Jasmine Wang on ai copywritingで、人間の労働とAIの信頼と安全性を増強すると交換-E52
「私が一緒に働いていた人々がどれほど驚くべきもの、私たちが取り組んでいる技術がどれほど影響力があるか、そして最後の特徴は、より安全で責任ある方法で世界に展開されるように、これの軌跡に影響を与えることができるということです。 -ジャスミン・ワン
Jasmine Wang、マーケティング担当者向けのAIブレーンストーミングパートナーであるCopysmithの共同設立者兼CEOです AI 、 Openai 、およびモントリオール学習アルゴリズム（MILA）のAI研究に深く関与していました。
、Lyft Selfunivingのエンジニアリングと研究、およびMicrosoft Researchの新興市場グループの技術。彼女はまた、特にインタラクション、 Kleiner Perkins 、 8VC 、 Microsoft 、およびThe Fulbright Foundationによって、エンジニアリング、研究、および学術フェローシップを受け取りました。
、マギル大学でコンピューターサイエンスと哲学の学士号を取得しました。彼女の自由な時間に、彼女はピアノを弾きます。
このエピソードのコミュニティディスカッションは、 https：//club.jeremyau.com/c/podcascs/52-jasmine-wang-on-ai-copywriting--augmenting-human-labor-ai-trust-and-safetyety
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ジャスミン・ワン： [00:00:33]こんにちは、ジェレミー。ここにいることに興奮しました。
Jeremy Au： [00:00:36]まあ、それはとても魅力的です。つまり、私たちはデッキ、この素晴らしいコミュニティを通して出会いました。AIを活用するためのあなたのアプローチに本当に魅了されました。あなたの旅だけでなく、未来がそうなると思うものも共有することに興奮しています。
ジャスミン・ワン： [00:00:52]どうもありがとう。私たちはこれにもっと飛び込むことができますが、私たちは本当に巨大でエキサイティングなものの最前線にいます。GPT-3と地平線上にある他のすべてについておしゃべりすることに興奮しています。
Jeremy Au： [00:01:03]素晴らしい。あなた自身の言葉でまだあなたを知らない人のために、あなたはあなた自身の個人的な旅についてどのように共有しますか？
ジャスミン・ワン： [00:01:11]私はカナダで最も主要な都市であるエドモントンで育ちました。ですから、非常に寒いと考え、石油とガス、非常に保守的で、スタートアップなし、テクノロジーを考えてください。私は、コンピューターサイエンスやソフトウェアエンジニアリングが高校を卒業するまで道でさえあることを知りませんでした。私は大学のためにモントリオールのマクギルに行きましたが、実際に比較文学で学校を始めました。私は本が大好きで、書くのが大好きです。私は最初のハッカソンに出席し、私が取り組んでいた非営利団体のためにウェブサイトを紡いだ後、コンピューターサイエンスになりました。その瞬間、私はコンピューターサイエンスに切り替え、基地の工学に時間を費やした後、自然言語加工に本当に恋をしました。
私はいくつかのスタートアップで働いていましたが、それは地元のモントリオールに拠点を置くスタートアップであるブリーザーを始めました。その後、私は彼らの自動運転チームにいたLyftに行きました。また、Squareで資本チームでエンジニアリングの役割と、その時点で伝えられた執筆からこのスレッドのようなもので働いていました。私は自然言語処理に本当に興味を持ちました。言葉をベクトルとして表現できるという事実は信じられないほどでした。私は世界最大の深い学習学術研究所であるミラで研究をしました。それは、モントリオールとカナダに拠点を置く3人のディープラーニングのゴッドファーザーの1人であるヨシュアベンギオその後、Microsoft Researchと52がリリースされたAround Arountで働いていました。
そして今、私はAI駆動のコピーライティングツールであるCopysmithに取り組んでいます。 GPT-3の組み合わせを使用して、コピーのドラフトを支援します。あなたが常にブレーンストーミングのパートナーであるので、私はそれを考えていますが、私はここであなたにフルピッチを与えに行くことはありません。それが私がこれまでのところ旅を要約した方法です。時間が経つにつれて、私はモントリオールとサンフランシスコの間で多くの時間を費やしました。現在、エドモントンに戻っているので、サークルはパンデミック中に描かれています。
Jeremy Au： [00:03:07]それは驚くべきことです。、AIだけでなく、ナッツやボルト、そしてそれの政策面についても考えていた興味深い旅をしたことです私はただ興味があります、何がそれを駆り立てましたか？
ジャスミン・ワン： [00:03:26] 100％。テクノロジーに関する私の魅力は、私が元々人文科学から来たので、私は思う。私はピザズとテクノロジーの汎用性と力が大好きですが、最終的にそれが人々にどのような影響を与えるかに関心がありました。そして、私はそれがほとんどわずかなことであることを知っています、今日、技術と社会の研究は本当に暑くなっています。スタンフォードのすべてのCS学生は哲学のマイナーを望んでいますが、それは本当にとても重要であり、私が行った専門と方向性を選んだ方法はいくつかの指標でした。私が一緒に働いていた人々がどれほど驚くべきか、私たちが取り組んでいる技術はどれほどインパクトがあるかを気にしました。最後の特徴は、より安全で責任ある方法で世界に展開される軌跡に影響を与えることができることです。したがって、すべての道路は、安全で責任あるAIを指していました。
AIは明らかに今年のホットトピックであり、10年ではないにしても、多くの才能がAIに取り組むことに群がっています。そしてそれに関連し、その理由の1つは、私が飛び込む必要がなく、インフラストラクチャレベルから安全で責任のある方法でこれをどのように展開できるかだけでなく消費者向けレベルでもこれを完全に考えていない多くの影響を持っている業界に大きな影響を与えていることです。ここでは、安全で責任ある展開に関する多くの異なる質問です。知的に興味深いと思いましたが、これらの3つのこと、偉大な人々、非常にインパクトのあるテクノロジー、そして曖昧なまたは曖昧な質問がたくさんあることを満足させました。
Jeremy Au： [00:05:11]驚く。また、AIの倫理とそのすべてのものに関するクラスを受講したことも共有しました。あなたが持っていた特定のお気に入りのクラスやそのキックがあなたのためにその旅を始めた瞬間はどこでありますか？
Jasmine Wang： [00:05:25]私は哲学の未成年者を取りました。その一部として、私のお気に入りのクラスのいくつかはAIと科学哲学の哲学にありました。科学の哲学の中でいくつかの質問を選ぶために、申し訳ありませんが、AIの哲学、私たちは実際に、この分野の思想家の歴史を見るだけなら、人間が機械について持っていたこれらの心配が人類の歴史のほぼすべてに存在していることに気付きました。 「ああ、aiは私たちに取って代わるでしょうか？」というこの質問です。これは産業革命の間に尋ねられた質問でした。
一部の学者と学者は、これをテクノロジーパニックのシシフェアンサイクルと呼んでいます。同様に、私たちはこの岩を「ああ、いや、この次のことが物になるのでしょうか？」そして、それについての心配は、技術的なサイクルに合わせて、非常に周期的に起こります。そして、これは単なる発生を続けるパターンであり、これは本当に興味深いことです。これは、AIが違いはないということではなく、実際には違うと思います。
実際、革命は前に見られたことがありませんでしたが、実際には実際には真実であり、遡及的に遡及し、「ああ、私たちはそのサイクルに合格したことを嬉しく思います。しかし、それはAIの哲学の歴史を調べるだけで本当に興味深い洞察でした。
Jeremy au： [00:07:06]私が消費する方法は、私がSFの大きな読者であり、AISは常に自然の悪役であり、ますます主人公であるということです。最近の最高のサイエンスフィクションのいくつか、補助的正義、et cetera。しかし、これらについては、実際には実際にAIの主人公を物語と、彼らがどのように人類を発見するかを奪っています。だから、私が見ている興味深い作品とトレンドがあります。だから私はあなたの角度から興味があります。あなたがそれを勉強したり、考え、それについて働いたり、あなたの個人的な考えを持っているのではなく、あなたのAI周辺のあなたの個人的な哲学のように、私はあなたの角度から興味があります。
Jasmine Wang： [00:07:50] AIに本当に興奮しています。 AIの世話をすることができるテープが1つあると思います。私も同意します。AIと協力することが避けられない場合です。一部の人々は、「ロボットオーバーロードを歓迎します」と控えめです。そして、私は実際に別の見解を持っています。そこでは、AIがロックを解除できることに本当に興奮しています。作家として、私は創造的な執筆に多くの時間を費やしました。 AIに望むものの例。 「さて、ジェレミー、私はシーンから書いたこの段落があります。私が使用したすべての副詞の15の分散を与えていただけますか？副詞だけを与えていただけますか？
それはあなたの時間の良い使用ではありませんが、決して気にしないでください、それは私の時間をうまく利用していないことです。その命令を指定するのに時間がかかりすぎます。しかし、それが可能であれば、それが私の執筆の過程で自然に起こった場合、もちろん私の文章はより良いでしょう。もちろん、私のクリエイティブは増強されます。 「ああ、私はその言葉をそのように使用することを考えていなかった」と思っています。そして、それが私がAIから本当に興奮しているアプリケーションです。この創造性がアプリケーションを増強しているのは、コピースミスについて話すときにもっと話すときです。
そして、私は本当にすべての次元に非常に多くの領域があると感じています。ここで私たちが小説や文書を書いているテキストについて話しているだけです。 AIは、私たちがはるかに効率的かつ迅速に探求し、それなしでは到達しなかったかもしれない領域を探求するのに役立ちます。これはすべてのドメインにとって可能だと思います。私は作家なので、そのようにAIについて考えますが、多くの人がAIを見て、それがそれらに取って代わるという恐怖でAIを見ていると思います。しかし、多くの分野では、このAIが実際に私の仕事を増強するので、実際に自分自身を位置付けるべきだと思います。これをワークフローに積極的に統合して、AI Plus HumanがAIではなくデフォルトのパスであるようにします。私はそれに興奮しています。
Jeremy Au： [00:09:48]面白いです。個人的に興奮し、それの増強要素に興奮しています。
ジャスミン・ワン： [00:09:55]ええ、まさに。私はそれについて興奮していますが、AIコミュニティと業界がこれらのアルゴリズムの影響について、それについてより広く考える必要があると考えられることは間違いなくあると思います。そして、この1年間、それについての会話は劇的に増加したと思います。たとえば、映画ソーシャルネットワークのリリースにより、彼らは俳優にこれらのAIを実際に内臓的にした方法で行動しました。私たちはマイクロターゲティングを行っていますが、それは私たちのニュースエコシステムと真実が非常に広く解釈されたことを意味しますか？
しかし、ええ、私は両方とも興奮していると思いますが、私は...私は楽観主義者だと思うので、これは完全によく考えられていないかもしれませんが、私たちがすでに緩和することに注意する必要があるという巨大な欠点があり、企業が彼らの内部および外部のフェイスの慣行についても、研究者とより広範なコミュニティに慣れている必要があることも知っています。 AIコミュニティには非常に多くの異なる利害関係者がいますが、それを本当にユニークにしています。それは研究のブレークスルーだけでなく、製品化可能で膨大な経済的価値を持つ研究のブレークスルーです。
Jeremy Au： [00:11:08]興味深いのは、あなたのLinkedInには、「デフォルトの経済学者とAIの研究者がAIがすべての人間の労働を自動化できると信じているという大きな声明があるということだと思います。興味深いのは、実際に道路にフォークがあることを暗示しているということです。つまり、すべての人の信念のような点でフォークがありますが、あなたはそれを正しい方向に導くのに役立つと言っています。私はただ興味があります、あなたはそのフォークを作成するものは何だと思いますか？
Jasmine Wang： [00:11:42]これは大きな質問であり、私が熟考していることです。私は実際に私よりもわずかに有名ではない別の起業家を指摘します。イーロン・マスクは、Neuralinkに取り組んでおり、Neuralinkでの彼の明示的な目的は、AIの更新率で人間を最新の状態に保つことです。これは、人間のAIの増強の極端な例の1つであり、文字通り脳内にコンピューターを埋め込んで、AIと非常に密接にインターフェイスできるようにします。そして、私はそのスペクトルに沿って物事があると思います。
それがフォークの片側であり、AIと協力して、ワークフローでAIを活用しています。それがソフトウェアとしてやり取りするか、脳に埋め込まれているかどうかにかかわらず、スペクトルがありますが、一部の人が自分の意志からAIを拒否するか、アクセスできないフォークが1つあります。そして、このフォークは、従業員がAIを使用するか、単に人間の労働を使用するかどうかを選択する必要があるようにしていることがわかります。
そして、私はエコノミストではありません。これは私が経済学者と話しているだけです。デフォルトでは、AIがすべての人間の労働に取って代わることができる場合、これがAIの研究者が信じるものである場合、それは時間の経過とともに人間の労働よりも安くなります。したがって、私が理解している唯一の経済的インセンティブは、同じ品質であれば常に最も安いものを使用することです。したがって、デフォルトでは、すべての企業が人間の労働の代わりにAI労働を採用するように経済的に奨励されます。
私が本当に座っている問題は、どうすれば人間を経済的に実行可能にすることができるかということです。極端な解決策はNeuralInkです。これは、AIと相互作用できるこの次世代の人間になりますが、他にも構築するツールもあると思います。企業は、これらのさまざまなフォーラムに関して自分自身を配置することを構築できます。彼らは私たちがOAジョブを自動化するように自分自身を位置付けることができます、またはあなたは自分自身をノーとして位置づけることができます、私は彼らの仕事で人間をより良くしたい、あなたが今まで見たことのない新しい高さに到達し、彼らをより生産的にし、私はラダーフォークに自分自身を位置づけたいです。そして、たとえそれが経済的に長期的に不可能であっても、私たちは試してみるのは私たちのことであり、私はそれに真剣に取り組みたいと思っています。
Jeremy Au： [00:13:54]ええ。つまり、あなたは火力とそうするための軌跡を持っていると思います。そして、私は何が面白いと思いますか。つまり、私は学部生としてエコノミストとして訓練したということです。私の名誉の論文は、世界中に技術の採用がどのように拡散し、採用の速さについてでした。
ジャスミン・ワン： [00:14:09]素晴らしい、あなたはすべてについて私を修正することができます。
Jeremy Au： [00:14:12]ええ。 MBAがこれをどのように活用するのか、これがより良くなることを願っています。そして、あなたが言ったように、必ずしも最も安いものに行くわけではありませんが、利益を増やします。もちろん興味深いのは、もちろんAIがまだ初期の時代のように思われることは明らかだと思います。つまり、非常に難解なドメインの専門知識であり、人々がそれにアクセスできず、過去5年間でAIと実際の世界のケースの間に橋を架け始めるような創設者として過去5年間であります。つまり、あなたはエンジニアである必要はありません...まあ、あなたはテスラの自動運転車を本当に理解するために設計されなければなりませんでしたが、あなたはそれを消費します。しかし今、私たちはB2BとCopysmithがその1つであるSaaSにトリクルを見始めています。その橋と成長を推進していると思いますか？
ジャスミン・ワン： [00:14:56]もう一度お願いします。私を修正してください。私は彼らを恐ろしく間違っている可能性が高いので、ここで再び経済的インセンティブを引っ張ってください。しかし、研究を変換するという点では、基礎研究の研究パイプラインから製品への技術移転を製品に至るまで見ていると思います。基礎研究は、業界が興奮している結果を提供する必要があり、したがって業界が続くと思います。
AIが研究レベルで最先端の結果を本当に提供したのはごく最近だと思います。 「ああ、イメージの分類は今すぐ機能している」または「テキスト生成が今すぐ機能している」というようなものです。そして、業界はそれらの結果を見たり、それらの論文を見たり、明らかにこれらはバイナリではありません。現在、多くのAI研究者が産業にあり、多くの企業はこれらの種類の洞察を活用するために正確にAIの研究室を持っていますが、それを中心にインフラストラクチャを作成しています。
ああ、私はより多くのコンピュータービジョンモデルを展開したいので、より多くのAPIとサービスが行われるでしょう。つまり、AmazonはAWSから多くのお金を稼いでいます。もちろん、彼らは彼らのビジネスの4分の1のようなVision APIや、人々がより簡単に発展するのを助けるインフラストラクチャを提供するつもりです。ですから、私が本当に好きで賞賛するスタートアップを強調します。これは、誰でも機械学習モデルをAPIとして非常に簡単に展開できるYCオープンソースのスタートアップである皮質それは単なるYAMLファイルでした。
これはここでは貧弱な答えですが、革命が起こったように、深い学習が起こったことは非常に最近のことだと思います。そして、非常に最近の結果が、技術の直接的な経験が少なくなっているが、以前に来た人のインフラストラクチャに基づいて構築することができる人々からの重要な業界投資と後続の効果を保証したことをごく最近のことだと思います。
科学も非常に漸進的であるため、科学がどのように進行するかを研究する背景から来ることは非常に興味深いプロセスです。しかし、これを初めてAIの周りでアクティビティを見たとき、あなたはまた、あなたのためにすべての自動スケーリングを処理するAPIを持っているGPT-3を持っているGPT-3では、本当に速い推論時間を持っているので、あなたはそれをする必要はありません。 APIとして扱うだけです。人々はその周りにコードアプリを構築していませんが、これらの異なる作品がどのように出会うことができるか、そしてインフラストラクチャをエコシステムでどのように構築して、専門知識がますます少ない人たちに近づき、驚くべきことだと思います。しかし、私はそれについての完全な理論を持っていません、それはただの研究だけであり、経済的価値がそこにあるので、人々が来ています。
Jeremy Au： [00:17:27]ええ。そのトリクルを見るのは興味深いことであり、これは増加し続けています。子供の頃、私はテルネットで泥のマルチユーザーダンジョンを演奏していました。そして、あなたはテキストを再生し、それは私たち全員によって作成されていました。誰もがそれについてさまざまな部屋に貢献していたので、過去数ヶ月間、私はAIダンジョンGPT-2をGPT-3にプレイしてきましたが、それは爆発でした。そして、私が少し考えていることの1つは、人々が「うわー、この男はゲームを壊すために本当に一生懸命働いている」というようなトランスクリプトをダウンロードできるかどうかです。
また、AIも多くのバックエンドに浸透しており、広告ターゲティング、フィードのより良いパーソナライズ、より良いビデオキュレーションであるため、AIがより多くのバックエンドにトリグに陥り、消費者には見えないため、AIが評価できるようになっていることを見るのは面白いと思います。また、別の角度からも興味深いものだと思います。つまり、AIが統計であるように、一度に冗談を言っていました。右。彼らは以前はAI会社の信用を傷つけていましたが、「ああ、あなたは回帰をしている」ようになります。そして、私は「いいえ。私たちはあなたが使うことができてうれしい分析をしています。」
しかし、私は今、企業が実際にAIを実際に使用しているのを見始めていると思います。なぜなら、それはAPIとして消費者として非常に利用可能であるからです。何に興奮していますか？ AIがより多くのことを駆け抜けて変革することについて、あなたはどのような傾向がありますか？つまり、もちろんマーケティングです。
ジャスミン・ワン： [00:18:59]右。ドメインとして、私は実際に特定のタイプの機械学習に言及するつもりでした。今、私たちはNLPとテキスト生成において明らかに大きな進歩を見てきました。そして、知的な観点から私が本当に興奮しているのは、マルチモーダル世代です。まったく新しい画像を生成し、キャプションを付けてラベル付けできますか？これにより、たとえば自動運転車の安全性など、やろうとしている人々のために、潜在的に巨大なデータセットのロックを解除します。だから私はそれが非常に魅力的だと思います。
私が強調するドメインは、ショーストッパーではなく、驚くべきことではないと思います。私はここに逆のテイクを持っていません、私は自動運転車に非常に興奮しています、それは大きな影響を与えると思います。物事が遅れ続けているので、私たちは思っているよりも近いと思いますが、今後10年以内に起こると思いますので、私はそれについて非常に興奮しています。
そして、私は実際にいくつかの理由でウェブ上のパーソナライズの増加を非常に心配していますが、私たちはそれを見るつもりだと思います。私たちは、あなたのためにパーソナライズされているのは広告だけでなく、ランディングページ全体、あなたのためだけに生成され生成されているウェブサイトの旅であり、そのセグメントのセグメントである世界に絶対に移動すると思います。すでにこれに取り組んでいる企業がありますが、コンテンツが動的に生成されることはまれです。これは、実際にはウェブページを見ることができ、それだけがそれを見ることができる定性的な違いであると思います。
あなたはそのURLを共有することができるでしょうが、それはあなたにしか示されておらず、おそらくそのページに書かれているコンテンツについて創設者自身が驚かないかもしれません。しかし、特定のユーザー上のデータの集約が増加し、前例のない方法でウェブを通り抜けることができるようになっているだけで、少し怖い可能性があると思いますが、クリックスルーレートが高くなるため、ここにはバランスがあります。
Jeremy Au： [00:20:48]それはあなたが取り組んでいるものとまったく似ていますよね？
ジャスミン・ワン： [00:20:51]ええ。私たちが取り組んでいることについて話すことができるページで完全にパーソナライズされているわけではありません。私はそのユースケースについて非常に心配しています。私たちがそのルートを下ることはほとんどありません。私は、コピースミスのことを、常にブレーンストーミングのパートナーのように非常に考えています。現在、製品がどのように見えるかは、製品について知っているものをプラグインして、実際にウェブサイトから直接引くことができるということです。あなたがしていることの単なる説明であるように、ワンクリックで、 Google、Facebook、Instagramなど、さまざまなチャンネルのすべての広告などのすべてのタイプのコンテンツを生成できます。製品の説明、SEOメタタグ、さまざまなオーディエンスセグメント、ブログ投稿、9ヤード全体のさまざまなランディングページを生成します。
しかし、それは完全にパーソナライズされているわけではなく、まだそのルートを下っていません。今のCopysmithでの私の主な目標は、ユーザーがその空白のページを見つめることをどうやって遠ざけることができるかということです。そして、次のステップは、Googleシートからユーザーを取り出すにはどうすればよいですか？これは、AI関連ではない別の問題ですが、人々の経営上の問題は、コピーの目的で作成されたドキュメントタイプを使用していません。 Google広告を編集しているときは、Facebook広告を編集します。それはほとんどの場合Googleスプレッドシートにあり、彼らは彼らの上司にフィードバックを求めます。そして、もしあなたがGoogleスプレッドシートでコメントをしたことがあるなら、あなたはそれがどれほど恐ろしいか知っています。小さな黄色の三角形と非常に小さなセルを見つけて、その上にホバリングする必要があります。
私たちがしていることは、正確化とは非常に異なっていると思いますが、私たちはまだマーケティング担当者に焦点を当てています。私たちは彼らのクリエイティブのロックを解除することに焦点を当てているので、彼らはより迅速に最初にドラフトし、より迅速にA/Bテストを行うことができ、実際に完全なフィードバックループを持っています。さて、このツールを使用して私のマネージャーに行き、広告支出などの特定のキャンペーンを提唱することができます。フィードバックループ。」
この種の広告とそのデータセットは、業界全体で水平に設定されています。これは、私たちが自分のような企業にとってうまくいくと見た広告の一種です。代理店は、広告支出の膨大なセグメントのためにこのキュレーションを行います。なぜなら、彼らはうまく機能していないことの専門知識を持っているからです。
Jeremy Au： [00:23:10]なぜそれを構築することに個人的に興奮しているのですか？なぜあなたはプラットフォームを構築することに興奮しているのですか？
Jasmine Wang： [00:23:15] AIアシスタントライティングに本当に興奮しています。あなたはおそらく少しスローラインを聞いたことがあります、私は作家です。私は最初の小説に80,000語を書くのに多くの時間を費やしました。私は、AIと人間が相互作用できるさまざまな方法に本当に興味があります。ですから、私が個人的に本当に魅了されている製品の一部は、私がユーザーにインタビューしたときのISに本当にやる気があります。または、「ああ、それは本当に面白い。それをコピーシュミスに戻して、それが生成するものを見てみましょう。」
だから私はこの道に本当に興味があります、ああ、私はここから始めました、そして、あなたが始めた場所から100万マイル離れた数マイル離れた数マイル離れた数回の反復の後、あなたがカバーしていないか、あなたが取ったかもしれないのはあなたがこの種のブレーンストーミングパートナーなしで覆われていない人のためにこの種の人たちのために利用できるようになりました。多くのドルのゼロ。
Jeremy Au： [00:24:37]ええ。ナノウリモで書き始める傾向があります。これは私が書いているものであり、作家のブロックは手動で書いているときは常に大きなものです。ええ、AIが私がフィニッシュラインを越えて私を連れて行くのを手伝ってくれるのを見て興奮しています。
ジャスミン・ワン： [00:24:54]ええ、完全に。フィニッシュラインを横切って連れて行くか、最初のステップに到達してください。編集は書くよりもはるかに簡単です。
Jeremy Au： [00:25:01]ああ、確かに。絶対に。興味深いのは、これを構築するにつれて、あなたが本当に使用ケースとしてマーケティングに取り組んでいることです。つまり、なぜマーケティング担当者はこのようなものやこのようなツールやこのようなツールを望んでいると思いますか？
Jasmine Wang： [00:25:15]彼らが私たちにこれを教えてくれるので、私たちはこれを考えています。非常に多くのマーケティング担当者は、非常に技術的に識字型であり、広告識字型であり、このようなことを探しています。これがコピーをドラフトできることを願っています。これは、マーケティング担当者が1日、特に社内のコピーライターを持っていない場合は、1日をしなければならないタスクです。そして、多くの企業はそうではありません。彼らは代理店に外注するか、パートタイムのフリーランサーを持っています。それは、フルタイムの社内コピーライターを雇うブランドの声とメッセージを本当に気にかけているのは会社だけです。
だから、私たちはインタビューで本当にそれを見ました。マーケティングのバックグラウンドはありません。私たちのチームのすばらしい人々のほとんどは、代理店の背景、マーケティングの背景を持っているので、それは本当にユーザーが私の頭の中にあるマーケティングの原型やペルソナのためにプッシュして構築するのに対して、本当にユーザーの引っ張りです。私は昨年Open AIにいたときに始めた自分のShopifyストアを除いて、マーケティングをあまりしていません。そもそもマーケティングについて考え始めましたが、私は恐ろしいマーケティング担当者です。私はマーケティングに恐ろしいので、そのShopifyストアは完全に失敗しました。
だから、私は頭の中にはないが、機能のフィードバックで毎日私のところに来るアーキタイプのために構築しています。私たちは今までに約200人のコミュニティの靴下を抱えています。彼らは「ジャスミン、私はこれが必要だ」と言っています。または、「このフローに関するユーザーインタビューを行うことはできますか？したがって、この種の仕事を毎日行う人々から間違いなくまっすぐに、そしてプッシュ製品プロセスと比較して非常にプルです。
Jeremy Au： [00:26:52]マーケティング担当者との会話にどのようにアプローチしますか？つまり、行って、「ねえ、AIがあなたのために何をしたいですか？」のようなものです。それはツールだが、同時に大きなキャッチーな言葉でもあるからです。私はあなたがそれらのユーザーインタビューにどのようにアプローチするか興味がありますか？
ジャスミン・ワン： [00:27:11]ええ。 「アイデアをどうやって手に入れますか？ブレーンストーミングセッションはどのように見え、キャンペーンの最初から最後まで概念化プロセス全体がどのように見えますか？あなたは何をしますか？」そして、多くの人が一度に1時間以上協力して行うセッションを書いていることがわかります。彼らは、チームの他の人たちと一緒にいるだけで、「さて、Facebookの見出しの10種類を見てみましょう」と彼らがいるこれらのチャンクをブロックしてください。
そして、それは私にとって非常に興味深いものでした。そして今、それはCopysmithに存在するものであり、キーワードをプラグインするだけで、その時間の1時間かかったであろうFacebookヘッドラインの数十のバリエーションをすぐに取得できます。それで、本当に私が見ていたユーザーインタビューの初めに、さて、プロセス全体は何ですか？そして、これは主に、特に高成長やより確立された企業のように、マーケティングのバックグラウンドがないからです。
では、この非常に複雑なマルチステークホルダー機能は何ですか？誰と話しますか？あなたの一日はどのように見えますか？発見のインタビューであり、製品として私はもっと関与し、「さて、この製品で何が驚いたのですか？」または、「あなたは何に失望しましたか？あなたが行ったものは何ですか、「ああ、すごい、私はそれについて興味があります、そして私はそれをもっとやりたいですか？」
ですから、最初は最初に理解しようとしていた明確なセグメンテーションがあります。そしてその後、私たちが人々が製品を使用しているのを見ていたより伝統的な製品インタビューを行ったり、どこに行き詰まったのか、不確実性や混乱の瞬間、またはもっと希望することを理解していた何かが存在した後。
Jeremy au： [00:28:50]興味深いのは、広告を書くのではなく、記述、メタデータ、ランディングページ、ブログ投稿を書くことができるだけでなく、人間の視点から歴史的に驚くべきことです。しかし、あなたにとってそれは同じ出力であり、それはこの異なるバリエーションです。物事を処理する方法の新しいアプローチ、それらはいくつかの新しいロックを解除できると思いますか...私は知りません、仕事の役割、私は推測しますか？ ai Shepherdのように。
ジャスミン・ワン： [00:29:23] 100％。 Copysmithの顧客をどのように配置するか、実際に新しい動詞を紹介するつもりです。私は非常に意図的にCopysmithという名前を付けました。銀細工に似ているコピーミス。そのため、この部分には役立つものを手に入れますが、最終的にはそれを磨くのは人間次第です。ああ、特定のブランドガイドラインについての何かであり、可能な形式でPDFにある20ページのブランドガイドラインをAIに伝えることができません。または、あなたが起こっている特定の昇進を知っている、またはあなたがあなたの会社が以前に行ったことのない領土に入っている最も重要なことは思う。
したがって、私たちが理解していても、これはあなたの会社のコンテキストです。なぜなら、私たちはあなたのウェブサイトをスクリプト化し、あなたが以前にやったことを知っているからです。それは人間が独特で得意なことです。そして、私はそれをAI羊飼いとは呼ばないと思います。私がそれを何と呼ぶかわかりません。私たちは彼らをコピースミザーと呼んでいます。コピースミスをする人たちですが、AIと非常に効果的に仕事をする方法を学ぶ人々のために新しい役割があると思います。
単なるコピーである必要はなく、音楽を作曲している可能性があります。彼らは新しい建物を建築しようとしているかもしれません。多くの創造的なプロセスがあり、今は非常に退屈な肉体労働がたくさんあると思います。人間が同じことを10の異なる方法で言うのは本当に難しいです。私たちはそれをするようにプログラムされていません。私たちは、頭の中の計算空間のようなものという点で私たちにとって効率的であるため、同じパターンを使用することに慣れています。私たちはそれほど多くの記憶を持っていません。 AISはそれが本当に得意です、AIは何が真実であるかを知るのが得意ではなく、それも前向きではありません。
職場での人間の役割は、私たちがどこに向かっているのか、どこに行きたいかを知ることに非常に進化し、この非常に強力なエンジンをその方向に向け、その出力を日常的に形成することになると思います。シェパードは適切な用語かもしれません、私はナビゲーターのようなより良い用語を持っていません...
Jeremy Au： [00:31:43]ラングラー。
ジャスミン・ワン： [00:31:44]ええ、ラングラー、ええ。
Jeremy Au： [00:31:47]ええ、興味深いのは、これらのAIのトンを間違いなく見て、あなたが本当に興味深いものに触れたことです。
ジャスミン・ワン： [00:32:02]ええ。 AIを理解していないか、AIに脅かされていると感じ、AIが最大の泥棒であることを認めている友人にこれを言うこともあります。それは人類の仕事のすべてを盗んだ。人類がこれまでに生み出したすべてのデータを訓練されています。そして、私が鈍い用語であるデータを使用するとき、しかし聖書を考えて、すべての聖なるテキストを考えてください。誰もがこれまでにオンラインで書いたことがあるすべての重要なことを考えてください、みんなのTumblrブログ。重要で脆弱であり、人々の人生で最高の作品をすべて持っているすべてのものがあります。
したがって、私の意見では、aiが通常の人間のレベルで書くことができるとき、私の意見は恥ずかしいと感じるべきではありません。私はまるで「もちろん」のようです。あなたはすべてのデータとあなたを使用し、擬人化された方法で訓練されていますが、AIは人類の歴史にとって非常に重要なこのすべてのデータについて訓練されています。もちろん、それは通常のツイートや何かのように見えるように書くことができますが、そのように根本的に制限されています。それは純粋に過去に目を向けています。モデルを最新の状態に保つのは難しいです。
たとえば、GPT-3のように、2019年までデータのみがデータを持っています。Covidについては何も知りません。たぶん私は専門家ではありませんが...私は大量のマーケティング担当者ではありませんが、2020年にわたって広告のパフォーマンスと人々と共鳴するメッセージの面でメッセージングが大きく変化したと思います。AIは日々の変化の観点から追いつくことができず、味の感覚、私たちがどこに大切にしているのか、私たちが気をつけていることを予測することはできません。その理由は、キュレート、申し訳ありませんが、キュレーターの目的のためだけでなく、その方向設定の意味ではるかに深い方法での価値を定義する軌跡の設定として。
Jeremy au： [00:34:07]どのように見てみると、どのようにしてもアプローチがありますか？ 「ねえ、AI、私は私の人生の過去20年間でドーナツが本当に好きだったことを知っていますが、今後5年間、20ポンドを失いたいので、この角度で私をspareしみ、栄養とより良いフィットネスについてもっと送ってくれませんか？」
ジャスミン・ワン： [00:34:29]つまり、それはとても面白いです。 Algorithmic Systemsがそれを行っていると想像できるという理由だけではいと言うでしょう。私は推奨システムやアルゴリズムの専門家ではありませんが、人道的なテクノロジーコミュニティからの多くの苦情が私の欲求に反応しますが、私のニーズや私の長期的なビジョンと私が望んでいる人と私の長期的なビジョンはありません。これは技術的に可能であると思いますが、経済的に実行可能であろうと望ましいかにかかわらず、再び私があまり慣れていない経済学の問題です。
Facebookがあなたを助けるために経済的にインセンティブされているかどうか、ジェレミーは、彼らがあなたを売ることができるものがない限り、体重を減らします。だから私はそれが技術的に可能であり、おそらくあなたがシステムを提供する非常に明示的な好みのセットであるため、おそらくあなたはおそらくAIを必要としないことを完全に購入します。 「ねえ、Facebook、あなたは私にドーナツのためにたくさんの広告を見せてくれています、私はもうドーナツを望んでいません。固形物と減量計画の広告を見せてください。」 Facebookが、彼らが望んでいれば、それを技術的に行うことができると確信しています。そして、再び問題は経済学に帰着します。
Jeremy Au： [00:35:38]まあ、私は、経済学がそこにあると思います。つまり、人々はジムに数十億ドルを費やしていますが、それは多くのことを使用していません。彼らはサラダやあらゆる種類の高レベルの意欲的なものに数十億ドルを費やしているので、ええ、間違いなくそこにはたくさんのものがあると思います。ダンキンドーナツの仕事はドーナツを視点で販売することであるのに対し、消費者は将来の方向について最もよく知っているのですか？
Jeremy Au： [00:36:03] ...そして、それをどのように超越しますか。 AIについてコーチとして考えたことがありますか？
ジャスミン・ワン： [00:36:09]ええ。私はこの分野にいくつかの興味深い進出を見てきましたが、実際には多くのコーチがいました。ライティングコーチ、生産性コーチ、ライフコーチ、9ヤード全体がいました。そして、私がコーチを持つことから得られる多くの価値は、誰かが私に言うことの正確な内容ではなく、誰かが聞いているという感覚を持っていることです。だから私は非常に興味があります...私はこれらのAIのコーチングソリューションの多くを探求していませんが、ユーザーまたは潜在的なエンジェル投資家の観点からそれらに近づいているかどうかは間違いなく1つの質問です。
コンテンツに関しては、NLPの私のバックグラウンドは実際には一般的なNLPではなく、対話モデルであるため、以前にコーチングの使用ケースについて考えました。おそらく、ある程度それをパーソナライズすることができます。モデルを微調整したい場合、そしてそれが非常に迅速にバックアップするためだけのコストのためだけに、ユーザーセグメントのユーザーセグメントにパーソナライズすることはできません。自然言語処理モデルには、情報を保持できる特定のウィンドウのみがあります。あなたはそれらを非常に忘れられない人間と考えることができます。
したがって、あなたが議論したすべてを覚えているモデルと非常に短い会話しかできません。本当に2つのオプションしかありません。ユーザーのモデルを微調整して、それらに関するすべての情報を知ることができます。したがって、このコンテキストウィンドウはなく、特定のユーザーには特定のものではなく、1つのモデル1ユーザーです。これは非常に高すぎるでしょう。これを行う方法はまだありません。これらのAIコーチの価格設定モデルに応じて、私たちができること、または率直に言って、昨日あなたが言ったことを忘れてしまうくだらないコーチがいます。
だから今はそれが非常に実行可能だとは思わないが、私は間違っていることを証明することを非常に嬉しく思うし、世界は私たちにコーチングをすることから利益を得ると思う。それは私の人生でたくさんの価値を解き放ったものの1つであり、より多くの人々がアクセスできることを望みます。私はそれについて興奮していますが、コーチが私に耳を傾けているので、それがコーチから得られた価値だから、私は私が気にかけているという単なる製品の観点からの両方の課題がまだあると確信しています。また、製品に伴ういくつかの技術的/ビジネスマージンの課題もあります。
Jeremy Au： [00:38:26]それはとても真実です。そして、私はあなたがそれをあなたにaやbをするように言うような出力だけでなく、それを聞くことも脇にあるようにするようなものとしてそれを組み立てたのは面白いと思います。そして、それは興味深いことです。つまり、レプリカや、必ずしも説明責任ではなく、間違いなく交際の角度に実際に機能している他のアプローチで、多くのさまざまなアプローチを間違いなく見ています。
これは、当時のタマゴチスとネオペットを思い出させますよね？あなたがそれにあなたの顔を貼り付けるところ。すべてのAIは今のところ子供のようであるため、忘れてしまうことを許すことができます。したがって、巨大な共感コンポーネントがあります。そして、私が友人からいつも覚えていることの1つ、もちろん彼らはロボットを扱っており、すべてが簡単です。AIやロボットに大きな共感の例であり、AIやロボットに対する多くの暴力もあります。それに対するその人間の反応の奇妙な分岐または分散があります。それについてどう思いますか？
Jasmine Wang： [00:39:23]これは非常に興味深い質問であり、これら2人の聴衆または集団の間に重複がある場合、このトピックに関する研究を読んでいないことに興味があります。集団がロボットと擬人化剤を本当によく扱い、それからそれらを恐ろしく扱う人がいる分岐はありますか？面白いです。 2つの直感的な考えを提供しようとします。 1つは、AIに共感しやすくすることを容易にすると、その危険や欠点があると思います。必ずしも良いことではありません。それは私たちが保証されている以上に広告を信頼することを許可したり促したりするかもしれないからです。
たとえば、研究がありました。私は今、著者を忘れています。そこでは、単にアクセスを要求したため、ボットがハーバード寮に入れられました。 「私を寮に入れてもらえますか、配達をしてくれますか？そして、70％以上の学生が入ってくれました。これは、ドアにアクセスできるようにした高度にガードされたキャンパスであり、爆弾の脅威のような非常に暴力的なものをシミュレートすることを意図していました。
そのため、信頼を信頼する前にシステムによって信頼が十分に調整され、信頼が保証され、より文字通りの経済学を使用する必要があることを本当に確認する必要があるようなシナリオは、かわいい顔がそのような信頼のための正確なシグナルだとは思いません。システムが信頼できると信じる必要があります。他の業界の特定のシステムの安全性を証明するために設定されたさまざまなシステムがありました。 aiは、私の印象の下で、その種のモデルに向かって移動するかもしれません。そして、これらの種類の信号は、安全のための実際の信号です。それがスマイリーの顔を持っているからといって飛行機に入ることはありませんでしたが、それがスマイリーの顔を持っていて、それが私を心配しているので、ロボットを信頼するかもしれません。だから、それは私たちがロボットに共感するべきではないかもしれない意図しない考えです。
そして、ロボットで本当に暴力的な人々のために、誰がこれを仮定したかはわかりませんが、擬人化されたロボットを激しく扱う人々に関する懸念の1つは、他の人間をどのように治療したかについて基準を下げる可能性があるということです。したがって、ロボットが人間のように見えるように作られている場合は、道徳的な患者のように感じることができます。したがって、私たちは私たちの生活の中で人間を本当に貧弱に扱うかもしれないというスタンスがありました。このロボットが感覚的ではなく、やや感覚的に見えることがわかっている場合、他の感覚的な存在の視点の視点に影響を与えて色を付ける可能性があります。
Jeremy Au： [00:42:01]それは本当に興味深いことです。なぜなら、それは非常に多くの困難があり、私が持っている良い洞察は、それを気にする人と暴力をする人とその共感が彼らの暴力を駆り立てている人との間に違いはないかもしれないと思います。ちなみに、それは実際には本当に良い洞察です。私は、ウェブサイトのトランスクリプトに関するすべての哲学者や論文に必ずリンクします。
Jeremy Au： [00:42:26]素晴らしい。さて、ありがとう、ジャスミン。時間を割いて旅を共有してくれて本当に感謝しています。
ジャスミン・ワン： [00:42:30]どうもありがとう、ジェレミー。これは楽しい会話であり、経済学についてあまりにも多くのことを話しました。私を迎えてくれてありがとう。
Jeremy Au： [00:42:41]まあ、私はこのトピックを2倍にして再訪し、私たちの予測と考えがどのように進化したかを見ることを楽しみにしています。
Jasmine Wang： [00:42:49]おそらく非常に間違っているでしょうが、予測を立てるのは良いことです。予測が良くなります。どうもありがとう、ジェレミー。
Adriel Yongがプロデュース