人工智慧共同駕駛員：個人助理與業務轉型
介紹
自從 OpenAI 於 2022 年 11 月推出 ChatGPT 後，生成式人工智慧(AI)迅速崛起，AI 共同駕駛員成為風靡一時的技術趨勢。然而雖然 Microsoft 和招聘軟體 iCIMS 等公司紛紛推出共同駕駛員，但終端使用者會覺得它們有多麼有用、可靠和有幫助仍然是一個問題。總部位於俄亥俄州哥倫布的新創公司 Layer 致力於幫助其他企業，特別是中小型企業(SMESs)，將共同駕駛員整合到他們的軟體中，使終端使用者對其無法想像生活。為了實現這一目標，Layer 專注於確保共同駕駛員的可靠性並減少 AI 幻覺(即程式生成不準確、有害或不需要的訊息)。該公司在今日宣布了 300 萬美元的種子融資，由 Drive Capital 領銜，Resolute Ventures、Detroit Venture Partners、Alumni Ventures、Expansion Venture Capital 和其他幾家基金和天使投資者也參與其中。共同駕駛員的定義與優勢
Layer 的聯合創始人兼執行長 Jonah Katz 在接受 VentureBeat 的視訊訪談中解釋了共同駕駛員的概念："共同駕駛員實際上就像終端使用者的個人助理，它使他們能夠使用純正的英語與平臺互動，他們只需告訴它要做什麼，共同駕駛員就會代替他們完成，而無需點選和拖動螢幕上的許多按鈕。" 共同駕駛員的優勢在於能夠彌補人工操作軟體的複雜性和耗時性。終端使用者不再需要進行繁瑣的操作，而是可以透過自然語言和對話與共同駕駛員進行互動，從而實現業務流程的自動化和高效率。這種技術的應用不僅能夠提升個人工作效率，還可以使企業從中受益。此外透過減少人為操作的誤差和時間浪費，共同駕駛員還可以提高軟體使用的滿意度和整體使用體驗。挑戰：可靠性與 AI 幻覺
當企業建立共同駕駛員時，最大的挑戰之一就是可靠性。大型語言模型(Large Language Models，LLMs)往往會產生幻覺。共同駕駛員本質上是將 LLM 直接存取到軟體產品，因此可能出現一些非常棘手的情況。 可能的問題包括：LLMs 生成出帶有性別歧視、種族歧視或其他不良特徵的回應，或者生成的答案或執行的任務與使用者的期望不符。面對這些問題，企業在利用生成式 AI 的威力時可能會遇到一些可以克服但可能具有法律風險的障礙。解決方案：確保共同駕駛員的可靠性
為了減少 LLM 幻覺和不良行為的影響，Layer 建立了一個系統，該系統將客戶軟體的檔案作為基礎框架，為共同駕駛員建立平臺。 該系統包含一個序列取證器，用於檢查“這個路徑是否有效？”，以便與客戶軟體檔案進行比對。如果不符合，則系統要求 LLM 重新生成路徑，或者將其匯入開發人員選擇的標準回退程式，由共同駕駛員告訴終端使用者：“很抱歉，我們無法解決這個問題。” Layer 的共同駕駛員受到客戶軟體開發人員選擇的規則集的約束，不會超越這些範圍。實際應用與展望
Jonah Katz 表示 Layer 最初以金融服務公司為目標客戶，但他預想在未來三到四年，幾乎每個依賴軟體的中小型企業都可以從他們的 LLM 共同駕駛員架構中受益。 Layer 所建立的技術在多個平臺上都很適用，因此任何具有軟體平臺的公司都有可能在未來使用他們的技術構建自己的共同駕駛員。 例如，Jonah Katz 舉了他自己從事工作時的一個例子。他曾使用 ZoomInfo 這個商業領導組織平臺，發現自己要做許多重複和單調、低腦力負荷的任務，他認為這些任務可以透過智慧工具自動化，就像 Layer 正在幫助企業構建的 AI 共同駕駛員一樣。 如今 Layer 憑藉新的種子融資計劃，計劃擴大招聘並繼續構建其平臺。結論
隨着人工智慧技術的不斷發展，AI 共同駕駛員的應用越來越廣泛，並且將對中小型企業的業務流程和終端使用者產生重大的影響。建立一個可靠、準確且可控的共同駕駛員對於企業來說是一個重大挑戰，這需要對大型語言模型的使用進行嚴格的監管和約束。 然而透過謹慎設計、引入取證機制和遵循客戶軟體開發人員制定的規則集，像 Layer 這樣的公司可以幫助企業實現共同駕駛員的構建和應用，從而實現更高效的業務流程和使用者體驗。 隨著技術的發展和 AI 共同駕駛員的普及，未來將會有更多企業開始利用這一技術來提升工作效率和使用者滿意度。我們期待看到更多創新的應用場景和技術突破，以實現更加智慧化的業務環境。ArtificialIntelligence-Layer,AI,共同駕駛員,種子融資
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