Orijinal başlık: Yapay Zeka Çağında Tüketici Teknolojisinin Durumu

Orijinal kaynak: a16z

Geçtiğimiz on yılda, tüketici ürünlerindeki hemen hemen her patlamaya sosyal paradigmanın yeniden inşası eşlik etti: Facebook'un arkadaş dinamiklerinden TikTok'un algoritmik önerilerine kadar, kendimizi tanımlamak ve kimliklerimizi ifade etmek için ürünleri kullanmayı yavaş yavaş öğrendik.

O zamanlar, insanlar ifade ediyordu ve ürünler yardımcı oluyordu; ancak şimdi, Yapay Zeka sessizce bir rol değişimini tamamlıyor - artık insanlar için bir araç değil, ifadenin öznesi, bağlantının aracı ve hatta duyguların taşıyıcısı olmaya başladı. ChatGPT'den Veo3'e, 11 Labs'tan Character.AI'ya, yanlışlıkla "verimlilik iyileştirmesi" olarak görülen ancak aslında "insan rollerinin dış kaynak kullanımı" olan derin bir dönüşüme tanık oluyoruz.

Erik Torenberg'in ev sahipliği yaptığı bu tartışmada, Justine Moore, Bryan Kim, Anish Acharya ve Olivia Moore eşi benzeri görülmemiş bir yargıyı birlikte ortaya koydular: Günümüzün AI ürünleri artık "araçlar gibi araçlar" değil, "insanlar gibi araçlar" ve hatta "insanların yerini alan" ürünler haline geliyorlar.

Kullanıcılar, AI için ayda 200 dolar gibi yüksek abonelik ücretleri ödemeye başladılar; daha güçlü olduğu için değil, "sizin için bunu yapabileceği" veya hatta "sizin için olabileceği" için. Veos, 8 saniyede özelleştirilmiş videolar üretebiliyor, ChatGPT iş planları yazabiliyor, psikolojik danışmanlık yapabiliyor ve duygusal itirafın yerini alabiliyor ve 11 Labs sizin için benzersiz bir ses kişiliği yaratabiliyor. Ve tüm bunlar artık sizin bunları kendiniz yapmanızı gerektirmiyor ve artık o "siz" olmanıza gerek yok.

Yapay zeka tüketiminin yükselişi son derece tehlikeli bir sinyal veriyor: ifade biçimlendiriliyor, sosyal etkileşim simüle ediliyor ve kimlik yeniden inşa ediliyor.

Bugün, hala yapay zeka tarafından üretilen "ben"i paylaşmak için Reddit, Instagram ve Snapchat kullanıyoruz, ancak bu platformlar eski şişelerde sadece yeni şarap. Gerçek yapay zekaya özgü sosyal ağlar henüz ortaya çıkmadı, çünkü yapay zeka "statü" üretebilir ancak "duygusal gerilim" yaratamaz; arkadaşlık yanılsaması sağlayabilir ancak gerçek bağlantılardaki kontrol edilemeyen mücadele ve kırılganlığın yerini alamaz.

Bütün bunlar üç şok edici yargıyı beraberinde getiriyor:

Birincisi, AI ürünlerinin özü kullanıcıları geliştirmek değil, "kullanıcının kim olduğunu" yeniden inşa etmektir;

İkincisi, AI ortaklarının yükselişi sosyal etkileşimin başlangıcı değil, sosyal etkileşimin sonudur;

Üçüncüsü, AI avatarlarının popülerleşmesi ifadenin genişletilmesi değil, kişilik sınırlarının ortadan kaldırılmasıdır.

Öngörülebilir gelecekte, en başarılı AI ürünleri sadece araç tipi ürünler değil, kişilik tipi ürünler olacaktır. Sizi anlayabilir, sizi taklit edebilir, sizi temsil edebilir, size rehberlik edebilir ve en nihayetinde sizi değiştirebilirler. Bu bir verimlilik zaferi değil, varoluşun niteliksel bir değişimidir.

Yapay zeka tüketici devrimi: yüksek fiyatlı abonelikler ve toplumsal yeniden yapılanma

Erik Torenberg: Tüketici alanındaki bu podcaste katıldığınız için hepinize teşekkür ederim. Facebook, Twitter, Instagram, Snap, WhatsApp, Tinder'dan TikTok'a kadar her birkaç yılda bir çığır açan bir ürün çıkıyor gibi görünüyor. Her birkaç yılda bir yeni bir paradigma, yeni bir atılım oluyor. Ancak birkaç yıl önce bu trendin aniden durduğunu hissettim. Neden durdu? Yoksa durdu mu? Soruyu nasıl yeniden tanımlarsınız? Mevcut durumu nasıl görüyorsunuz? Gelecek nereye gidiyor?

Justine Moore: Bence ChatGPT muhtemelen son birkaç yıldaki en büyük tüketici başarı hikayesi. Ayrıca, Midjourney, 11 Labs ve Blackforce Labs gibi görüntü, video ve ses alanlarında diğer AI modalitelerinde de birçok çığır açan ürünün ortaya çıktığını gördük. Şu anda Veo gibi ürünler olsa da, bu ürünlerin çoğunun bahsettiğiniz sosyal niteliklerden veya geleneksel tüketici ürünü özelliklerinden yoksun olması ilginç. Bunun nedeni, AI'nın hala nispeten erken bir aşamada olması ve yeni ürünlerin ve yeniliklerin çoğunun şu anda araştırma ekipleri tarafından yönlendirilmesi olabilir - modelleri eğitmede çok iyiler, ancak tarihsel olarak modeller etrafında tüketici ürünü katmanları oluşturmada iyi değillerdi. İyimser bir şekilde, modeller artık yeterince olgunlaştı ve geliştiriciler açık kaynak veya API arayüzleri aracılığıyla bunlara dayalı daha geleneksel tüketici ürünleri oluşturabilirler.

Bryan Kim: Bu ilginç bir soru çünkü geçmiş 15 ila 20 yıla bakıyorum. Bahsettiğiniz gibi, Google, Facebook ve Uber gibi devler, İnternet, mobil ve bulut bilişim gibi unsurları bir araya getirdiğimizde, gerçekten de birçok harika şirket ortaya çıktı. Mobil bulut teknolojisinin olgun bir aşamaya girdiğini düşünüyorum. Bu platformlar 10 ila 15 yıldır varlığını sürdürüyor ve her segment bir dereceye kadar keşfedildi. Geçmişte, kullanıcıların Apple tarafından tanıtılan yeni özelliklere uyum sağlaması gerekiyordu, ancak şimdi temel modelin sürekli yinelemesine ve güncellenmesine uyum sağlamaları gerekiyor. Bu ilk fark.

İkinci fark, bahsettiğiniz gibi, tarihi kazananların çoğunlukla bilgi alanında (Google gibi) yoğunlaşmış olması ve şimdi ChatGPT'nin açıkça bu yönde devam ediyor olmasıdır. Fayda alanında, Box ve Dropbox gibi ürünleri kaçırdık, ancak şimdi daha fazla tüketici uygulamasının ortaya çıktığını görüyoruz ve birçok şirket bu kullanım durumları için rekabet ediyor. Aynısı, yaratıcı araçların sonsuz bir akışta ortaya çıktığı yaratıcı ifade alanında da geçerlidir. Bence eksik olan şey sosyal bağlantı niteliğidir. Yapay zeka henüz sosyal grafiği yeniden inşa etmedi. Bu boş bir alan olabilir ve gelişimi gözlemlemeye devam etmemiz gerekiyor.

Erik Torenberg: Bu ilginç çünkü Facebook yaklaşık 20 yıldır var. Justine'in az önce bahsettiği şirketler, OpenAI hariç, 10 ila 20 yıl daha var olmaya devam edebilir mi? Tartıştığımız şirketlerin savunulabilirliği nedir? Ayrıca, bu şirketlerin şu anda hizmet verdiği tüm senaryolar 10 yıl içinde yeni oyuncular tarafından değiştirilecek mi? Yoksa tüm ana akım senaryolara hakim olmaya devam mı edecekler?

Anish Acharya: ChatGPT'nin geçmiş ürün döngülerindeki benzer tüketici şirketlerinden çok daha yüksek kaliteli bir iş modeline sahip olduğunu söylemek doğru olur. En yüksek fiyatlandırma kademesi ayda 200 ABD doları iken, Google'ın tüketici ürünü ayda 250 ABD doları ile zirveye ulaşıyor. Elbette, burada savunulabilir ağ etkileri ve diğer sorunlar var, ancak belki de bu, yalnızca erken iş modelinin kusurlarına bir yanıttır - bu unsurlar olmadan, iş modeli kalitesi daha kötü olurdu. Şu anda kullanıcılardan doğrudan ücret almak, geçmişte sorunu aşırı karmaşıklaştırdığımızın bir işareti olabilir.

Erik Torenberg: Belki de zayıf iş modeli kalitesi daha güçlü bir elde tutmaya veya ürün-pazar dayanıklılığına yol açabilir?

Anish Acharya: Öyle yapar. Geçmişte, anında kârlılık olmadan kurumsal değeri nasıl biriktirdiğinizi açıklamak için bir hikaye uydurmanız gerekiyordu, ancak şimdi bu model şirketler doğrudan kârlı. Justine'in yaptığı noktaya da dikkat çekmekte fayda var: tüm temel modeller farklı yönlerde hareket ediyor. Claude ve ChatGPT'nin yatay modelleri ile Gemini modeli birbirinin yerine kullanılabilir mi? Bu fiyat rekabeti anlamına mı geliyor? Ancak farklı kullanıcılar farklı senaryolar kullanıyor ve aslında gözlemlediğimiz şey fiyat indirimlerinden ziyade fiyat artışları. Bu nedenle daha derinlemesine baktığımızda, halihazırda bazı ilginç savunma stratejileri olduğunu görüyoruz.

Bryan Kim: Tüketici şirketlerinin kâr modeli geleneksel çağdan AI çağına temelden değiştiği ve artık anında kârlılığa ulaşabildikleri için fiyatların düşmek yerine artması ilginç. Tutma oranı metriği hakkında düşünüyordum - Olivia, benim noktamı düzeltebilir - AI çağından önce tüketici abonelik modellerini tartıştığımızda, kullanıcı tutma ile gelir tutma arasında gerçekten ayrım yapıyor muyduk? O zamanlar fiyatlandırma yapısı sabit olduğu için kullanıcılar nadiren paketlerini yükseltiyordu. Artık kullanıcı tutma ile gelir tutma arasında net bir ayrım yapmamız gerekiyor çünkü kullanıcılar paketlerini aktif olarak yükseltiyor. Puan satın almaları, sıklıkla kullanımlarını aşmaları ve nihai tüketim miktarının artmaya devam etmesi gerekiyor. Bu nedenle, gelir tutma oranı daha önce hiç görülmemiş şekilde kullanıcı tutma oranından önemli ölçüde daha yüksektir.

Olivia Moore: Geçmişte, en üst düzey tüketici abonelik ürünlerinin fiyatı yılda yaklaşık 50 dolardı ve bu yüksek kabul ediliyordu. Şimdi kullanıcılar ayda 200 dolar ödemekten mutlu oluyor ve bazı durumlarda bunun düşük fiyatlı olduğunu ve daha fazla ödemeye istekli olduklarını söylüyorlar.

Erik Torenberg: Bu olguyu nasıl açıklıyorsunuz? Kullanıcılar bu kadar çok ödemeye istekli olduklarında ne gibi bir değer elde ediyorlar?

Olivia Moore: Bence bu ürünler kullanıcılar için işe yarıyor. Geçmişte, tüketici abonelik ürünleri kişisel finans, fitness, sağlık ve eğlence gibi alanlara yoğunlaşmıştı. Yüzeyde kişisel gelişime veya eğlenceye yardımcı olabilmelerine rağmen, kullanıcıların değer elde etmek için çok zaman harcamasını gerektiriyorlardı. Şimdi Deep Research gibi ürünler kullanıcıların kendi pazar raporlarını oluşturmaları için 10 saatlik çalışmanın yerini alabiliyor. Birçok kişi için bu verimlilik artışı, yalnızca bir veya iki kez kullansalar bile, ayda 200 dolar ödemeye açıkça değer.

Justine Moore: Örneğin Veo3'ü ele alalım, kullanıcılar ayda 250 dolar ödüyorlar ama asla bıkmıyorlar çünkü hazinelerle dolu sihirli bir kutu gibi - açıyorsunuz ve istediğiniz videoyu alıyorsunuz, sadece 8 saniye bile olsa, ancak etkisi inanılmaz. Karakterler konuşabiliyor ve kullanıcılar arkadaşlarıyla paylaşmak için harika içerikler oluşturabiliyor, örneğin arkadaşlarının adlarıyla kişiselleştirilmiş bilgi videoları yapmak veya hatta Twitter gibi platformlarda yayınlamak için eksiksiz hikayeler oluşturmak gibi. Kişiselleştirilmiş içerik oluşturma ve çok platformlu yayılımı mümkün kılabilen bu tür bir ürün, tüketiciler için daha önce hiçbir ürünün güçlendiremediği kadar fazla güce sahip.

Anish Acharya: Görünüşe göre tüm tüketici alanları yazılımla değiştirilecek.

Erik Torenberg: Belirli bir örnek verebilir misiniz?

Anish Acharya: Olivia'nın da dediği gibi, eğlence alanı yaratıcı ifade yazılımları tarafından yeniden şekillendirildi - daha önce çevrimdışı yapılması gereken yaratımlar artık tamamen yazılımlar tarafından gerçekleştiriliyor. Harcanabilir geliri tüketen kişilerarası ilişki aracılığı gibi alanlar da yazılımlarla değiştiriliyor. Hayatın tüm yönleri modeller tarafından aracılık edilecek ve insanlar bunun için ödeme yapmaya istekli olacak.

Yapay Zeka Sosyal Devrimi: "Dijital Benliğin" Yükselişi ve Geleneksel Platformların Kırılma Noktası

Erik Torenberg: Brian, yeni yapay zeka çağının hala sosyal bağlantı niteliklerinden yoksun olduğunu ve insanların hala Instagram ve Twitter gibi geleneksel sosyal ağlara güvendiğini söylediniz. Çığır açan nokta nerede ortaya çıkacak?

Bryan Kim: Beni çok heyecanlandıran bir alan olan sosyal alanı düşündüğünüzde, temel özü durum güncellemeleridir. Facebook, Twitter ve Snap'in hepsi "ne yaptığımı" göstermekle ilgilidir. Durum güncellemeleri aracılığıyla insanlar bağlantılar kurar. Bu durum güncellemesinin medya biçimi gelişmeye devam ediyor: metin durumundan gerçek fotoğraflara, kısa videolara. Şu anda insanlar Reels gibi kısa videolar aracılığıyla bağlantılar kuruyor ve bu da sosyal bağlantının bir çağını oluşturuyor. Şimdiki soru şu: Yapay zeka bu bağlantıyı nasıl devrimleştirebilir? Yapay zeka daha derin kişilerarası bağlantılar ve yaşam algısı nasıl elde edebilir? Fotoğraflar, videolar ve ses gibi mevcut medya biçimlerine odaklanırsak, bunların olanakları mobil cihazlarda tam olarak keşfedilmiştir.

İlginçtir ki, Google'ı on yıldan uzun süredir kullanmama rağmen, ChatGPT beni Google'dan daha iyi tanıyor olabilir - çünkü daha fazla içerik giriyorum ve daha fazla bağlam sağlıyorum. Bu "dijital benlik" paylaşılabildiğinde, hangi yeni kişilerarası ilişkiler doğacaktır? Belki de bu, özellikle yüzeysel sosyal etkileşimden bıkmış genç nesil için çekici olan bir sonraki nesil sosyal biçim haline gelecektir.

Justine Moore: Benzer vakalar gördük. Örneğin, viral "ChatGPT'nin verilerime dayanarak en önemli beş güçlü ve zayıf yönü özetlemesine izin ver" veya "Özümü temsil eden bir portre oluştur" veya hatta "Hayatımı çizgi romanlarla anlat". Kullanıcılar bu içerikleri İnternet'in her yerinde paylaşıyor - düzinelerce kişi, benim yayınlamamdan birkaç dakika sonra kendi versiyonlarını paylaştı. İlginç bir şekilde, yapay zeka oluşturma araçlarının tetiklediği sosyal davranış, yeni ortaya çıkan yapay zeka platformlarından ziyade hala çoğunlukla geleneksel sosyal platformlarda gerçekleşiyor. Örneğin, Facebook artık yapay zeka tarafından üretilen içeriklerle dolu.

Bryan Kim: Belki de bazı kullanıcı grupları bunu henüz fark etmemiştir.

Justine Moore: Facebook, orta yaşlı ve yaşlı kullanıcılar için bir AI içeriği merkezi haline gelirken, Reddit ve Reels genç nesil için AI tarafından üretilen içerikler taşıyor.

Olivia Moore: Kesinlikle katılıyorum. İlk AI sosyal ağının nasıl görüneceği konusunda her zaman kafam karışıktı. "AI tarafından üretilen kişisel fotoğraflar" gibi girişimler gördük, ancak sorun şu ki sosyal ağlar gerçek duygusal yatırım gerektiriyor - tüm içerikler tercihlere göre üretilebiliyorsa (mükemmel görüntüler, mutlu durum, havalı arka planlar), gerçek etkileşimin duygusal gerilimi kaybolur. Bu nedenle, gerçek yerel AI sosyal ağının henüz ortaya çıkmadığını düşünüyorum.

Bryan Kim: "Kümorfik" kelimesi çok uygun. Birçok AI sosyal ürünü, Instagram veya Twitter'ın bilgi akışını taklit etmek için sadece robotlar/AI kullanıyor. Bu tür "kümorfik" yenilikler esasen "eski formu yeniden üretmek için AI kullanmak" anlamına geliyor. Gerçek atılım, mobil terminal modundan çıkmayı gerektirebilir - mükemmel AI ürünlerinin mobil cihazlara uyarlanması gerekse de, son teknoloji modeller hala uç bilişim/uç taraf dağıtımında atılımlara ihtiyaç duyuyor ve bu da yeni formların ortaya çıkmasına neden olabilir. Gelecekteki olasılıklar için beklentilerle doluyum.

Erik Torenberg: Kişilerarası tavsiye açıkça önemli bir uygulama senaryosudur - iş ortakları bulmak, arkadaş edinmek, flört etmek, vb. Mevcut platformlar çok sayıda kullanıcı verisi biriktirdi.

Anish Acharya: LinkedIn'in AI yerel girişimlerini gözlemlemek çok ilham verici. Geleneksel LinkedIn sadece "Bunu biliyorum" gibi yönlendirici bilgilerden oluşurken, yeni teknolojiler tüm bilgileri elde etmek için "Erik'in dijital versiyonu" ile konuşmak gibi gerçek bilgi rezervlerinin arşivlerini oluşturabilir. Sosyal ağların geleceği şöyle olabilir - model kullanıcıyı derinlemesine anladığında, etkileşim için bir "dijital avatar" kullanmak mümkün olabilir.

AI şirketlerinin liderlik etmesinin sırrı: yenilik hızı ve pazar segmentasyonu

Erik Torenberg: Şirketlerin tüketicilerden daha erken belirli AI ürünlerini benimsediğinden bahsettiniz, bu önceki teknoloji döngülerinden farklı. Bu fenomen neyi gösteriyor?

Justine Moore: Bu gerçekten çok ilginç. BK ve ben 11 Labs'tayken, 11 Labs'a erken yatırım yaptık ve ilk finansman turundan yaklaşık bir ay sonra A turuna katıldık. İlk olarak, erken tüketici kullanıcılarının ilgi çekici videolar/sesler yapmak, kendi seslerini klonlamak ve oyun modülleri geliştirmek için akın ettiğini gözlemledik. Ancak çoğu durumda, ürünler henüz gerçek ana akım tüketicilere ulaşmadı - Amerika Birleşik Devletleri'ndeki herkesin telefonunda 11 Lab veya abonelik hizmeti yüklü değil. Ancak, şirket çok sayıda kurumsal sözleşme kazandı ve konuşma AI ve eğlence gibi alanlarda birçok ağır müşteriye sahip.

Bu fenomen birçok AI ürününde yansıtılıyor: önce tüketici tarafında viral bir yayılma oluyor ve sonra bir kurumsal satış stratejisine dönüşüyor - bu, önceki nesil ürünlerden çok farklı. Günümüzde, kurumsal alıcıların AI'ya yönelik zorunlu bir talebi var (AI stratejileri geliştirme ve AI araçlarını kullanma ihtiyacı gibi). Twitter, Reddit ve AI bilgilerine yakından dikkat ediyorlar. Tüketici ürünlerini keşfettikten sonra, yeniliklerini iş senaryolarına nasıl uygulayacaklarını düşünecekler ve böylece kurumsal AI stratejilerini tanıtmak için bir "yardımcı" olacaklar.

Bryan Kim: Benzer AI inovasyon uygulama vakalarını duydum: Bir şirket tüketici tarafında virallik kazandıktan sonra, kullanıcının ait olduğu şirketi bulmak için anonim ödeme kayıtlarını AI araçlarına girmek için Stripe işlem verilerini kullanıyor. Bir şirketin kullanıcı sayısının 40+ gibi eşiği aştığı tespit edildiğinde, şu şekilde iletişime geçmek için inisiyatif alıyor: "Şirketinizin ürünlerimizi kullanan 40'tan fazla çalışanı var. Kurumsal iş birliğini düşünür müsünüz?"

Erik Torenberg: Açılış konuşmanızda birçok şirket ve ürün örneği sıraladınız. Bunların "MySpace çağının" erken dönem kaşifleri olup olmadığını merak ediyorum. Yoksa uzun vadeli bir değerleri var mı? Tıpkı 20 yıl sonra olduğu gibi, bugün hala bu şirketleri tartışacak mıyız?

Justine Moore:Elbette, bugün tüm önemli tüketici AI şirketlerinin gelişmeye devam edebileceğini umuyoruz, ancak gerçeklik tatmin edici olmayabilir. AI dönemi ile önceki tüketici ürün döngüleri arasındaki temel fark, model katmanının ve teknik yeteneklerin hala hızla gelişiyor olmasıdır. Çoğu durumda, bu teknolojilerin potansiyeline henüz dokunmadık bile. Örneğin, Veo3'ün piyasaya sürülmesinden sonra, çok karakterli diyalog, yerel ses işleme ve diğer çok modlu özellikler aniden mümkün hale geldi. Metin LLM nispeten olgunlaşmış olsa da, tüm alanlarda sürekli iyileştirme için yer vardır. Şirketler "teknik/kalite ön saflarında" kalabildikleri sürece - yani en gelişmiş modellere veya entegrasyon yeteneklerine sahip oldukları sürece, MySpace/Friendster'ın hatalarını tekrarlamayacakları gözlemlenmektedir. Teknoloji yinelemesinde kısa bir gecikme varsa, güncellemeler yoluyla geri yüklenebilir.

Şimdi daha da ilgi çekici olan şey, pazar segmentlerinin ortaya çıkması: Görüntü alanında artık tek bir en iyi model yok. Tasarımcılar, fotoğrafçılar ve farklı ödeme grupları (ayda 10 ABD doları ile ayda 50-100 ABD doları) kendi optimum çözümlerine sahip. Her dikey alanın kullanıcı yatırımı son derece yüksek olduğundan, inovasyon devam ettiği sürece birden fazla kazanan uzun süre bir arada var olabilir.

Bryan Kim: Tamamen katılıyorum. Aynı şey video alanında da geçerli - reklam videoları, gömülü reklam videoları vb. için segmentler var. Dün, farklı modellerin ürün teşhiri ve karakter çekimi gibi farklı sahnelerde iyi olduğunu belirten bir makale okudum. Her pazar segmentinin muazzam bir potansiyeli var.

Erik Torenberg: Yapay zeka çağında kurumsal hendekler ve rekabet engelleri hakkındaki tartışma nasıl değişti? Bu konuya nasıl bakmalıyız?

Bryan Kim: Son zamanlarda bunun üzerine derin düşüncelere daldım. Geleneksel hendekler (ağ etkileri, iş akışı yerleştirme, veri tortulaşması) hala önemlidir, ancak "önce hendekler inşa etme" konusunda ısrar eden şirketlerin genellikle kazanan olmadığı gözlemlenmiştir. Odaklandığımız alanlarda, kazananlar genellikle kuralları çiğneyen ve hızlı bir şekilde yineleyenlerdir - yeni sürümleri ve yeni ürünleri şaşırtıcı bir hızda piyasaya sürerler. Yapay zeka gelişiminin şu anki erken aşamalarında, hız hendektir. İster iletim gürültüsünü aşan kanalın hızı, ister ürün yinelemesinin hızı olsun, başarının anahtarıdır. Çünkü hızlı eylem kullanıcının zihin payını ele geçirebilir, bunu gerçek gelire dönüştürebilir ve sürdürülebilir gelişimin olumlu bir döngüsünü oluşturabilir.

Erik Torenberg: Bu ilginç. Ben Thompson yaklaşık on yıl önce "Snapchat'in Zencefilli Kurabiye Stratejisi" başlıklı bir blog yazısı yazdı. Bu yazının temel fikri "Snapchat'in yapabildiği her şeyi Facebook daha iyi yapabilir, ancak Snap yeni fikirler sunmaya devam edecek. Bu yenilikçilik hızını sürdürürse, onun hendeği haline gelebilir." Buna Zencefilli Kurabiye Stratejisi adını verdi.

Bryan Kim: Bence nihayetinde işe yarayan şey kullanıcı erişimi ve ağ etkileridir. Snap'in bu konuda da bir avantajı var - Z Kuşağı ve genç kullanıcılar için temel iletişim platformu konumunu işgal ediyor.

Erik Torenberg: Yeni ürünler için ağ etkilerinin inşasını nasıl görüyorsunuz?

Bryan Kim: Ürünlerin çoğu hala yaratım aracı aşamasındadır ve henüz "yaratma-tüketim-ağ etkisi"nin kapalı döngüsünü oluşturmamıştır. Gerçek ağ etkileri henüz ortaya çıkmamış olsa da, 11 Labs gibi yeni hendekler görüyoruz: son derece hızlı yineleme hızı, mükemmel ürün gücü ve iş akışına derinlemesine yerleşmiş bir şekilde kurumsal pazara giriyor. Bu model şekilleniyor, ancak geleneksel ağ etkisi henüz görülmedi.

Olivia Moore: 11 Labs klasik bir örnektir. Geçen gün yapay zeka tarafından oluşturulan bir video için seslendirmeler üretmem gerekiyordu. Açık bir öncü avantajına, en iyi modele ve veri çarkları getiren büyük bir kullanıcı tabanına sahip oldukları için artık bir ses kütüphanesi kurdular - kullanıcılar çok sayıda özel ses ve karakter yükledi. Birden fazla ses tedarikçisini karşılaştırdığımda, eski bir sihirbaz sesi gibi belirli bir türe ihtiyacım olsaydı, 11 Labs 25 seçenek sunabilirken, diğer platformlarda yalnızca 2-3 seçenek olabilirdi. Hala erken olsa da, bu model yeni bir form değil, geleneksel platform ağı etkisine benziyor.

Sesli Yapay Zeka: Kurumsal düzeyde yapay zeka sesine olan talep patlama yaşıyor

Erik Torenberg: Uzun zamandır ses etkileşimine dikkat ediyoruz. İlk konseptin hangi kısımları gerçekleştirildi? Gelecekteki trendler nelerdir? Anish, ses etkileşimi konusunda neden bu kadar iyimserdiniz?

Anish Acharya: Başlangıçta bizi ilhamlandıran şey, temel bir ortam olarak sesin insan etkileşiminin tarihi boyunca ilerlemesi, ancak hiçbir zaman teknolojik uygulamaların temel taşıyıcısı haline gelmemesiydi. Geçmişte teknoloji her zaman olgunlaşmamıştı - Voice XML'den ses uygulamalarına, 1990'larda Dragon NaturallySpeaking gibi ürünlere kadar, ilgi çekiciydiler ancak teknik bir temel oluşturamıyorlardı. Üretken modellerin ortaya çıkması sesi yerel bir teknik unsur haline getirdi. Yaşamın bu önemli alanında hala keşfedilecek çok fazla alan var ve bu kesinlikle çok sayıda AI yerel uygulamasının ortaya çıkmasına neden olacak.

Olivia Moore: Sanırım ses konusundaki ilk heyecanımız daha çok tüketici perspektifinden geldi - 7/24 cep koçu/terapist/refakatçi hayal edin. Bu fikirler meyvesini vermeye başlıyor ve bu özellikleri uygulayan bir dizi ürün halihazırda mevcut. Ancak beni şaşırtan şey, model ilerledikçe kurumsal uygulamaların daha hızlı gelişmesi oldu: finans kuruluşları gibi son derece kritik alanlar, daha önce belirli uyumluluk sorunları yaşayan, yılda %300'e kadar çıkan müşteri kaybı oranlarına sahip ve kıyı dışı çağrı merkezlerinin yönetimi çok zor olan insan müşteri hizmetlerini değiştirmek veya geliştirmek için hızla ses teknolojisini benimsedi.

Gerçek çığır açan tüketici ses deneyimi hala yapım aşamasında. Burada erken örnekler var, örneğin kullanıcıların ChatGPT'nin gelişmiş ses modelini yeni ve orijinal uygulamalara genişletmesi veya granola gibi 7/24 ses verileriyle değer yaratan ürünler. Tüketici pazarının güzelliği öngörülemezliktir - en iyi ürünler genellikle hiçbir yerden çıkmaz, aksi takdirde çok uzun zaman önce geliştirilmiş olurlardı. Gelecek yıl sesli tüketici alanında inovasyona bakmaya değer.

Anish Acharya: Gerçekten de ses, AI'nın kurumsal pazara girmesi için bir atılım haline geliyor. Şu anda çoğu insanın bilişsel bir kör noktası var: AI sesinin yalnızca müşteri hizmetleri gibi düşük riskli senaryolar için uygun olduğunu düşünüyorlar. Ancak bizim görüşümüze göre, iş görüşmeleri, satış teklifleri, müşteri ikna etme ve ilişki sürdürme gibi kuruluşlardaki en önemli günlük/haftalık/yıllık konuşmalar, AI tarafından domine edilecek çünkü AI bu alanlarda daha iyi performans gösteriyor.

Erik Torenberg: İnsanlar ne zaman AI tarafından oluşturulan "dijital avatarlarla" sürekli ve etkili etkileşimler yaşamaya başlayacak? Örneğin, AI Justine, AI Anish veya AI Erik ile senaryolar.

Justine Moore: Bazı prototipleri daha önce gördük. Örneğin, Delphi gibi şirketler bilgi tabanlarına dayalı karakterlerin yapay zeka klonlarını yaratabilir ve kullanıcılar öneriler veya geri bildirimler alabilir. Brian'ın daha önce de belirttiği gibi, temel soru şu: Ya sadece ünlülerin metin/ses (veya gelecekte video) aracılığıyla etkileşim kuran yapay zeka ikizleri olması yerine, bunu herkese açabilirsek? Tüketici alanında, sıklıkla şunları düşünürüz: Birçok insanın benzersiz becerileri veya içgörüleri vardır, tıpkı lisede harika bir mizah anlayışına sahip olan ve bir komedi yemek programı yaratabilecek ancak asla başarılı olamayan arkadaşınız veya değerli hayat tavsiyeleri veren bir akıl hocanız gibi, yapay zeka klonları/kişilikleri aracılığıyla etkilerini benzeri görülmemiş bir ölçüde nasıl genişletebiliriz?

Şimdiye kadar gözlemlenen uygulamalar çoğunlukla ünlülere/uzmanlara veya diğer uçta - mevcut bilişe sahip sanal karakterlere (örneğin ses modu eklendikten sonra Character.ai'nin erken hali) yoğunlaşmıştır. Yeni teknolojileri denerken, kullanıcılar genellikle favori anime karakterleri gibi tanıdık karakterlerle etkileşime girme eğilimindedir. Ancak gelecekte, ortada kalan boşluğu dolduracağız - ne tamamen kurgusal karakterler ne de ünlüler, ancak tüm gerçek bireyleri kapsayan AI doppelganger'ları.

Olivia Moore:Bence insanlar farklı şekilde öğreniyor ve AI ses ürünleri bu çeşitliliğe çok iyi uyum sağlayabiliyor. Masterclass yakın zamanda ilginç bir beta başlattı: Platformun mevcut kurs eğitmenlerini ses temsilcilerine dönüştürüyor ve kullanıcılar kişiselleştirilmiş sorular sorabiliyor. Anladığım kadarıyla sistem, eğitmenin tüm kurs içeriğini analiz etmek ve son derece özelleştirilmiş ve doğru yanıtlar sağlamak için RAG teknolojisini kullanıyor. Bu benim için çok ilginç - şirketin hayranı olsam da, 12 saatlik bir kursu izleyecek sabrım veya zamanım hiç olmadı, ancak Masterclass ses temsilcisiyle 2-5 dakikalık bir sohbette faydalı fikirler ediniyorum. Bu, gerçek bir kişinin pratik bir AI klonuna dönüştürülmesinin tipik bir örneğini gösteriyor.

Sanal ve Gerçek Simbiyoz: Yapay Zeka Avatarları ve İnsan Yaratıcılar

Anish Acharya: Daha derin soru şudur: Kullanıcılar ilgilendikleri kişinin klonlanmış bir versiyonuyla konuşmayı mı yoksa tamamen kurgusal bir "mükemmel ideal tip" senteziyle etkileşime girmeyi mi tercih eder? İkincisi daha çok araştırılmaya değer olabilir - bu "mükemmel eşleşme" gerçekte var olabilir ancak hiç karşılaşmamış olabilir ve teknoloji bunu somutlaştırabilir. Bu varoluş biçimi nasıl görünecek? Bu, üzerinde düşünmeye daha değer olan yöndür.

Erik Torenberg: Düşünmeye değer: Hangi senaryolarda görevleri yerine getirmek için hala insanlara ihtiyacımız var ve hangi senaryolarda Yapay Zeka daha kabul edilebilir olacak? Bu ayrım çizgisi nasıl çizilecek?

Anish Acharya: Olivia'nın bahsettiği Masterclass vakası esasen tek yönlü bir duygusal bağın uzantısıdır. Belirli bir karakter klonuyla konuşmanın değeri, "en ideal yabancı" soyut kavramıyla etkileşime girmekten ziyade, kullanıcının somut nesneler için iletişim ihtiyaçlarını karşılamakta yatar.

Bryan Kim: Bu bana ChatGPT ile ilgili viral tweet'i hatırlattı - New York metrosunda biri, kız arkadaşıyla sohbet ediyormuş gibi, yolculuk boyunca ChatGPT ile sesli olarak konuşmuştu.

Justine Moore: Başka bir örnek: Bir ebeveyn, çocuğunun Thomas Tank Motoru hakkında 45 dakika boyunca sürekli soru sormasından rahatsız oldu, bu yüzden telefonu açtı ve çocuğuna uzattı. İki saat sonra, çocuğunun hala ChatGPT ile Thomas Tank Motoru hakkında konuştuğunu gördü. Çocuk, konuşan kişinin kim olduğunu umursamıyordu; sadece bu "kişinin" ilgisini ve keşfini tatmin edebilmesini önemsiyordu.

Erik Torenberg: Bugün danışmanlık/kariyer danışmanlığı için ChatGPT veya Claude'u kullanacak olsaydım, muhtemelen özel bir yapay zeka terapisti/koçu tercih ederdim. Gelecekte, belki de danışmanlık sürecini kaydederek veri toplayabilir veya doğrudan terapistin/koçun çevrimiçi içerik kütüphanesini kullanarak dijital avatarlarını yeniden yaratabilirim.

Sorunuzun özüne dönersek, 5-10 yıl içinde en iyi sanatçılar Lil Machaela gibi yeni nesil yapay zeka tarafından yaratılmış kişiler mi olacak? Ya da Taylor Swift ve yapay zeka ordusu? Benzer şekilde, sosyal medya alanındaki bir sonraki Kim Kardashian gerçek bir kişi mi yoksa bir yapay zeka ürünü mü olacak? Siz bu konuda ne düşünüyorsunuz?

Justine Moore: Bunun hakkında birkaç yıldır düşünüyorum. Little Machela'nın yükselişine tanık olduk ve ayrıca AI holografik karakterlerin kullanımına öncülük eden K-pop gruplarına da dikkat ettik. Bu fenomen, hiper-gerçekçi görüntü/video teknolojisinin gelişimiyle yakından ilgilidir - gerçekçi görüntülerle çok fazla ilgi gören ve özgünlükleri sıklıkla tartışılan AI tarafından üretilen etkileyiciler zaten var. Gelecekte yaratıcıların/ünlülerin iki kategoriye ayrılacağını düşünüyorum: Biri, sanatsal çekiciliği yalnızca işten gelmeyen, aynı zamanda yaşam deneyimlerine, canlı performanslara ve AI'nın henüz kopyalayamadığı diğer unsurlara da derinlemesine bağlı olan Taylor Swift tarzı "insan deneyimi türü"; diğeri ise ChatGPT'nin Thomas the Tank Engine ile diyaloğuna benzer şekilde "ilgi odaklı" - gerçek yaşam geçmişi gerekmiyor, yalnızca belirli bir alanda sürekli olarak yüksek kaliteli içerik üretme yeteneği gerekiyor. İkisi uzun süre bir arada var olabilir.

Olivia Moore: Bu bana AI sanatıyla ilgili devam eden tartışmayı hatırlatıyor - üretken sanat için eşik düşürülmüş olsa da, mükemmel AI eserleri yaratmak hala çok zaman alıyor. Geçtiğimiz yaz bir AI sanatçı etkinliği düzenlediğimizde, birçok yaratıcının AI filmleri yapmak için iş akışlarının geleneksel film çekmek kadar uzun sürdüğünü gördük, ancak fark şu ki, geleneksel film ve televizyon becerilerinden yoksun olabilirler, bu nedenle geçmişte yaratamazlardı. AI tarafından oluşturulan etkileyicilerin sayısında bir artış var, ancak çok azı Little Machaela gibi öne çıkıyor. Gelecekte AI yeteneği ve insan yeteneği olmak üzere iki kamp olması bekleniyor ve her birinin zirvesi en üstte yer alacak, ancak her ikisi için de başarı olasılığı son derece düşük olacak - bu makul bir durum olabilir.

Justine Moore: Ya da "insan olmayan yetenek". Veo3 platformunda ilginç bir fenomen ortaya çıktı: Sokak röportajları biçiminde, röportaj yapılan kişiler elfler, büyücüler, hayaletler veya Z Kuşağı'nın sevdiği peluş yaratık karakterleri olabilir. Bunlar yapay zeka tarafından üretilen sanal varlıklar olabilir ve bu yenilikçi biçimin büyük bir potansiyeli var.

Anish Acharya: Bu fenomen müzik alanında da mevcuttur. Günümüzde yapay zeka tarafından üretilen müzik genellikle vasattır ve bu esasen kültürel ortalamanın ürünüdür, gerçek kültür ise ön planda olmalıdır. Sorunun özü yaratıcıların türünden ziyade kalitesizliğinde yatmaktadır - genellikle yapay zekanın kendisini bir sorun olarak görürüz, ancak aslında eserlerin kalitesine odaklanmalıyız.

Erik Torenberg: Eserlerin kalitesinin eşit olduğunu varsayarsak, insanların yine de insan yaratıcıları tercih edeceğini düşünüyor musunuz?

Anish Acharya: Kesinlikle mümkün. Bu daha derin bir felsefi tartışmaya yol açar: Model hip-hop'un ortaya çıkışından önceki tüm müziklerle eğitilirse, hip-hop stilini üretebilir mi? Sanmam, çünkü müzik tarihsel birikim ve kültürel bağlamın kesişiminin ürünüdür. Gerçekten yenilikçi müzik, eğitim verilerinin sınırlarını aşmalı ve mevcut model bu atılımdan yoksundur.

AI Companion Revolution: Dikey Ekosistem ve Sosyal Güçlendirme

Erik Torenberg: Eşcinsel bir AI eşlikçi uygulaması geliştiren birkaç yetenekli arkadaşımı tanıyorum. Bu fikri 2015'te duysaydım şok olurdum. Ancak onlara göre, mevcut listedeki en iyi 50 uygulamanın 11'i eşlikçi uygulamalar. Bu bizi düşündürüyor, bu eğilimin başlangıç noktasında mıyız? Gelecekte çeşitli dikey eşlikçi uygulamalar olacak mı? Bu tür uygulamaların nihai biçimi nasıl evrilecek? Bu gelişme eğilimini nasıl anlamalıyız?

Justine Moore:Psikoterapiden, yaşam rehberliğine, arkadaş sosyalleşmesinden, iş yeri asistanlarına, sanal sevgililere kadar hemen hemen tüm boyutları kapsayan çeşitli eşlikçi senaryolarına çok fazla araştırma yatırımı yaptık. İlginçtir ki, bu LLM'ler için ilk ana akım uygulama senaryosu olabilir. Sık sık şaka yaparız, ister araba satıcısı müşteri hizmetleri olsun ister diğer sohbet robotları, kullanıcılar onları her zaman psikologlara veya kız arkadaşlara dönüştürmeye çalışır. Sohbet kayıtlarına baktığınızda, çok sayıda kullanıcının esasen biriyle konuşmaya istekli olduğunu göreceksiniz.

Artık bilgisayarlar anında, 7/24 ve antropomorfik bir şekilde yanıt verebildiğine göre, bu geçmişte dinlenmemiş veya "boşluğa bağırıyormuş" gibi hisseden birçok insan için devrim niteliğinde bir atılımdır. Bence bu sadece bir başlangıç, özellikle de mevcut ürünlerin çoğu genel olduğundan ve temel model sağlayıcılarına (örneğin önceden ayarlanmamış senaryolar için ChatGPT kullanan kullanıcılar gibi) büyük ölçüde güvendiğinden. Tek bir şirketin karakterler için kişilikler yaratabildiği ve son derece yüksek etkileşim elde etmek için dijital görüntüler ve istemli mühendislik yoluyla oyunlar veya sanal dünyalar inşa edebildiği durumlar zaten var. Örneğin, Tolen gençlik grubuna hizmet verirken, bir diğer "arkadaş" uygulaması kullanıcıların yemek fotoğrafları çekmesine ve beslenme verilerinin analizi yoluyla sağlık tavsiyeleri ve duygusal destek sağlamasına olanak tanır; çünkü birçok insan için diyet sorunları sıklıkla psikolojik sorunlarla iç içedir ve geleneksel olarak profesyonel tedavi gerektirir.

En heyecan verici olan şey, "arkadaş" tanımının, başlangıçta insanlar tarafından sağlanan herhangi bir tavsiye, eğlence veya danışmanlık hizmetine hızla genişlemiş olmasıdır. Gelecekte, dikey segmentlerde daha fazla arkadaş uygulamasının ortaya çıktığını göreceğiz.

Bryan Kim: Bir sosyal şirkette çalıştığımda, net bir eğilim fark ettim - insanların güvenebileceği arkadaş sayısı azalmaya devam etti. Genç neslin ortalaması 1'in biraz üzerinde. Bu, arkadaş uygulamalarına olan talebin uzun süre var olacağını ve birçok insan için hayati önem taşıdığını gösteriyor. Justine'in dediği gibi, bu tür uygulamalar birçok biçimde ortaya çıkacak, ancak derin bir duygusal bağ kurma temel ihtiyacı değişmeyecek. Belki de tartıştığımız gibi, kişilerarası bağlantı karşılanmamış bir alan ve AI arkadaşlar bu boşluğu dolduruyor - odak noktası bir bağlantı duygusu kurmak ve nesnenin ille de insan olması gerekmiyor.

Erik Torenberg: Birçok kişi bu tartışmayı duyduğunda endişelenecektir: daha az gerçek arkadaş, romantik ilişkilerin sonu, artan depresyon oranları, artan intihar oranları ve düşük doğurganlık oranlarının devam etmesi.

Justine Moore:Bu görüşe katılmıyorum. Bu bana AI Character Subreddit topluluğunda gördüğüm en iyi gönderiyi hatırlattı - bu topluluğu araştırmak için çok zaman harcadığımı belirtmeliyim. Yeni taç sırasında ergenlikten geçen birçok ortaokul, lise ve üniversite öğrencisi, gerçek hayattaki sosyal etkileşim eksikliğinden dolayı kişilerarası becerilerde eksikliklerle karşı karşıyadır. AI kız arkadaşıyla etkileşimlerini paylaşan bir üniversiteli çocuk, bir gün aniden gerçekte bir "3D kız arkadaş" bulduğunu ve geçici olarak topluluktan ayrılacağını yayınladı. Özellikle Character AI'ya, özellikle kadınlarla flört etmeyi, soru sormayı ve ilgi alanlarını tartışmayı öğrettiği için teşekkür etti. Bu, AI'nın en yüksek değerini gösterir: daha iyi insan bağlantıları teşvik etmek.

Erik Torenberg: Topluluk kullanıcıları onun için mutlu mu? Yoksa ona hain mi diyorlar?

Justine Moore: İnsanların büyük çoğunluğu içtenlikle ona iyi dileklerini iletiyor. Henüz gerçek bir ortak bulamamış birkaç "ekşi üzüm" yorumu olmasına rağmen, sonunda dileklerinin gerçekleşeceğine inanıyorum.

Olivia Moore: Bunun gerçeklikle bir bağlantısı var. Örnek olarak Replica ürününü ele alırsak, gerçek araştırmalar kullanıcıların depresyon, kaygı ve intihar eğilimlerinin azaldığını gösteriyor. Mevcut eğilim, birçok insanın anlaşılma ve güvende olma duygusundan yoksun olması ve bu da gerçek sosyal etkileşimlere katılmalarını zorlaştırıyor. AI, psikoterapi için zaman veya maliyet ödeyemeyenlerin kendi dönüşümlerini gerçekleştirmelerine yardımcı olabilirse, sonunda gerçek dünyada hareket etme yeteneklerini artıracaklardır.

Erik Torenberg: Eşlik eden uygulamaların etkisini gerçekten fark etmemi sağlayan şey, Replica'nın kurucusuyla yaptığım ilk röportaja gelen yanıttı. Röportajdan sonra, kurucu ilgili tartışma alanını kapattı ancak video yorum alanında çok sayıda kullanıcının "Bu, seks yapmayı bıraktıktan sonraki karım gibi." gibi yorumları yer aldı. Gerçek hayattan itiraflar. O sırada, bu uygulamanın kullanıcıların hayatlarındaki önemli konumunu fark ettiğimde şok oldum.

Justine Moore: Bu aslında insanların uzun süredir devam eden sosyal modelinin bir devamı. Z Kuşağı, geçmişte anonim kartpostal sitelerinde yabancılarla derin bağlantılar kurduğumuz gibi, Discord aracılığıyla çevrimiçi ilişkiler geliştiriyor - diğer kişinin gerçek kimliğini asla bilemezsiniz ve hatta derin bir duygusal bağ bile kurabilirsiniz. Yapay zeka bu deneyimi daha sürükleyici ve derin hale getiriyor.

Anish Acharya: Bence asıl mesele, yapay zekanın aşırı itaatkar olmaması. Gerçek kişilerarası ilişkiler, koşuşturma gerektirir ve aşırı itaatkar yapay zeka bu yeteneğin geliştirilmesine elverişli değildir. Bu nedenle, kullanıcıların sosyal becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmak için "orta düzeyde çatışma" ile yeteneğin yozlaşmasına yol açabileceği için "aşırı uyumluluk" arasında bir denge bulmak gerekir.

Çevresel algı devrimi: Giyilebilir yapay zeka sosyal genleri yeniden yapılandırıyor

Erik Torenberg: Son olarak, gelecekteki olasılıklara bakalım. Belki de oyunun kurallarını değiştirebilecek yeni platformlar veya donanım biçimleri hayal edebiliriz - örneğin OpenAI'nin yakın zamanda Jony Ive'ın şirketini satın alması gibi. Brian, akıllı gözlük biçimine ilişkin beklentilerinizi birçok kez dile getirdiniz, bu yüzden bunu biraz daha genişletelim, ancak mobil cihazlara ilişkin hayal gücünüzü de duymayı umuyorum.

Bryan Kim: Dünyada şu anda 7 milyar cep telefonu var, ancak pek çok cihaz gerçekten ideal seviyeye ulaşmış değil. Benim düşünceme göre gelecek mobil geliştirmeye güvenmeye devam edebilir ve birçok olasılık var: gizlilik koruma duvarı inşa etmek veya yerel LLM/yerel modeller aracılığıyla cihaz tarafı veri kapatmayı gerçekleştirmek gibi. Bu nedenle, aslında en çok değer verdiğim alan olan model geliştirme katmanı için hala beklentilerle doluyum. Olivia'nın dediği gibi, telefonlar her zaman açıktır, ancak diğer cihazlar da öyledir. Yeni cihazlar veya "dijital protezler" - eşyalarınıza takılan akıllı cihazlar - için hangi olasılıklar var?

Erik Torenberg: Herhangi bir özel fikriniz var mı? Örneğin, giyilebilir cihazlar, taşınabilir cihazlar, ister telefon aksesuarları ister bağımsız cihazlar olsun, bu vizyonları hangi donanım biçimleri gerçekleştirebilir?

Olivia Moore: Bence AI tüketici tarafında zaten çok popüler, ancak şu anda esas olarak web'deki metin kutusu etkileşimleri aracılığıyla elde ediliyor. Kullanıcılara gerçekten eşlik edebilen ve çevreyi algılayabilen AI formları konusunda özellikle iyimserim. İlginç bir şekilde, teknoloji partilerinde 20 yaşın altındaki birçok genç artık sözlerini ve eylemlerini kaydeden ve bunlardan gerçek değer elde eden akıllı rozetler takıyor. Ekrandaki içeriği algılayabilen ve aktif olarak yardımcı olabilen AI asistanları gibi bu tür ürünler ortaya çıkıyor. Ayrıca, yükseltmeleri önermekten başkaları adına e-posta gönderme gibi gerçek çalışan ajanlara kadar ajan modellerinin ilerlemesi de heyecan verici.

Justine Moore: İnsan yönü de önemli. Şu anda, öz değerlendirme için nesnel standartlardan yoksunuz. Yapay zeka tüm konuşmaları ve çevrimiçi davranışları analiz edip "bu alanda uzman olmak için haftada beş saat daha harcamak" gibi önerilerde bulunabiliyorsa veya büyük kişilerarası ağlara dayalı potansiyel eşler, girişimci eşler veya hatta flört partnerleri önerebiliyorsa, bu tür bilimkurgu düzeyindeki uygulama senaryoları en çok beklediğim şey.

Olivia Moore: Bu, yalnızca ChatGPT tarzı metin kutusu etkileşim modundan değil, yapay zekanın 7/24 arkadaşlığından kaynaklanıyor.

Anish Acharya: Cep telefonundan sonra en popüler cihaz aslında AirPods. Bu görünüşte sıradan operatör fırsatları gizleyebilir, elbette sosyal görgü kurallarını da içeriyor - örneğin, akşam yemeğinde AirPods takmak gerçekten garip. Ancak belki de yapay zekayı mevcut sosyal görgü kurallarıyla bütünleştiren bir çözüm vardır ve bu ilginç olacaktır.

Erik Torenberg: Gençlerin toplantıları kaydetme olgusunun daha fazla araştırılmaya değer olduğunu söylediniz. Gelecekte tüm konuşmalar kaydedilecek mi? Sizce yeni nesil bu yeni normali kabul etti mi?

Olivia Moore: Evet, bu davranış etrafında yeni toplumsal normlar ortaya çıkacak. Birçok insan bundan rahatsız olsa da, bu eğilim çoktan oluştu ve geri döndürülemez çünkü gerçek değeri ortaya çıkıyor. Bu yüzden yeni kültürel normlar ortaya çıkacak. Cep telefonları ilk popüler olduğunda, insanlar yavaş yavaş "kamu alanlarında yüksek sesle arama yapmaktan kaçınma" görgü kurallarını oluşturdukları gibi, kayıt cihazları etrafında da benzer yeni toplumsal normlar oluşacak.

Orijinal bağlantı

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia