Jasmine Wang sobre redacción de IA, reemplazo frente a aumentar el trabajo humano y la confianza y la seguridad de AI - E52

"Me preocupaba lo increíbles con las personas con las que estaba trabajando, cuán impactante es la tecnología en la que estamos trabajando y la última característica es: ¿puedo influir en la trayectoria de esto que se desplegará en el mundo de una manera más segura y responsable? Entonces, todas las carreteras apuntan a una IA segura y responsable". - Jasmine Wang

Jasmine Wang es cofundador y CEO de Copysmith , un socio de lluvia de ideas de IA para vendedores. Anteriormente, Jasmine ha estado muy involucrado en la investigación de IA en Partnership on AI , OpenAI y los algoritmos del Instituto de Aprendizaje de Montreal (MILA) .

Jasmine comenzó en ingeniería e investigación para la conducción autónoma de Lyft , y la tecnología de Microsoft Research for Emerging Markets Group . También recibió becas de ingeniería, investigación y académicas más notablemente por Interact, Kleiner Perkins , 8VC , Microsoft y la Fundación Fulbright.

Jasmine recibió su licenciatura en informática y filosofía en la Universidad McGill . En su tiempo libre, ella toca el piano.

Puede encontrar nuestras discusiones comunitarias para este episodio en https://club.jeremyau.com/c/podcasts/52-jasmine-wang-on-ai-coopywriting-replacing-vs-augmenting-human-labor-ai-trust-and-safety

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Jasmine Wang: [00:00:33] Hola, Jeremy. Emocionado de estar aquí.

Jeremy Au: [00:00:36] Bueno, es muy fascinante. Quiero decir, somos parte de On Deck , nos conocimos a través de esta gran comunidad, y estaba realmente fascinado por su enfoque para aprovechar la IA y estoy emocionado de compartir no solo su viaje, sino también lo que ves que va a ser el futuro.

Jasmine Wang: [00:00:52] Muchas gracias. Podemos sumergirnos más en esto, pero estamos a la vanguardia de algo realmente enorme y emocionante, estoy emocionado de conversar sobre GPT-3 y todo lo demás que está en el horizonte.

Jeremy Au: [00:01:03] Impresionante. Para aquellos que aún no lo conocen en sus propias palabras, ¿cómo compartiría sobre su propio viaje personal?

Jasmine Wang: [00:01:11] Crecí en Edmonton, que es la ciudad más importante del norte de Canadá. Así que piense extremadamente frío, piense en petróleo y gas, altamente conservadores, sin nuevas empresas, sin tecnología. No sabía que la ingeniería informática o de software era incluso una ruta hasta que casi había terminado la escuela secundaria. Terminé yendo a McGill en Montreal para la universidad, pero en realidad comencé la escuela en literatura comparativa. Amo los libros, me encanta escribir. Terminé en informática después de asistir a mi primer hackathon y hundiendo un sitio web para una organización sin fines de lucro en la que estaba trabajando y me sorprendió en ese momento, cambiando en informática y realmente me enamoré del procesamiento del lenguaje natural después de pasar un tiempo en ingeniería de la base.

Trabajé en un par de startups, comencé Breather, que era una startup local con sede en Montreal y luego fui a Lyft, donde estaba en su equipo sin conductor. También trabajó en Square en su equipo de capital en roles de ingeniería y este hilo de la escritura llevado a cabo en ese momento. Me interesé mucho en el procesamiento del lenguaje natural. El hecho de que pudiéramos representar las palabras como vectores fue increíble. Investigué en Mila, que es el laboratorio académico de aprendizaje profundo más grande del mundo, está encabezado por Yoshua Bengio , uno de los tres padrinos de aprendizaje profundo, con sede en Montreal y Canadiense. Luego trabajó en Microsoft Research, así como en OpenAi justo cuando se lanzó 52.

Y ahora estoy trabajando en Copysmith, que es una herramienta de redacción de IA. Utilizamos una combinación de GPT-3 y otros modelos para ayudarlo a redactar una copia. Pienso en ello como siempre eres un compañero de lluvia de ideas, pero no voy a darte el campo completo aquí. Así es como resumí el viaje hasta ahora. Con el tiempo, pasé mucho tiempo entre Montreal y San Francisco, actualmente estoy de vuelta en Edmonton, por lo que el círculo se ha dibujado durante la pandemia.

Jeremy Au: [00:03:07] Eso es increíble. Y una cosa que he notado es que has tenido un viaje interesante en el que no solo has estado pensando en la IA, sino también en las nueces y los tornillos, así como en el lado de la política, que es un sombrero triple bastante raro para usar. Solo tengo curiosidad, ¿qué impulsó eso?

Jasmine Wang: [00:03:26] 100%. Creo que mi fascinación por la tecnología porque originalmente provenía de las humanidades fue instrumental. Me encanta el Pizazz y la versatilidad y el poder de la tecnología, pero finalmente se preocupaba por cómo impacta a las personas. Y sé que es casi una cosa trillada, hoy en día los estudios de tecnología y sociedad se han vuelto realmente calientes. Todos los estudiantes de CS en Stanford quieren tener una filosofía menor, pero creo que es realmente muy importante y cómo elegí la especialidad y dirección en la que fui fueron algunos índices . Me preocupaba cuán increíbles eran las personas con las que estaba trabajando, cuán impactante es la tecnología en la que estamos trabajando, y la última característica es ¿puedo influir en la trayectoria de esto que se desplegará en el mundo de una manera más segura y responsable? Entonces, todas las carreteras apuntaban a una IA segura y responsable.

AI es obviamente el tema candente del año, si no la década, mucho talento está acudiendo en masa para trabajar en IA. Y relacionado con eso y una de las razones es que está teniendo grandes impactos en la industria en los que no necesito sumergirme y también tiene muchas implicaciones que aún no se piensan en términos de cómo podemos implementar esto de una manera segura y responsable de un nivel de infraestructura, pero también en un nivel de consumo. Muchas preguntas diferentes aquí sobre la implementación segura y responsable. Me pareció intelectualmente interesante, pero también satisfizo esas tres cosas, grandes personas, tecnología súper impactante y muchas preguntas vagas o turbias sobre, ¿cómo hacemos que esta tecnología sea realmente útil para la humanidad y beneficiosa?

Jeremy Au: [00:05:11] Increíble. También has compartido que tomaste clases sobre la ética de la IA y todo eso . ¿Dónde hay clases o momentos favoritos específicos que tuviste esa patada comenzó ese viaje para ti?

Jasmine Wang: [00:05:25] Tomé un menor en filosofía y, como parte de eso, algunas de mis clases favoritas estaban en la filosofía de la IA y la filosofía de la ciencia. Tal vez para elegir algunas preguntas dentro de la filosofía de la ciencia, lo siento, filosofía de IA, en realidad nos dimos cuenta de que si solo miras la historia de los pensadores en este campo, estas preocupaciones que los humanos han tenido sobre las máquinas han estado presentes para casi toda la historia humana. Esta pregunta de "Oh, ¿AI nos reemplazará?" Esta fue una pregunta que se hizo durante la Revolución Industrial.

Algunos académicos y académicos han denominado esto, el ciclo de sisifes de pánico en la tecnología. Como en, seguimos rodando esta roca cuesta arriba de: "Oh, no, ¿será lo siguiente que será la cosa?" Y las preocupaciones sobre esto suceden de manera bastante cíclica, que coincide con los ciclos tecnológicos. Y este es solo un patrón que sigue ocurriendo, lo cual es realmente interesante, lo que no quiere decir que la IA no sea diferente, creo que en realidad es diferente, esta revolución, pero es interesante cómo cada ciclo pensó que era diferente y que este era el que desplazaría el trabajo humano de cierta manera.

De hecho, nunca antes se había visto una revolución, que en realidad es verdadera mirando hacia adelante y retroactivamente, podemos narrativarla y decir: "Oh, estamos contentos de haber aprobado ese ciclo. Pero esa fue una idea realmente interesante que solo busca la historia de la filosofía de la IA, porque los filósofos han estado pensando en la cuestión de AI durante mucho tiempo que el concepto ha existido de lo que implica la inteligencia natural.

Jeremy Au: [00:07:06] Parece que has estado pensando a través de esto mucho más profundo que yo porque la forma en que consumo es que soy un gran lector de la ciencia ficción y los AI siempre son villanos en la naturaleza y cada vez más protagonistas, en realidad. Algunas de las mejores ciencias ficción recientemente, justicia auxiliar, etc. Pero sobre estos en realidad están tomando a los protagonistas de la IA en una historia y cómo descubren la humanidad. Así que hay una pieza y tendencia interesantes que estoy viendo. Así que tengo curiosidad desde tu ángulo, como cuál es tu filosofía personal en torno a la IA ahora que no solo lo has estudiado, lo has pensado, trabajando en él, cuál es tu opinión personal.

Jasmine Wang: [00:07:50] Estoy realmente emocionado por AI. Creo que hay una cinta con la que podrías cuidar de la IA, también estoy de acuerdo, si es inevitable que también podamos colaborar con la IA. Algunas personas tienen el estribillo, "Bienvenido a los señores del robot". Y en realidad tengo una visión diferente en la que estoy realmente entusiasmado con lo que AI puede desbloquear. Entonces, como escritor, pasé mucho tiempo en la escritura creativa. Un ejemplo de lo que podría desear de una IA. No puedo ir a un humano y decir: "Está bien, Jeremy, tengo este párrafo que he escrito fuera de la escena, ¿puedes darme una varianza de 15 los adverbios que usé y solo los adverbios? Solo darme 15 diferentes para todos los anuncios que usé en este párrafo".

Eso no es un buen uso de tu tiempo, pero no importa, que tampoco es un buen uso de mi tiempo. Se necesita demasiado tiempo para especificar esa instrucción. Pero si fuera posible, si sucediera naturalmente en el transcurso de mi escritura, por supuesto, mi escritura sería mejor. Por supuesto, mi creatividad se aumentaría. Sería como, "Oh, no pensé en usar esa palabra de esa manera antes". Y esa es la aplicación que realmente me entusiasma de la IA, es esta aplicación de aumento de creatividad de la que hablaremos más cuando hablamos de Copysmith.

Y realmente siento que hay tanto territorio en todas las dimensiones. Solo estoy hablando de texto aquí donde estamos escribiendo novelas o documentos. La IA nos ayudará a explorar de manera mucho más eficiente y rápida y explorar el territorio al que quizás ni siquiera hubiéramos llegado sin él y creo que esto es posible para todos los dominios. Soy escritor, así que pienso en la IA de esa manera, pero creo que muchas personas miran a la IA con este temor de que los reemplace. Pero creo que para muchas disciplinas deberían posicionarse, ya que esta IA realmente aumentará mi trabajo y cómo puedo integrar esto en mi flujo de trabajo de manera proactiva que AI Plus Human es el camino predeterminado hacia adelante y no la IA. Estoy emocionado por eso.

Jeremy Au: [00:09:48] Es interesante. Así que personalmente entusiasmado y entusiasmado con el componente de aumento del mismo, que es realmente interesante.

Jasmine Wang: [00:09:55] Sí, exactamente. Estoy entusiasmado con eso, pero creo que definitivamente hay cosas que pensar que la comunidad y la industria de IA necesitan más ampliamente para pensar en ello, sobre los impactos de estos algoritmos. Y poco más del año pasado, creo que la conversación sobre eso ha aumentado dramáticamente. Por ejemplo, con el lanzamiento de la película Social Network, hicieron que los actores representaran estos AIS de una manera que lo hizo realmente visceral. Estamos haciendo micro-objetivo, ¿qué implica eso para nuestros ecosistemas y verdades de noticias interpretados de manera muy amplia?

Pero sí, creo que hay mucha emoción y siento ... Soy optimista, por lo que esto podría no estar completamente bien considerado, pero también soy consciente de que hay enormes desventajas que ya estamos viendo en cierta medida que debemos tener cuidado con la mitigación y que las empresas necesitan ser reflexionadas e incorporar a sus prácticas internos y externos, así como los investigadores, así como los investigadores y la comunidad más amplia. Hay tantas partes interesadas diferentes en la comunidad de IA que lo hace realmente único. No son solo los avances de investigación, sino los avances de investigación los que son productizables y tienen un enorme valor económico.

Jeremy Au: [00:11:08] Creo que lo interesante es que en su LinkedIn tiene esta declaración, que es grande que es como decir: "Por defecto, los economistas y los investigadores de IA creen que la IA puede automatizar todo el trabajo humano. Con mi trabajo en la investigación necesito ayudar a crear un futuro donde la IA es beneficiosa para todos". Entonces, lo interesante es que realmente implica que hay un tenedor en el camino, quiero decir, una bifurcación en términos de la creencia de todos, pero también estás diciendo que vas a ayudar a dirigirlo en la dirección correcta. Tengo curiosidad, ¿cuáles crees que son las cosas que crearían ese tenedor?

Jasmine Wang: [00:11:42] Esta es una gran pregunta y algo por lo que estoy reflexionando. De hecho, señalaría a otro emprendedor aquí un poco menos famoso que yo, Elon Musk, quien está trabajando en Neuralink y su propósito expreso con Neuralink es mantener a los humanos actualizados a razón de la actualización de la IA. Ese es un ejemplo extremo de aumento de IA humano, literalmente incrustar una computadora dentro de su cerebro para que pueda interactuar con IA muy de cerca. Y creo que hay cosas a lo largo de ese espectro.

Así que ese es un lado de la bifurcación, está colaborando con la IA, aprovechando la IA en sus flujos de trabajo, ya sea interactuando con él como una pieza de software o integrado en su cerebro, hay un espectro, pero hay un bifurcado en el que algunas personas rechazan la IA de su propia volición o no pueden acceder a él. Y vemos que esta bifurcación hace como los empleados tienen que elegir entre decir que el uso de IA o simplemente usar mano de obra humana.

Y no soy un economista, esto soy solo yo hablando con economistas. Por defecto, si la IA puede reemplazar todo el trabajo humano, que es lo que los investigadores de IA creen, con el tiempo será más barato que el trabajo humano. Por lo tanto, el único incentivo económico que entiendo es que siempre usa el más barato si es la misma cualidad. Por lo tanto, por defecto, todas las empresas serán incentivadas económicamente para emplear mano de obra de IA en lugar del trabajo humano.

La pregunta en la que realmente he estado sentado es ¿cómo podemos hacer que los humanos económicamente viables? La solución extrema es Neuralink, lo que nos hace esta próxima generación de humanos que pueden interactuar con la IA, pero creo que también hay otras herramientas para construir. Y las empresas se pueden construir posicionándose con respecto a estos diferentes foros. Pueden posicionarse a sí mismos ya que vamos a automatizar los trabajos de OA, o puede posicionarse como no, quiero mejorar a los humanos en sus trabajos, alcanzar nuevas alturas que no haya visto antes, hacerlos mucho más productivos y quiero posicionarme en la bifurcación de la escalera. E incluso si no es posible a largo plazo, creo que es para intentarlo y quiero hacer un esfuerzo serio.

Jeremy Au: [00:13:54] Sí. Quiero decir, creo que tienes el poder de fuego y la trayectoria para hacerlo y para marcar la diferencia. Y creo que es interesante. Quiero decir, para mí entrené como economista como estudiante. Mi tesis de honores fue sobre cómo la adopción de la tecnología se difunde en todo el mundo y la velocidad de adopción.

Jasmine Wang: [00:14:09] Genial, puedes corregirme en todo.

Jeremy Au: [00:14:12] Sí. Espero que esto salga mejor porque un MBA es mucho, ¿cómo aprovechamos esto? Y como usted dijo, no necesariamente busca el más barato, sino que aumenta las ganancias, correcto. Creo que obviamente lo interesante, por supuesto, la IA todavía parece que es muy temprano en los primeros días, quiero decir, es una experiencia de dominio muy esotérica, donde las personas simplemente no podían acceder y en los últimos cinco años como fundadores que hemos visto, como muchas personas, comienzan a construir lo que se llaman puentes entre los casos de IA y la vida real. Quiero decir, no necesitas ser ingeniero ... bueno, tuviste que ser diseñado para entender realmente un auto autónomo de Tesla, pero lo consumirás. Pero ahora estamos empezando a ver un goteo en B2B y SaaS para los cuales Copysmith es uno de ellos. ¿Qué crees que es conducir ese puente y crecimiento?

Jasmine Wang: [00:14:56] De nuevo, por favor. Corregirme. Atraviese los incentivos económicos aquí porque es probable que los estoy equivocando terriblemente. Pero creo que en términos de convertir la investigación, ver la transferencia tecnológica de la tubería de investigación de la investigación básica hasta algo hacia el producto, la investigación básica necesita ofrecer resultados que la industria esté entusiasmado y, por lo tanto, la industria seguirá.

Creo que recientemente es que la IA realmente ha entregado resultados de última generación a nivel de investigación. Estamos como, "Oh, la clasificación de imágenes simplemente funciona ahora" o "La generación de texto simplemente funciona ahora". Y luego, la industria ve esos resultados o viendo esos documentos, y obviamente estos no son binarios, hay muchos, muchos investigadores de IA en la industria ahora y muchas compañías tienen enormes laboratorios de investigación de IA precisamente para aprovechar este tipo de ideas, pero crean infraestructura en torno a eso.

Es, oh, quiero implementar más modelos de visión por computadora y, por lo tanto, habrá más API y servicio. Quiero decir, Amazon gana mucho dinero con AWS, por supuesto, ofrecerán una API de visión que es como el cuarto de su negocio, así como la infraestructura para ayudar a las personas a desarrollarse más fácilmente. Por lo tanto, destacaría una startup que realmente me gusta y admiro es Cortex , que era una startup de código abierto de YC que permite a cualquiera implementar modelos de aprendizaje automático como una API muy fácilmente. Era solo un archivo YAML.

Esta es una mala respuesta aquí y entonces, pero creo que es muy reciente que el aprendizaje profundo, bueno, como una revolución ha sucedido, y luego es muy reciente que hemos tenido los resultados de vanguardia que garantizan una inversión de la industria significativa y los efectos de seguimiento de las personas que tienen cada vez menos experiencia directamente con la tecnología, pero pueden aprovechar la infraestructura de aquellos que han venido antes.

Es un proceso bastante interesante ver provenir de un entorno de estudio de cómo progresa la ciencia porque la ciencia también es muy incremental. Pero al ver esto por primera vez que había visto una actividad en torno a la IA, también ves la otra forma o cómo esa investigación se extendió también de forma incremental porque ahora, por ejemplo, con GPT-3, donde tienes una API que maneja todo tu autoescalado para ti, tiene un tiempo de inferencia realmente rápido, no tienes que hacer nada de ella. Puedes tratarlo como una API. La gente no está construyendo aplicaciones de código a su alrededor, y realmente estamos viendo cómo se pueden encontrar estas diferentes piezas y cómo se puede construir infraestructura en un ecosistema para acercarlo cada vez más a las personas que tienen cada vez menos experiencia, lo cual es increíble, creo. Pero no tengo una teoría completa sobre eso, es solo que la investigación está ahí y el valor económico está ahí para que la gente viene.

Jeremy Au: [00:17:27] Sí. Es interesante ver ese goteo y esto sigue aumentando. Cuando era niño, solía estar jugando mazmorras de múltiples usuarios en Telnet. Y entonces juegas un texto y que solía ser elaborado por todos nosotros. Todos estarían contribuyendo con diferentes habitaciones sobre eso y durante los últimos meses he estado jugando AI Dungeon GPT-2 a GPT-3 y ha sido una maravilla. Y una cosa que pienso un poco es si las personas pudieran descargar las transcripciones que serían: "Wow, este tipo realmente está trabajando duro para romper el juego".

Y creo que es interesante ver que la consumerización está haciendo es más fácil y más fácil para la IA ser evaluable, especialmente porque la IA también está llegando a una gran parte del backend y fue invisible para los consumidores porque es mejor organización publicitaria, mejor personalización de alimentos, mejor curación de video. Y creo que también es interesante desde un ángulo diferente, que es, solíamos hacer que sea broma a la vez, como como la IA es una estadística. bien. Es en el pasado que solían desacreditar a la compañía AI y dirán: "Oh, estás haciendo regresiones". Y yo digo: "No. Estamos haciendo un análisis que estoy feliz de que uses".

Pero creo que ahora estamos comenzando a ver que las empresas realmente usan AI porque está muy disponible como consumidor, como API. ¿Qué te emociona? ¿Qué tendencias ves para AI corriendo y transformando más? Quiero decir, uno, por supuesto, es el marketing.

Jasmine Wang: [00:18:59] Correcto. Como dominio, iba a mencionar el tipo específico de aprendizaje automático. En este momento hemos visto obviamente grandes avances en PNL y generación de texto. Y lo que realmente estoy emocionado desde una perspectiva intelectual es la generación multimodal. ¿Podemos generar imágenes completamente nuevas y también subtitularlas y etiquetarlas? Eso desbloquea enormes conjuntos de datos potencialmente para las personas que intentan hacer, por ejemplo, la seguridad de los automóviles autónomos. Así que me parece muy fascinante.

Creo que los dominios aquí que destacaría no son showstoppers o no son sorprendentes. No tengo una toma contraria aquí, estoy muy emocionado por los autos autónomos, creo que tendrá un gran impacto. Creo que está más cerca de lo que pensamos, ya que las cosas se retrasan, pero creo que va a suceder en la próxima década, así que estoy extremadamente entusiasmado con eso.

Y en realidad estoy bastante preocupado por una mayor personalización en la web por varias razones, pero creo que lo vamos a ver. Creo que vamos a avanzar absolutamente hacia un mundo en el que no se trata solo de anuncios personalizados para usted, sino por las páginas de destino enteras, los viajes del sitio web que se generan dinámicamente y se generan solo para usted, para un segmento de uno. Ya hay compañías que trabajan en esto, pero es raro que el contenido se genere dinámicamente, lo que creo que en realidad es una diferencia cualitativa en la que podría ver una página web y solo usted podrá verlo.

Podrá compartir esa URL, pero solo se le ha demostrado y tal vez el fundador en sí no se sorprendería del contenido que está escrito en esa página. Pero creo que vamos a ver una mayor agregación de datos en un usuario específico y seguir su camino a través de la web de una manera sin precedentes y potencialmente un poco aterrador, pero conducirá a tasas de clics más altas, por lo que hay un equilibrio aquí.

Jeremy Au: [00:20:48] Eso es exactamente similar a lo que estás abordando, ¿verdad?

Jasmine Wang: [00:20:51] Sí. No estamos completamente personalizados en ninguna página que pueda contarle sobre en qué estamos trabajando, estoy bastante preocupado por ese caso de uso. Creo que es bastante poco probable que sigamos esa ruta. Pienso en Copysmith como una pareja siempre siempre en la lluvia de ideas. En este momento se ve el producto es que puede conectar cosas que sabe sobre su producto y realmente sacarlas directamente de su sitio web. Como lo que es solo una simple descripción de lo que hace, y con un clic puede generar todo tipo de contenido, como anuncios para todos sus diferentes canales , Google, Facebook, Instagram, etc. Generas descripciones de productos, meta-etiquetas de SEO, diferentes páginas de destino para diferentes segmentos de audiencia, publicaciones de blog, las nueve yardas completas.

Pero no está completamente personalizado, todavía no vamos por esa ruta. Mi objetivo principal con Copysmith en este momento es ¿cómo alejamos a los usuarios de mirar esa página en blanco? Y el siguiente paso es ¿cómo sacamos a los usuarios de las hojas de Google? Que es otro problema que no está relacionado con la IA, pero solo un problema gerencial de las personas no está utilizando un tipo de documento hecho para copiar. Cuando editan los anuncios de Google, editan los anuncios de Facebook. Está en una hoja de cálculo de Google la mayor parte del tiempo y le piden comentarios a su jefe. Y si alguna vez has hecho comentarios en las hojas de cálculo de Google, sabes lo horrible que es. Tienes que encontrar el pequeño triángulo amarillo y una célula muy pequeña y flotar sobre él.

Veo lo que estamos haciendo como extremadamente diferentes de la precisión, pero todavía estamos enfocados en los especialistas en marketing. Estamos enfocados en desbloquear su creatividad para que puedan llegar al primer redacción mucho más rápido, la prueba A/B mucho más rápidamente y realmente tener un ciclo de retroalimentación completo de, está bien, puedo usar esta herramienta para ir a mis gerentes, abogar por una cierta campaña, como un gasto publicitario, regresar y realmente realmente, "está bien, a través de CopysMith. bucle."

Este tipo de anuncio y construcción de ese conjunto de datos horizontalmente en todas las industrias. Este es el tipo de anuncio que hemos visto funcionar bien para compañías como usted. Las agencias hacen esta curación para un gran segmento de gasto publicitario porque tienen cierta experiencia en lo que funciona bien y lo que no, pero podría escalar eso enormemente con los exponenciales a los que las compañías tecnológicas tienen acceso.

Jeremy Au: [00:23:10] ¿Por qué estás personalmente entusiasmado por construir eso? ¿Por qué estás emocionado de construir una plataforma?

Jasmine Wang: [00:23:15] Estoy realmente entusiasmado con la escritura asistente de IA. Probablemente haya escuchado un poco de la línea de lanzamiento, soy escritor. Pasé mucho tiempo escribiendo 80,000 palabras en mi primera novela, que también comencé durante el período covid, muy generativo para mí, juego de palabras. Estoy realmente interesado en las diferentes formas en que la IA y los humanos pueden interactuar. Entonces, la parte del producto por el que personalmente estoy realmente fascinado es, y realmente motivado es cuando entrevisté a los usuarios y dicen: "Guau, no pensé en eso antes". O, "Oh, eso es realmente interesante. Veamos eso de nuevo a Copysmith y veamos qué genera".

Así que estoy realmente interesado en este camino de, oh, comencé aquí y realmente no tengo idea de cómo se verá esta campaña ". Y terminando después de unas pocas iteraciones a un millón de millas de distancia de donde comenzó y es territorio que puede que no tenga portada o que haya tomado, tome horas y días para cubrir sin este socio de tormenta cerebral. Muchos, muchos ceros de dólares.

Jeremy Au: [00:24:37] Sí. Siempre tiendo a comenzar a escribir en NaNoWrimo , que es en lo que estoy escribiendo, y el bloqueo del escritor siempre es grande cuando estoy escribiendo manualmente. Así que sí, estoy emocionado de ver que AI va a ayudarme a llevarme a través de la línea de meta.

Jasmine Wang: [00:24:54] Sí, totalmente. Llevarlo a través de la línea de meta o llevarlo al primer paso, lo cual también es realmente difícil. La edición es mucho más fácil que escribir.

Jeremy Au: [00:25:01] Oh, seguro. Definitivamente. Lo interesante también es que, a medida que cree esto, realmente ha abordado el marketing como un caso de uso. Quiero decir, ¿por qué crees que los especialistas en marketing querrían algo como esto o herramientas como esta o AI como esta?

Jasmine Wang: [00:25:15] Pensamos esto porque nos dicen esto. Muchos especialistas en marketing son muy alfabetizados tecnológicamente, muy lindados, y han estado buscando algo como esto. Desearía que esto fuera posible poder redactar una copia con eso. Es una tarea que los especialistas en marketing tienen que hacer día tras día, especialmente si no tienen un redactor interno. Y muchas empresas no, o subcontratan a una agencia o tienen un profesional independiente a tiempo parcial, son solo compañías que realmente se preocupan por su voz y mensajes de su marca donde contratan a un redactor interno a tiempo completo.

Así que realmente lo hemos visto en entrevistas. No tengo experiencia en marketing. Pocas de las maravillosas personas de nuestro equipo tienen antecedentes de agencias, antecedentes en marketing, por lo que es realmente un tirón del usuario en comparación con que presione y construya para un arquetipo de marketing o personalidad que tengo en mi mente, porque para ser honesto contigo no hay uno. No he hecho mucho marketing, excepto por mi propia tienda Shopify, que comencé el año pasado mientras estaba en Open AI, y me hice comenzar a pensar en el marketing en primer lugar, pero soy un vendedor horrible. Esa tienda Shopify falló por completo porque soy horrible en el marketing.

Así que estoy construyendo para un arquetipo que no tengo en mi cabeza, sino que viene a mí todos los días con un comentario de características. Tenemos un calcetín comunitario de alrededor de 200 personas. Son como, "Jasmine, necesito esto". O, "¿Podemos hacer una entrevista de usuario sobre este flujo porque no creo que tenga sentido como el caso de uso de mi agencia donde estoy administrando 30 clientes". Así que definitivamente directamente de las personas que hacen este tipo de trabajo todos los días, y luego una gran cantidad versus un proceso de producto.

Jeremy Au: [00:26:52] ¿Cómo aborda esas conversaciones con los especialistas en marketing? Quiero decir, entra y es como, "Oye, ¿qué te gustaría que AI haga por ti?" Porque es una herramienta, pero al mismo tiempo también es una gran palabra pegadiza. ¿Tengo curiosidad por saber cómo te acercas a esas entrevistas de usuarios?

Jasmine Wang: [00:27:11] Sí. Las entrevistas iniciales que tuve con las personas que eran más como: "¿Cómo se obtienen ideas? ¿Cómo se ve una sesión de lluvia de ideas y cuál es el proceso de conceptualización completo desde el principio hasta el final de una campaña? ¿Qué haces?" Y resulta que muchas personas tienen sesiones de escritura que hacen en colaboración durante una hora o más a la vez. Bloquean estos trozos donde solo están con otras personas en el equipo donde están, "Está bien, simplemente resulemos 10 variantes de los titulares de Facebook".

Y eso fue muy interesante para mí. Y ahora eso es algo que existe en Copysmith, donde puede conectar las palabras clave y instantáneamente obtendrá una docena de variantes de los titulares de Facebook que de otro modo habrían tomado esa hora de trabajo. Así que realmente al comienzo de las entrevistas de los usuarios que estaba viendo, está bien, ¿cuál es todo el proceso? Y esto fue en gran medida también porque no tengo antecedentes en marketing, como especialmente en un alto crecimiento o una empresa más establecida.

Entonces, ¿cuál es esta función muy compleja de múltiples partes interesadas? ¿Con quién hablas? ¿Cómo se ve tu día? Así que una entrevista de descubrimiento y, como producto, me involucré más y ahora estamos haciendo más entrevistas de diseño que somos como: "Está bien, ¿de qué te sorprendió en este producto?" O, "¿Qué te decepcionó? ¿Cuáles son las cosas que te hicieron ir, 'Oh, guau, tengo curiosidad por eso y quiero hacer más de eso?'"

Así que definitivamente hay una segmentación clara donde inicialmente solo estaba tratando de averiguar, está bien, ¿cómo es mi audiencia y mi usuario? Y luego, después de que algo existió haciendo entrevistas de productos más tradicionales donde estábamos viendo a las personas usar el producto, comprender dónde se quedaron atascados, cualquier momento de incertidumbre o confusión o deseo de más.

Jeremy AU: [00:28:50] Lo interesante es que no solo puedes resolver un problema que no es escribir anuncios, sino descripciones, metadatos, páginas de aterrizaje, publicaciones de blog, donde es solo alucinante porque históricamente desde una perspectiva humana, todas esas personas son cinco o seis personas diferentes especializadas en cada cosa. Pero para usted es esta misma salida, son estas variaciones diferentes. ¿Crees que el nuevo enfoque de cómo manejar las cosas, crees que podrían desbloquear algunos nuevos ... No sé, roles de trabajo, supongo? Como Ai Shepherd.

Jasmine Wang: [00:29:23] 100%. Cómo posiciono al cliente de Copysmith, y en realidad voy a presentar un nuevo verbo aquí. Llamé a Copysmith muy intencionalmente. El Copysmith es similar al platero. Así que pones en esta parte, obtienes algo que es útil, pero depende del humano en última instancia pulirlo. Ya sea, oh, algo sobre las pautas específicas de la marca y no puede decirle a una IA de su guía de marca de 20 páginas que está en un PDF en formato posible. O sabe de una promoción específica que está sucediendo, o creo que lo más importante que está entrando en el territorio que su empresa no ha entrado antes.

Entonces, incluso si entendemos, está bien, este es el contexto de su empresa porque escribimos su sitio web y sabemos lo que ha hecho antes, tal vez Coca-Cola quiere ir de manera totalmente diferente para 2021 como todos lo hacen. Eso es algo en lo que los humanos son exclusivamente buenos. Y creo que no lo llamaría un pastor de IA, no estoy seguro de cómo lo llamaría. Los hemos estado llamando a Copy Smithers, personas que copian la herrería , pero definitivamente creo que habrá nuevos roles para las personas que aprenden a trabajar con IA de manera extremadamente efectiva y realmente adoptan este nuevo paradigma y la forma de crear lo que sea que estén haciendo creativamente.

No tiene que ser solo copia, podrían estar componiendo una pieza musical. Podrían estar tratando de arquitectar un nuevo edificio, hay muchos procesos creativos que creo que hay mucho trabajo manual en este momento que es bastante tedioso. Es muy, muy difícil para un humano decir lo mismo de 10 maneras diferentes, simplemente no estamos programados para hacerlo. Nos acostumbramos a usar los mismos patrones porque son eficientes para nosotros solo en términos de algo como el espacio computacional en nuestras cabezas. Simplemente no tenemos tanta memoria. Los AIS son realmente buenos en eso, la IA no es buena para saber lo que es verdad y tampoco es visión de futuro.

Creo que el papel del humano en el lugar de trabajo evolucionará a saber hacia dónde nos dirigimos, hacia dónde queremos ir y señalar este motor muy poderoso en esa dirección y dar forma a su salida en lugar de hacer el día a día, no lo llamaría pesado, sino solo un altavoz de hacer este cerebro para diferentes variantes. Entonces, Shepherd podría ser un término adecuado, no tengo un término mejor como navegador ...

Jeremy Au: [00:31:43] Wrangler.

Jasmine Wang: [00:31:44] Sí, Wrangler, sí.

Jeremy Au: [00:31:47] Sí, lo interesante es que definitivamente vemos un montón de estas IA y te tocaste algo realmente interesante, lo que es que AI realmente está mirando el pasado y estamos tratando de discutir y no tenemos un buen sentido sobre lo que estamos tratando de apuntar.

Jasmine Wang: [00:32:02] Sí. A veces digo esto a los amigos que no entienden la IA o se sienten amenazadas por la IA y reconociendo que la IA es el ladrón más grande. Ha robado todo el trabajo de la humanidad. Ha sido entrenado todos los datos que la humanidad ha producido. Y cuando uso datos que son un término contundente, pero piense en Biblias, piense en todos los textos sagrados. Piense en todo lo importante que alguien haya escrito en línea, todos los blogs de Tumblr. Todo lo que es importante y vulnerable, y las mejores obras de sus vidas de las personas tienen todo.

Y por lo tanto, no debemos sentirnos avergonzados o desconcertados cuando la IA puede escribir a nivel de un humano normal. Casi estoy como, "por supuesto". Usted ha sido capacitado en todos los datos y lo utilizó y de manera personificada, pero la IA ha sido capacitada en todos estos datos que son tan importantes para la historia de la humanidad. Por supuesto, puede escribir de una manera que puede verse como un tweet normal o algo así, pero también es fundamentalmente limitado de esa manera. Está mirando puramente al pasado. Es difícil mantener los modelos actualizados. 

Como GPT-3, por ejemplo, solo tiene datos hasta 2019. No sabe nada sobre Covid. Tal vez, aunque no soy un experto en términos de ... No soy un vendedor de alto volumen, pero imagino que la mensajería ha cambiado enormemente en términos de cómo funcionan los anuncios y qué mensajes resuenan con las personas en el transcurso de 2020. La IA no puede mantenerse al día en términos de los cambios cotidianos ni puede predecir dónde es nuestro sentido de gusto, qué valoramos como una especie, lo que nos importa y queremos que piense en el futuro y eso es un lugar donde viene los humanos. Esa razón, no solo para un propósito curativo, lo siento y curatorial, sino también como una configuración de valores y trayectoria de una manera mucho más profunda en esa dirección.

Jeremy Au: [00:34:07] ¿Hay enfoques sobre cómo lo harías más avanzado? ¿Tenemos una casilla de verificación donde decimos: "Hola, AI, sé que realmente me gustan las donas en los últimos 20 años de mi vida, pero durante los próximos cinco años me gustaría perder 20 libras, entonces, ¿podría ahorrarme en este ángulo y enviarme más cosas sobre la nutrición y la mejor aptitud?"

Jasmine Wang: [00:34:29] Quiero decir, eso es muy interesante. Diría que sí solo porque puedo imaginar sistemas algorítmicos que lo hacen, y no soy un experto en sistemas o algoritmos de recomendaciones, pero ha habido muchas quejas de la comunidad de tecnología de tecnología humana responden a mis deseos, pero no por mis necesidades o mi visión a largo plazo de quién y qué tipo de persona quiero ser. Me imagino que esto es tecnológicamente posible, pero ya sea económicamente viable o deseable, nuevamente la cuestión de la economía con la que no estoy muy familiarizado.

No estoy seguro de si está económicamente incentivado que Facebook lo ayude, Jeremy, pierda peso a menos que haya algo que puedan venderle alrededor de eso. Así que compro totalmente que es tecnológicamente posible y que probablemente ni siquiera necesite IA porque es un conjunto muy explícito de preferencias que dará un sistema. Es como, "Hola, Facebook, me has estado mostrando muchos anuncios para donas, ya no quiero donas. Por favor, muéstrame anuncios para sólidos y planes de pérdida de peso". Estoy seguro de que Facebook, si así lo desean, podría hacerlo tecnológicamente. Y la pregunta nuevamente se reduce a la economía.

Jeremy Au: [00:35:38] Bueno, quiero decir, creo que la economía está ahí. Quiero decir, las personas gastan miles de millones de dólares en gimnasios que mucho no se usan. Gastan miles de millones de dólares en ensaladas y todo tipo de cosas de aspiración de alto nivel, así que creo que, sí, definitivamente hay muchas cosas allí y, por supuesto, no necesariamente puede ser generada por los negocios, pero estaría más generado por los usuarios. Porque el trabajo de Dunkin 'Donuts es vender donas en su perspectiva, mientras que el consumidor sabe mejor sobre su dirección futura, ¿verdad?

Jeremy Au: [00:36:03] ... y cómo trascendemos eso. ¿Alguna vez has pensado en la IA como entrenadores, quiero decir, servicios de entrenamiento?

Jasmine Wang: [00:36:09] Sí. He visto algunas incursiones interesantes en este espacio y en realidad he tenido muchos entrenadores. He tenido un entrenador de escritura, entrenador de productividad, entrenador de vida, las nueve yardas completas. Y gran parte del valor que obtengo de tener un entrenador es tener la sensación de que alguien está escuchando, no el contenido exacto de lo que me dice. Así que tengo mucha curiosidad sobre ... No he explorado muchas de estas soluciones de coaching de IA, pero definitivamente una pregunta si me acercaba desde una perspectiva del usuario o el potencial inversor ángel, ¿qué tipo de valor crees que las personas generalmente derivan del entrenamiento y qué crees que la gente querría cosechar de tu servicio?

En términos de contenido, mi experiencia en PNL en realidad no es en general PNL, sino en los modelos de diálogo, así que he pensado en el caso de uso del entrenamiento antes. Probablemente podría personalizarlo hasta cierto punto, no podría personalizarlo a un segmento de usuario de uno solo por los costos de si quería ajustar el modelo y tal vez solo retroceda muy rápidamente. Los modelos de procesamiento del lenguaje natural solo tienen una cierta ventana en la que pueden retener información. Puedes pensar en ellos como seres humanos extremadamente olvidadizos.

Por lo tanto, solo puede tener una conversación muy corta con un modelo donde recuerda todo lo que discutió. Realmente solo tienes dos opciones. Puede ajustar un modelo en un usuario, solo conocer toda la información sobre ellos y, por lo tanto, no tiene esta ventana de contexto, ese tipo de particular para un usuario en particular, sino un usuario modelo. Esto sería demasiado caro. Todavía no tenemos métodos para hacer esto, bueno, dependiendo de los modelos de precios de estos entrenadores de IA donde podríamos hacer eso, o simplemente tiene francamente un entrenador de mierda que olvida lo que les dijo ayer.

Así que en este momento no creo que sea súper viable, pero estaría muy feliz de que se demuestre que se equivocó y creo que el mundo se beneficiaría de tener el entrenamiento de nosotros, creo que es una de las cosas que ha desbloqueado un montón de valor en mi vida y desearía que más personas pudieran acceder. Estoy entusiasmado con eso, pero definitivamente creo que todavía hay desafíos desde una perspectiva de producto de I Care porque un entrenador me está escuchando, ese es el valor derivado de los entrenadores. También algunos desafíos técnicos/de margen comercial también que van con los productos.

Jeremy Au: [00:38:26] Eso es tan cierto. Y creo que es interesante que lo enmarcas como no solo el resultado, que es como decirte que hagas A o B, sino también la escucha a un lado, esa contabilidad, lado de compañía. Y es interesante, quiero decir, definitivamente vemos muchos enfoques diferentes en este momento con réplica y otros enfoques que realmente están funcionando el ángulo de no necesariamente responsabilidad, sino definitivamente compañía.

Esto me recuerda a Tamagotchis y Neopets en el pasado, ¿verdad? Donde te metes la cara. Cada IA ​​es infantil en este momento para que pueda perdonarlo por ser olvidadizo. Entonces hay un gran componente de empatía. Y una cosa que siempre recuerdo de mis amigos, por supuesto, están tratando robots y todo es fácil, ejemplos de gran empatía con IA o robots y también hay mucha violencia contra la IA y los robots. Hay una extraña bifurcación o dispersión de esa reacción humana a ella. ¿Qué piensas de eso?

Jasmine Wang: [00:39:23] Esta es una pregunta súper interesante y sería curioso que no haya leído los estudios sobre el tema si hay una superposición entre esas dos audiencias o poblaciones. ¿Existe una bifurcación en la que una población trata a los robots y los agentes antropomorfizan realmente bien y luego algunos que los tratan horriblemente? Es interesante. Intentaré ofrecer dos pensamientos no intuitivos. Uno, creo que facilitar la empatía con AI tiene sus peligros o inconvenientes, no es necesariamente algo bueno. Porque podría permitirnos o pedirnos que confíe en el anuncio más de lo que está justificado.

Por ejemplo, hubo un estudio, ahora olvido al autor, donde se dejó entrar un bot en un dormitorio de Harvard porque simplemente solicitó acceso. Fue como, "¿Puedes dejarme entrar al dormitorio, estoy haciendo una entrega? Y algo así como el 70% de los estudiantes los dejaron entrar. Y este es un campus altamente vigilado donde han cargado de acceso en las puertas y estaba destinado a simular cosas muy violentas como una amenaza de bomba, como un robot podría haber entrado y fácilmente violado la seguridad de ese edificio. Y era un robot.

Entonces, escenarios como ese en los que realmente necesitamos asegurarnos de que la confianza esté bien calibrada y que la confianza esté justificada por un sistema antes de confiar en él y para usar una economía más literal, no creo que una cara linda sea una señal precisa para ese tipo de confianza. Necesitamos confiar en que el sistema es confiable. Se han configurado diferentes sistemas para certificar la seguridad de ciertos sistemas en otras industrias. AI podría, y bajo mi impresión debería, avanzar hacia ese tipo de modelo. Y ese tipo de señales son señales reales para la seguridad. No nos metimos en un avión solo porque tiene una cara sonriente, pero podríamos confiar en un robot porque tiene una cara sonriente y eso me preocupa. Así que ese es un pensamiento involuntario, tal vez no deberíamos ser empáticos con los robots.

Y luego, para las personas que son realmente violentas con los robots allí, hubo un estudio, no estoy seguro de quién postuló esto, pero dijeron que una de sus preocupaciones en torno a las personas que tratan violentamente a los robots antropomorfizados fue que podría hacer que redujeran sus estándares sobre cómo trataron a otros humanos. Entonces, los robots si se parecen a los humanos pueden sentirse como pacientes morales y si solo violamos eso al vencerlos o tratarlos terriblemente. Hubo una postura de que, por lo tanto, podríamos tratar a los humanos en nuestras vidas realmente mal o los estándares más bajos, generalmente por cómo tratamos a otros seres sintientes. Si sabemos que este robot no es sensible pero se ve algo sensible, podría afectar y colorear nuestras perspectivas de nuestras perspectivas de otros seres sintientes.

Jeremy Au: [00:42:01] Eso es realmente interesante porque hay tanta dificultad y creo que la buena idea que tengo es que tal vez no hay una diferencia entre aquellos que se preocupan por eso en comparación con aquellos que hacen violencia y tal vez esa empatía está impulsando su violencia . En realidad es una muy buena idea, por cierto. Me aseguraré de vincular a todos esos filósofos y documentos en las transcripciones del sitio web.

Jeremy Au: [00:42:26] Impresionante. Bueno, muchas gracias, Jasmine. Realmente aprecio que se tome el tiempo para compartir su viaje.

Jasmine Wang: [00:42:30] Muchas gracias, Jeremy. Esta es una conversación divertida en la que hablamos demasiado sobre la economía, el tema del que no sé nada, pero sí, muy divertido. Muchas gracias por invitarme.

Jeremy Au: [00:42:41] Bueno, espero duplicar y volver a visitar este tema y ver cómo han evolucionado nuestras predicciones y pensamientos.

Jasmine Wang: [00:42:49] Probablemente estaremos enormemente equivocados, pero es bueno que hagamos predicciones, mejoramos en el pronóstico. Muchas gracias, Jeremy.

Producido por Adriel Yong