Michael Wu จาก PROS: แม้ว่าเราจะมีข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ก็ยังมีข้อมูลไม่เพียงพอ

เมื่อพูดถึง AI และแมชชีนเลิร์นนิงและบิ๊กดาต้า ไม่มีใครที่ฉันชอบเรียนรู้และพูดคุยด้วยมากไปกว่า ดร. Michael Wu ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมที่เป็นที่รู้จักและหัวหน้า AI Strategist for PROS ผู้ให้บริการโซลูชัน SaaS ที่ปรับปรุงประสบการณ์การช็อปปิ้งและการขาย และเมื่อเร็ว ๆ นี้ ฉันมีการสนทนาสดที่ยอดเยี่ยมกับเขาและ Paul Greenberg ซึ่งเป็นโฮสต์ร่วมกับ CRM Playaz ของฉัน ซึ่งเราได้เจาะลึกถึงตำแหน่งที่เราอยู่ด้วย AI และวิธีที่ AI ช่วยให้บริษัทต่างๆ ประสบความสำเร็จในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา

ด้านล่างนี้คือข้อความถอดเสียงที่แก้ไขแล้วของส่วนหนึ่งของการสนทนาของเราที่กล่าวถึงบทบาทของจริยธรรมและความครอบคลุม เนื่องจากการโต้ตอบทางธุรกิจและธุรกรรมต่างๆ กลายเป็นดิจิทัลมากขึ้น ทำให้ AI มีข้อมูลที่ต้องการคาดการณ์และแนะนำสิ่งต่างๆ กลับมาให้เรา หากต้องการฟังการสนทนาแบบเต็ม ให้คลิกที่เครื่องเล่น SoundCloud ที่ฝังไว้

Paul Greenberg: ควรรวมกลยุทธ์ AI เข้ากับกลยุทธ์ทางธุรกิจที่กว้างขึ้นอย่างไร

Michael Wu: ใช่ ฉันคิดว่านี่เป็นปัญหาใหญ่ในอุตสาหกรรม ฉันหมายความว่า ไม่ต้องสงสัยเลยว่า AI จะเป็นส่วนที่แพร่หลายมากในชีวิตของเราในการก้าวไปข้างหน้า ไม่ว่าจะเป็นในธุรกิจที่ทำงานหรือในชีวิตประจำวันของเรา มันจะอยู่ที่นั่น มันจะเป็นส่วนหนึ่งของมัน ฉันคิดว่าสิ่งที่ทำให้ธุรกิจจำนวนมากไม่สามารถก้าวกระโดดได้คือ ถ้าดูไปดูมา มีแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภค AI และยังมีแอปพลิเคชันทางธุรกิจของ AI ด้วย สำหรับผู้บริโภค ระบบจะทำงานประจำวันโดยอัตโนมัติ เช่น คุณสามารถทำให้กิจวัตรประจำวันของบ้านเป็นอัตโนมัติได้โดยใช้บ้านอัจฉริยะและสิ่งต่างๆ ทั้งหมด ฉันหมายความว่า ถ้ามันทำผิดพลาด บางอย่าง ฉันจะบอกว่าไม่สะดวกเล็กน้อย ฉันหมายความว่า ถ้าคุณถาม Siri บางอย่าง ฉันไม่เข้าใจคุณ คุณก็แค่ใช้ถ้อยคำใหม่ เป็นความไม่สะดวกเล็กน้อย คุณเสียเวลาไม่กี่นาที และไม่ใช่เรื่องใหญ่ ดังนั้นความเสี่ยงและค่าใช้จ่ายในการตัดสินใจผิดพลาดใน AI จึงมีน้อย

แต่นั่นไม่ใช่กรณีทั้งหมดในธุรกิจ ฉันหมายถึง ธุรกิจ เมื่อคุณตัดสินใจผิดพลาดในเรื่อง AI อาจสูญเสียเงินหลายล้านดอลลาร์ และฉันจะพูดได้ว่าวิกฤตการประชาสัมพันธ์ อาจเป็นการสูญเสียลูกค้าจำนวนมากที่ไม่มีวันกลับมาหาคุณ ความเสี่ยงของค่าใช้จ่ายในการตัดสินใจผิดพลาดนั้นสูงกว่ามากในการตั้งค่าธุรกิจ ดังนั้นธุรกิจต่างๆ จึงไม่เต็มใจที่จะก้าวเข้าสู่ AI และสาเหตุมากมายก็เพราะว่า จริงๆ แล้ว มันไม่ใช่องค์ประกอบทางเทคนิคของ AI ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค เช่น การออกแบบ การนำไปใช้ หากคุณซื้อเทคโนโลยี AI และถ้าคนไม่ใช้มันเพราะพวกเขาไม่ไว้วางใจเพราะกลัวมัน ก็จะไม่มีใครได้รับประโยชน์ใดๆ

ฉันหมายความว่า ถ้าคุณมี AI แต่คุณไม่สามารถอธิบายมันได้ ดังนั้นคนอื่นไม่เชื่อถือ แสดงว่าคุณมีปัญหาอื่นเช่นกัน ฉันหมายความว่า มีหลายอย่างที่ฉันจะพูด ปัญหาที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคเหล่านี้ เช่น เกี่ยวกับประสบการณ์ของผู้ใช้ การนำไปใช้ กฎหมาย และการออกแบบ ดังนั้น สิ่งเหล่านี้คือประเด็นที่เกี่ยวกับเทคโนโลยี AI ที่ต้องได้รับการแก้ไขเพื่อขับเคลื่อนอุตสาหกรรมทั้งหมดนี้ให้ก้าวไปข้างหน้า

แนวโน้มธุรกิจขนาดเล็ก: คุณช่วยพูดถึงวิธีที่ผู้คนควรมอง AI ในแง่ของการปรับปรุงสิ่งต่างๆ เช่น โลจิสติกส์ การปฏิบัติตามคำสั่งซื้อ สิ่งของต่างๆ ได้หรือไม่ เพราะนั่นทำให้ฉันคิดว่าผลกระทบต่อประสบการณ์ของลูกค้าที่เกินขนาดและเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ แม้ว่าจะไม่ได้รู้สึกว่าเป็นสิ่งที่ตรงที่สุดสำหรับประสบการณ์ของลูกค้าก็ตาม

Michael Wu: ฉันคิดว่าสิ่งนี้มีความสัมพันธ์โดยตรงกับประสบการณ์ของลูกค้า เพราะฉันหมายความว่าให้ฉันถามคำถามง่ายๆ คุณคิดว่าประสบการณ์ของลูกค้าคืออะไร? เพราะสำหรับฉัน ประสบการณ์ของลูกค้าสามารถดูได้ และสามารถเข้าใจได้ในคำที่ง่ายมาก ความแตกต่างระหว่างสิ่งที่บริษัทมอบให้กับสิ่งที่ลูกค้าคาดหวัง หากบริษัทส่งมอบมากกว่าที่ลูกค้าคาดหวัง นั่นเป็นประสบการณ์ที่ดี มันเป็นประสบการณ์ที่น่ายินดี หากบริษัทจัดส่งน้อยกว่าที่ลูกค้าคาดหวัง แสดงว่าคุณมีลูกค้าที่ผิดหวัง มันง่ายมากถ้าคุณมองในแง่นั้น ฉันหมายความว่า ฉันคิดว่าความคาดหวังของลูกค้าคือชิ้นงานที่เราต้องโฟกัส เพราะนั่นคือสิ่งที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างมากจริงๆ

พอล กรีนเบิร์ก: ถูกต้อง

ไมเคิล หวู่: ทุกๆ อย่างในยุคหลังโรคระบาดนี้ ทุกสิ่งทุกอย่างกำลังเคลื่อนไปสู่ดิจิทัล และสิ่งต่างๆ ก็โปร่งใสมากขึ้น ผู้คนสามารถเห็นผู้ขายรายอื่น ๆ ทางออนไลน์ได้จริง ที่จริงแล้ว มันง่ายมากสำหรับลูกค้าที่จะเปลี่ยนประสบการณ์ของพวกเขา ตัวอย่างเช่น หากคุณเห็นข้อเสนอสำหรับคุณ คุณอาจมีประสบการณ์ของลูกค้า แต่ทันทีที่ฉันไปดูผู้ขายรายอื่นเสนอสิ่งเดียวกัน พูดง่ายๆ คือ ลดลง 10% ทันทีที่ประสบการณ์ของลูกค้าของคุณเปลี่ยนไป ความโปร่งใสนี้ทำให้ประสบการณ์ของลูกค้ามีความท้าทายอย่างมาก เนื่องจากความคาดหวังของลูกค้าอาจผันผวนและได้รับอิทธิพลจากสิ่งแวดล้อมอย่างมาก แม้ว่าคุณจะตื่นนอนในวันที่แย่เมื่อฝนตกหรืออะไรทำนองนั้น คุณก็อาจได้รับประสบการณ์ที่แย่ที่สุดสำหรับลูกค้า ดังนั้น เพื่อให้ทันกับสิ่งเหล่านี้ ฉันจะบอกว่าความคาดหวังของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา คุณต้องการบางอย่างเช่นฉันจะพูดว่า "ฉันสามารถช่วยคุณทางออนไลน์ได้"

ฉันคิดว่าในโลกดั้งเดิม เมื่อคุณติดต่อกับมนุษย์จริงๆ มนุษย์สามารถวัดความคาดหวังของลูกค้าได้ดีมาก ถ้าฉันกำลังคุยกับคุณ เจอหน้าคุณ ภาษากายของคุณบอกฉันว่าคุณมีความสุขหรือไม่มีความสุขกับสิ่งที่ฉันเสนอหรืออะไรก็ตาม แต่เมื่อคุณกำลังพูดกับเครื่องคอมพิวเตอร์เมื่อคุณออนไลน์ เมื่อลูกค้าไม่ได้มีส่วนร่วมกับบุคคลจริง การวัดความคาดหวังของลูกค้านั้นเป็นเรื่องที่ท้าทายอย่างมาก แล้วคุณจะทำอย่างนั้นได้อย่างไร? ฉันหมายถึงการทำเช่นนั้น คุณต้องมีสตรีมแบบสดแบบเรียลไทม์ ข้อมูลบริบทด้านสิ่งแวดล้อมที่ลูกค้าอยู่ หรือช่องทางใดที่กำลังเข้ามา อยู่ในภูมิภาคใด ข้อมูลบริบทอื่นๆ ทั้งหมดเกี่ยวกับลูกค้ารายนี้ จากนั้นคุณจะช่วยให้ AI เข้าใจลูกค้าในอีกด้านหนึ่ง แต่สิ่งสำคัญที่ต้องตระหนักในยุคนี้ก็คือ แม้ว่าเราจะมีข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ก็ไม่มีข้อมูลเพียงพอ

ฉันคิดว่ามีข้อมูลจำนวนมาก แต่เมื่อใดก็ตามที่เรากำลังติดต่อกับลูกค้ารายเดียวหรือผู้ติดต่อรายเดียว ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจลดลงอย่างมาก มีข้อมูลมากมายอยู่ที่นั่น หลายๆ อย่างมีประโยชน์จริง ๆ ในบางบริบท แต่ในบริบทเฉพาะนี้ในขณะนี้ และฉันกำลังติดต่อกับลูกค้ารายนี้อยู่ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องซึ่งจะช่วยให้คุณตัดสินใจว่าจะทำอย่างไรจริง ๆ แล้วค่อนข้างเล็ก ดังนั้นสิ่งสำคัญคือการระบุข้อมูลเหล่านั้น อย่างที่สองคือ เมื่อคุณบอกว่ามีช่องทางใหม่ๆ เหล่านี้ที่มีข้อมูลเข้ามา AI หนึ่งในความสวยงามของมันคือความสามารถในการเรียนรู้ ดังนั้น AI จึงมีองค์ประกอบภายในที่เรียกว่าการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่ช่วยให้พวกเขาเรียนรู้จากข้อมูลได้จริง จึงทำให้ปรับตัวได้ เมื่อคุณมีการเรียนรู้คุณสามารถปรับตัวได้ นี่ก็เหมือนกับวิธีการทำงานของมนุษย์จริงๆ เมื่อคุณเห็นสตรีมใหม่นี้ ให้พูดว่า Tiktok กำลังเข้ามา ก่อนอื่นคุณต้องพูดว่า "อย่าสนใจเลย"

แต่สักพักเห็นTikTok,TikTok,TikTokแล้วบอกว่า"โอเค.. บางทีฉันควรใส่ใจกับสิ่งนั้น” คุณเรียนรู้ คุณเห็นว่ามีคนเข้ามาบ่อยขึ้น ดังนั้นมันจึงมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นเรื่อยๆ จากนั้นคุณควรเปลี่ยนรูปแบบของคุณว่าโลกนี้ทำงานอย่างไร และเพิ่มน้ำหนักให้กับช่องนี้โดยเฉพาะมากกว่าช่องอื่นๆ แบบเดิมที่คุณไม่ได้สนใจ นี่เป็นวิธีเดียวกับที่ AI จะดำเนินการ อันดับแรก คุณจะต้องบอกว่าคุณใส่น้ำหนักเพียงเล็กน้อยในช่องใหม่นี้ แต่เมื่อเกิดขึ้นบ่อยครั้งขึ้น คุณจะแก้ไขอัลกอริทึมของคุณเพื่อเริ่มเพิ่มน้ำหนักให้กับช่องนี้มากขึ้นเรื่อยๆ หากปรากฏว่ามีความเกี่ยวข้อง บางทีถ้ามันดังมาก เสียงดังมาก แต่จริงๆ แล้วไม่เกี่ยวข้อง คุณก็จะรอหรือผลกระทบที่ ช่องนั้นยังอยู่ในระดับค่อนข้างต่ำ ฉันคิดว่ามันเป็นกระบวนการเรียนรู้ และการเรียนรู้นั้นเปิดใช้งานจริงในระบบ AI เหล่านี้ผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง

แนวโน้มธุรกิจขนาดเล็ก: สิ่งนั้นส่งผลต่อการใช้ AI อย่างมีจริยธรรมอย่างไร เราเห็นการบรรจบกันหรือความแตกต่างหรือไม่? ข้อมูลมากขึ้น จริยธรรมน้อยลง? หรือเป็นข้อมูลมากขึ้น มีจริยธรรมมากขึ้น? พวกเขามีความสัมพันธ์กันหรือไม่? เพราะสำหรับฉันแล้วดูเหมือนว่ายิ่งเราพบข้อมูลมากเท่าไหร่ ยิ่งมีความอยากที่จะใช้สิ่งนี้ในทุกวิถีทางที่เคยเป็น Malcolm X แบบเก่า “ไม่ว่าจะด้วยวิธีการใดก็ตาม” แต่จริยธรรมที่อยู่เบื้องหลัง AI นั้นดีขึ้นหรือไม่เมื่อเราได้รับข้อมูลมากกว่านี้หรือไม่

Michael Wu: ฉันคิดว่ามีความตระหนักในเรื่องนี้มากขึ้น ฉันคิดว่าตอนนี้มี ความยุติธรรม ความโปร่งใส ผู้คนพูดถึงปัญหากล่องดำนี้ AI นี้เราไม่รู้ว่ามันตัดสินใจอย่างไรและทุกอย่างเป็นอย่างไร ดังนั้นจึงเป็นเรื่องที่ท้าทาย แต่จริงๆ แล้ว ผู้คนจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ให้ความสนใจกับประเด็นด้านจริยธรรม ความยุติธรรม และความรับผิดชอบ ฉันจะบอกว่าข้อมูลขนาดใหญ่ที่เราใช้อยู่ เป็นสิ่งที่น่าดึงดูดใจมาก แต่ฉันคิดว่าจำเป็นต้องมีกองกำลังที่เป็นปฏิปักษ์เพื่อท้าทายนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเหล่านี้อย่างเท่าเทียมกัน ฉันคิดว่าจำเป็นต้องมีสิ่งนี้ ความตึงเครียดที่ดีระหว่างทั้งสองกลุ่ม ไม่ใช่ว่านักวิทยาศาสตร์ AI ควรกำหนดทุกอย่าง ความก้าวหน้าไม่ควรขับเคลื่อนทุกสิ่ง ไม่ใช่ทุกอย่างเกี่ยวกับความก้าวหน้า แต่ก็ไม่ใช่ทุกอย่างที่เกี่ยวกับกฎระเบียบเช่นกัน ฉันหมายความว่า ฉันคิดว่าทั้งสองกลุ่มต้องมีความตึงเครียดที่ดี ซึ่งเราหยิบยกประเด็นที่เรากังวล

และถ้าคุณไม่หยิบยกประเด็นขึ้นมา นักวิทยาศาสตร์ก็ไม่สามารถแก้ไขได้ "มันได้ผล. เหตุใดฉันจึงแก้ไขปัญหานี้” ดังนั้น หากคุณยกประเด็นนั้นขึ้นมา นักวิทยาศาสตร์จำนวนมากขึ้นจะตระหนักในเรื่องนี้และกล่าวว่า “เอาล่ะ นั่นเป็นปัญหาที่ท้าทายที่ฉันต้องแก้ไขเพื่อทำให้สิ่งนี้ดีขึ้น ดีขึ้นสำหรับมนุษยชาติ ดีขึ้นสำหรับทุกคน” นั่นเป็นเหตุผลที่ความตึงเครียดที่ดีต่อสุขภาพต้องอยู่ที่นั่น และฉันคิดว่าตอนนี้ เพื่อตอบคำถามของคุณ ใช่ พวกเขากำลังพูดถึงสิ่งเหล่านี้มากขึ้นเรื่อยๆ ฉันคิดว่าตอนนี้มีคำถามมากกว่าวิธีแก้ปัญหา แต่ลูกตุ้มจะแกว่งไปมา เพราะก่อนหน้านี้มันเป็นความก้าวหน้าของ AI ทั้งหมด ดังนั้นมันจึงเป็นลูกตุ้มทั้งหมดที่อยู่ด้านเดียว และตอนนี้ที่ผู้คนได้ตระหนักถึงพลังของ AI แล้ว จริยธรรมทั้งหมดนี้ ตัวฉันเองเป็นนักจริยธรรมเกือบครึ่งที่พูดว่า “เฮ้ คุณไม่สามารถมองแค่ว่าใช้ AI ทำอะไรก็ได้ที่คุณต้องการ คุณต้องดูการใช้ข้อมูลของคุณอย่างมีจริยธรรม เพื่อที่คุณจะได้ไม่ต้องทำให้กลุ่มหรือสิ่งใดๆ อยู่ในขอบหน้า”

จริงๆ แล้วมีเสียงมากมายในด้านนั้นในตอนนี้ และนั่นทำให้เกิดความกังวลอย่างมาก เรายังไม่มีวิธีแก้ปัญหา แต่ฉันคิดว่าตอนนี้มีคนจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ที่ให้ความสนใจกับปัญหาเหล่านั้น

แนวโน้มของธุรกิจขนาดเล็ก: จริยธรรมของตัวเขาเองหรือใครก็ตามที่เขียนโปรแกรม AI คุณต้องไปตามหลักจริยธรรมของพวกเขา และไม่ใช่ชุดของจริยธรรมของทุกคนจะเหมือนกัน ดังนั้นฉันรู้ว่ามันจะเป็นเรื่องยาก และอีกอย่างที่ฉันคิดเหมือนกันคือเซตหรือประชากรของคนที่สร้างวิทยาศาสตร์ข้อมูลจริงๆ ซึ่งใกล้เคียงกับการเป็นกลุ่มคนที่เป็นเนื้อเดียวกัน มันไม่หลากหลายมาก มันไม่หลากหลายมาก เกือบจะเหมือนกับว่าคุณต้องการ AI ที่มีจริยธรรมไม่เพียงเท่านั้น คุณต้องมี AI ที่ครอบคลุมด้วย เพื่อที่จะได้เป็นตัวแทนเพิ่มขึ้นอีกเล็กน้อย และฉันคิดว่านั่นคือสิ่งที่อาจขาดหายไปมากที่สุด คือกลุ่มคนที่กำลังทำมัน

ฉันดีใจมากที่ได้ยินคุณพูดว่ามันเปลี่ยนไป เพราะมี Netflix ที่ยอดเยี่ยมเมื่อเราพูดถึงการจดจำใบหน้าและ AI ตรวจไม่พบผู้หญิงผิวดำจากอย่างอื่น และเหตุผลส่วนหนึ่งก็เพราะคนที่ กำลังสร้าง AI ที่ดูไม่เหมือนผู้หญิงผิวดำที่พยายามจะตรวจจับ และนั่นก็เป็นหนึ่งในสิ่งที่ขาดหายไปในเรื่องนี้