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Amazon推出購物助手Rufus，GenAI在消費者中受質疑，Google Maps加入GenAI功能
Amazon推出購物助手Rufus，GenAI在消費者中受質疑，Google Maps加入GenAI功能
February 6, 2024
重點摘要：
- Amazon推出Rufus購物助手：Amazon宣布推出Rufus，一款人工智慧購物助手，可幫助尋找產品、進行產品比較，並提供購買建議。然而，是否有迫切需求仍受質疑。
- GenAI和消費者需求：大多數人對生成式人工智慧，尤其是聊天機器人，不感興趣或不關心。消費者更看重產品圖片、評論和描述，而不是搜索功能。
- Google Maps和GenAI：Google Maps正在推出一個GenAI功能，幫助用戶發現新地方，利用大型語言模型分析地點提供建議。
新聞內文：
追蹤人工智慧領域發展是一項相當艱難的任務。在人工智慧未能替代之前，以下是一份最新的機器學習領域報導摘要，以及一些我們尚未單獨報導的重要研究和實驗。本週，Amazon宣布推出Rufus，這是一款搭載人工智慧的購物助手，經過訓練，能夠使用Amazon的產品目錄以及網絡上的資訊。Rufus嵌入在Amazon的手機應用程式中，可幫助尋找產品、進行產品比較，並提供購買建議。
Amazon在一篇部落格文章中寫道：「從購物旅程的開始進行廣泛的研究，例如『購買跑鞋時應考慮什麼？』，到進行比較，例如『越野和公路跑鞋有什麼區別？』... Rufus使客戶更容易找到和發現滿足其需求的最佳產品」。
這一切都很棒。但我的問題是，誰真正迫切需要這個？
我不確信生成式人工智慧，尤其是以聊天機器人的形式，是否是普通人關心或甚至考慮的技術。調查結果也支持我的觀點。去年八月，皮尤研究中心發現，在美國聽過OpenAI的GenAI聊天機器人ChatGPT（成年人中的18%）的人中，只有26%曾嘗試使用。當然，使用情況因年齡而異，年輕人（50歲以下）使用比例較高，而年長者較少。但事實仍然是，絕大多數人不知道或不關心使用這個可以說是最受歡迎的GenAI產品。
GenAI有它公開知名的問題，其中包括造假事實、侵犯版權、傳播偏見和有毒言論。Amazon之前的GenAI聊天機器人Amazon Q也曾困難重重，首日就泄露了機密信息。但我認為，從消費者的角度來看，GenAI目前最大的問題是，幾乎沒有普遍引人注目的原因來使用它。
當然，像Rufus這樣的GenAI可以幫助解決特定的、狹窄的任務，例如根據場合購物（例如找冬季服裝）、比較產品類別（例如唇蜜和護唇油之間的區別）以及推薦熱門產品（例如情人節禮物）。但它是否滿足大多數購物者的需求呢？根據電子商務軟體新創公司Namogoo最近的一項調查，答案是否定的。
Namogoo向數百名消費者詢問了有關網上購物的需求和挫折感，結果發現，產品圖片是提供良好電子商務體驗最重要的因素，其次是產品評論和描述。受訪者將搜索排名第四，而「簡單的導航」排名第五；記住偏好、訊息和購物歷史則排名倒數第二。
這意味著人們通常是以一個產品為目標進行購物，搜索只是一個次要考慮的因素。也許Rufus會改變這個方程。我傾向於認為不會，特別是如果推出過程出現問題（鑒於Amazon的其他GenAI購物實驗的反應可能不佳）。但奇事總是會發生，我想。
以下是一些近幾天關於人工智慧的其他值得注意的故事：
Google Maps嘗試使用GenAI：Google Maps正在推出一個GenAI功能，幫助您發現新地方。該功能利用大型語言模型（LLM）分析Google Maps上的超過2.5億個位置以及來自超過3億名本地導遊的貢獻，以根據您的需求提供建議。
GenAI音樂和其他工具：在其他Google新聞中，這家科技龍頭推出了用於創作音樂、歌詞和圖像的GenAI工具，並將其更有能力的LLM之一Gemini Pro帶給全球Bard聊天機器人使用者。
新的「開放式」人工智慧模型：由已故的微軟共同創辦人保羅·艾倫創立的非營利性人工智慧研究機構艾倫人工智慧研究所已經推出了一些它聲稱比其他人工智慧語言模型更「開放」的GenAI語言模型，而且重要的是，它們的許可方式使開發人員可以無阻礙地進行培訓、實驗甚至商業化。
FCC計劃禁止AI生成的呼叫：聯邦通訊委員會（FCC）建議將語音複製技術在機器人來電中視為基本非法，這將使詐騙運營商更容易受到指控。
Shopify推出圖像編輯器：Shopify正在推出GenAI媒體編輯器，以增強產品圖片。商家可以從七種風格中選擇一種，或者輸入提示來生成新的背景。
啟動GPT：OpenAI正在推動GPT的應用，第三方應用程式由其AI模型提供支持，付費用戶可以通過在對話中輸入「@」並從列表中選擇一個GPT，將GPT引入對話中。
OpenAI與Common Sense合作：在一個無關的公告中，OpenAI表示，它正在與Common Sense Media合作，這是一個非營利組織，該組織對各種媒體和技術的適用性進行評估和排名，針對父母、教育工作者和年輕人合作制定AI指南和教育材料。
自主瀏覽：Arc瀏覽器製造商The Browser Company正在致力於建立一個能夠為您瀏覽網路並繞過搜尋引擎為您提供結果的人工智慧。
人工智慧是否知道在特定情況、媒介或發言中什麼是「正常」的或「典型」的？在某種程度上，大型語言模型獨特地適合識別它們數據集中最類似其他模式的模式。事實上，這就是耶魯大學研究人員在研究中發現的，他們在研究中探討了人工智慧是否能夠識別一組中某物的「典型性」。例如，給定100本愛情小說，根據模型對該類別的存儲，哪一本最典型，哪一本最不典型？
有趣的是（也令人沮喪的是），教授Balázs Kovács和Gaël Le Mens花了多年的時間開發了他們自己的模型，一個BERT變體，正當他們即將發表時，ChatGPT出現了，而且在很多方面正好複製了他們一直在做的事情。Le Mens在新聞稿中說：「你可以哭，但好消息是，新的人工智慧和他們的舊調校模型都表明，這種類型的系統確實能夠識別數據集中的典型和非典型，這一發現對日後可能會有幫助。兩人指出，儘管ChatGPT在實踐中支持他們的論點，但其封閉的性質使其在科學上難以使用。
賓夕法尼亞大學的科學家們則試圖量化另一個奇特的概念：常識。通過讓數千人評價陳述，例如「付出就會得到回報」或「不要吃過期的食物」，評估它們的「常識程度」。不出所料，雖然出現了模式，但「在群體層面認識到的信仰很少」。
共同作者馬克·懷廷說：「我們的研究結果表明，每個人對常識的理解可能是獨一無二的，這使得這一概念不像人們期望的那樣普遍」。為什麼在一份人工智慧新聞中會提到這個？因為就像幾乎所有其他事情一樣，似乎「簡單」的常識，人們可能期望人工智慧最終會具備，實際上並不簡單！但透過這種方式量化它，研究人員和會計師或許能夠說出人工智慧具備多少常識，或者它與哪些群體和偏見一致。
說到偏見，許多大型語言模型在吸收訊息時相當寬鬆，這意味著如果您給它們正確的提示，它們可以以冒犯、不正確或兩者兼而有之的方式回應。Latimer是一家旨在透過設計更具包容性的模型的新創公司。
儘管他們的方法還沒有多少細節，但Latimer表示，他們的模型使用檢索增強生成（被認為能夠改進回應）以及從許多文化中獲得的獨特許可的內容和數據來源。因此，當您詢問某些問題時，模型不會返回某個19世紀的專書來回答您。當Latimer發布更多訊息時，我們將了解更多有關這個模型的訊息。
有一件事確實可以由人工智慧模型完成，那就是種樹，「虛擬樹」。普渡大學數位林業研究所的研究人員製作了一個超緊湊的模型，逼真地模擬了樹木的生長。這是一個看似簡單但實際上並不簡單的問題；如果你正在制作遊戲或電影，當然可以模擬樹木的生長，但在嚴肅的科學工作中呢？作者貝德里希·貝內斯說：「儘管人工智慧似乎無所不在，但到目前為止，它在建模與自然無關的3D幾何形狀方面取得了巨大成功」。
他們的新模型僅約一兆字節，對於一個人工智慧系統來說非常小。但當然，DNA更小且更密集，它編碼了整棵樹，從根到芽。該模型仍然在抽象層次上工作（絕不是自然的完美模擬）但它確實表明了樹木生長的複雜性可以編碼在一個相對簡單的模型中。
最後，劍橋大學研究人員開發了一款能夠以90%的準確性比人類更快讀取盲文的機器人。你可能會問，為什麼要這樣做？實際上，這並不是為了供視障人士使用。團隊決定這是一個有趣且容易量化的任務，用來測試機器人手指的靈敏度和速度。如果它可以透過滑過盲文來讀取它，那就是一個好兆頭！你可以在這裡閱讀更多有關這種有趣方法的訊息。或觀看下面的影片：
新聞原址： https://techcrunch.com/2024/02/03/this-week-in-ai-do-shoppers-actually-want-amazons-genai/