Wang: [00:39:23] C'est une question super intéressante et je serais curieux de ne pas avoir lu les études sur le sujet s'il y a un chevauchement entre ces deux publics ou populations. Y a-t-il une bifurcation où une population traite très bien les robots et anthropomorphiser les agents et certains qui les traitent horriblement? C'est intéressant. J'essaierai d'offrir deux pensées non intuitives. Premièrement, je pense que faciliter l'empathie avec l'IA a ses dangers ou ses inconvénients, ce n'est pas nécessairement une bonne chose. Parce que cela pourrait nous permettre de nous inciter à faire confiance à l'annonce plus que ce qui est justifié.
Par exemple, il y a eu une étude, j'oublie l'auteur maintenant, où un bot a été laissé dans un dortoir de Harvard car il a simplement demandé un accès. C'était comme: "Pouvez-vous me laisser entrer dans le dortoir, je fais une livraison? Et quelque chose comme 70% plus des étudiants les laissent entrer. Et il s'agit d'un campus hautement gardé où ils ont un accès cartonné aux portes et il était censé simuler des choses très violentes comme une menace de bombe, comme un robot aurait pu entrer et avoir facilement violé la sécurité de ce bâtiment. Et c'était un robot souriant.
Ainsi, des scénarios comme celui-là où nous devons vraiment nous assurer que la confiance est bien calibrée et que la confiance est justifiée par un système avant de lui faire confiance et d'utiliser une économie plus littérale, je ne pense pas qu'un visage mignon soit un signal précis pour ce type de confiance. Nous devons croire que le système est fiable. Il y a eu différents systèmes mis en place pour certifier la sécurité de certains systèmes dans d'autres industries. L'IA pourrait, et sous mon impression devrait, évoluer vers ce type de modèle. Et ce genre de signaux est de véritables signaux pour la sécurité. Nous n'entrerions pas dans un avion simplement parce qu'il a un visage souriant, mais nous pourrions faire confiance à un robot parce qu'il a un visage souriant dessus et cela m'inquiète. C'est donc une pensée involontaire, nous ne devrions peut-être pas être empathiques avec les robots.
Et puis pour les personnes qui sont vraiment violentes avec les robots, il y avait une étude, je ne suis pas sûr de savoir qui a posé cela, mais ils ont dit que l'une de leurs préoccupations concernant les personnes traitant violemment des robots anthropomorphisés était que cela pourrait les amener à réduire leurs normes sur la façon dont ils traitaient d'autres humains. Donc, les robots s'ils ont fait ressembler à des humains peuvent se sentir comme des patients moraux et si nous violons simplement cela en les battant ou en les traitant terriblement. Il y avait une position que nous pourrions donc traiter vraiment les humains dans nos vies ou les normes inférieures, généralement pour la façon dont nous traitons les autres êtres sensibles. Si nous savons que ce robot n'est pas sensible mais semble quelque peu sensible, il pourrait affecter et colorer nos perspectives de nos perspectives d'autres êtres sensibles.
Jeremy Au: [00:42:01] C'est vraiment intéressant parce qu'il y a tellement de difficulté et je pense que la bonne perspicacité que j'ai, c'est qu'il n'y a peut-être pas de différence entre ceux qui s'en soucient par rapport à ceux qui font de la violence et peut-être que l'empathie entraîne leur violence . C'est en fait un très bon aperçu, au fait. Je m'assurerai de créer un lien vers tous ces philosophes et articles sur les transcriptions du site Web.
Jeremy Au: [00:42:26] génial. Eh bien, merci beaucoup, Jasmine. J'apprécie vraiment que vous preniez le temps de partager votre voyage.
Jasmine Wang: [00:42:30] Merci beaucoup, Jeremy. C'est une conversation amusante où nous avons trop parlé de l'économie, le sujet dont je ne sais rien, mais oui, très amusant. Merci beaucoup de m'avoir fait.
Jeremy Au: [00:42:41] Eh bien, j'ai hâte de doubler et de revoir ce sujet et de voir comment nos prédictions et nos pensées ont évolué.
Jasmine Wang: [00:42:49] Nous serons probablement extrêmement faux, mais il est bon que nous fassions des prédictions, nous devenons meilleurs dans la prévision. Merci beaucoup, Jeremy.
Produit par Adriel Yong