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以下是如何确保您的 AI 伟大想法转化为帮助人们从新兴技术中获益的实际成果。
由 Mark Samuels, 高级撰稿人于 2024 年 11 月 3 日 6:00 太平洋时间撰写
在 OpenAI 发布 ChatGPT 两年后，生成式 AI（gen AI）已经达到了一个行业专家公开质疑新兴技术是否被过度炒作的程度。
Gartner 最近预测，到 2025 年底，至少百分之三十的 gen AI 项目将在概念验证阶段后被放弃。分析师表示，这种失败意味着该技术在其最新的新兴技术炒作周期中已进入“幻灭低谷”。
这种滑入创新深渊的情况对 gen AI 来说是一个巨大的失败。去年，科技公司的首席执行官们在主题演讲中兴奋地谈论着一波 AI 驱动的产品。
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如今，听到同样的 CEO 为提及 gen AI 而道歉已成常态。这些科技巨头认识到，专业人士对 gen AI 的幻想正在破灭。一项本应大幅提升生产力的技术却常常在起点停滞不前。
然而，一些高管正在超越探索阶段，帮助他们的组织拥抱 gen AI。以旅游专家 Tripadvisor 公司的数据和 AI 负责人 Rahul Todkar 为例，他告诉 ZDNET，这项技术是一个改变游戏规则的因素。
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Todkar 解释了 Tripadvisor 如何在生产服务中使用 gen AI 来造福客户和公司的底线。
一、找到合适的挑战
Todkar 表示，Tripadvisor 认识到规划一次成功的旅行是旅行者的一个常见痛点。“我们在这个领域有很多不同的产品和解决方案，”他说。
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Todkar 表示，他在 Tripadvisor 的团队一直在进行数据驱动的任务，以转变客户体验。
Todkar：“我相信生成式 AI 技术。”
Tripadvisor 公司
他们利用公司庞大的客户数据，结合 gen AI、大型语言模型和内部开发的推荐引擎，为旅行者创建个性化内容。
这一隐私合规的开发工作的成果是 Tripadvisor 的旅行规划解决方案。“我们能够在九个月内推出、迭代和完善这个工具，”他说。
“该工具的采用情况非常出色。我们最近通过我们的 gen AI 解决方案创建了超过一百万次旅行，这在我的脑海中是一个巨大的里程碑。”
Todkar 表示，这些采用数字只是衡量该工具成功的一个指标。该技术还在帮助提升客户体验和参与度——并且所采用的技术有助于指明进一步成功的方向。
“这非常有趣，”他说。“我认为这对企业和我们的客户来说是一个双赢的局面。这是一个伟大的创新，我们将最新技术与用户体验结合在一起。”
二、使用正确的技术
像 Tripadvisor 的旅行规划解决方案这样的成功 gen AI 解决方案只是冰山一角——Todkar 表示，他的公司底层技术努力集中在两个领域：基础和模型。
“这一切都始于将数据放在正确的位置，”他谈到公司部署的 Snowflake AI 数据云用于旅行和酒店业时说。“很多时候，人们很容易忽视成功实施 gen AI 解决方案所需的基础数据，”Todkar 说。
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“因此，从实验到生产的转变始于数据——将所有数据集中在一个地方，这就是我们使用 Snowflake 的地方。这是底层技术。”
Todkar 表示，他的数据团队使用这些基于云的基础来构建一种“深思熟虑的方法”，将知名大型语言模型（LLMs）的最佳部分与内部开发工作相结合。
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“我们使用现成的商业模型——即 OpenAI，我们使用了很多 GPT 系列模型——然后将该技术与我们的内部推荐系统模型相结合，这些模型是我们随着时间的推移而开发和专利化的，”他说。
“通过采用不同的模型并以一种提供上下文推荐的方式打包它们，我们可以为旅行者创造最佳体验。”
三、将用例转化为收入
正确的 gen AI 用例还会带来其他好处。Todkar 表示，满意的客户提升了 Tripadvisor 公司的收入。
“我们发现，当旅行者找到正确的推荐——这些推荐是根据他们的需求和上下文定制的——他们对这些特定推荐的参与度显著不同，”他说。“该技术提供了高达三倍的参与度——这种参与度可以导致在我们的网站上停留时间增加和收入增加。”
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他举了一个四口之家（包括两个孩子）的素食主义者使用旅行规划工具接收个性化假期推荐的例子。“如果我带着一个有小孩的家庭去纳帕旅行，并且我正在寻求推荐，那么酒庄对我来说是禁区，”他说。
“所以，帮助我推荐一个可以在纳帕住宿的地方。当我寻找餐厅用餐选项时，如果我是素食主义者，帮助我挑选一个合适的地方。”Todkar 表示，针对旅行者需求的 AI 驱动推荐导致参与度大幅增加。
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“我们发现我们的用户喜欢这种程度的个性化。这个过程都基于我们拥有的海量数据，”他说。“我们在论坛中有大量数据，用户在那里聊天、互动并讨论旅行。所有这些洞察都被纳入我们的个性化推荐中。”
四、制定长期创新计划
Tripadvisor 公司正在探索生成式 AI 的其他用例。其中一个用例是评论摘要，已经投入生产约六个月。Todkar 表示，该应用程序展示了公司如何计划更多地利用新兴技术。
“假设芝加哥有一家很棒的披萨餐厅，有数百条评论。没有人有能力和时间阅读所有这些评论，”他说。“那么，如何用关键的、有意义的指标来总结这些评论，比如‘这是餐厅最好的地方，这里是需要注意的地方’？”
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“我们使用生成式 AI 和大型语言模型完成了所有这些评论摘要。”
从长远来看，Todkar 认为生成式 AI 可以用于为用户创建互动和多模态体验。他表示，Tripadvisor 在其网站上有大约五亿张图片，包括用户提交的照片和物业所有者的图片。这些图像可以用于创建定制推荐和新的参与和体验水平。
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“我们网站上有大量的图片可以用于模型，”他说。
“如果你在寻找一家餐厅，并且你是素食主义者，你不想看到牛排的图片。因此，我们展示的图片可以个性化——这是我们正在解决的下一个前沿问题。我们正在路线图中拥抱这些类型的机会。”
由 Mark Samuels, 高级撰稿人撰写
