Инсайты HubSpot по искусственному интеллекту с конференции INBOUND 2023
При поддержке HubSpot
INBOUND, ежегодная конференция HubSpot для профессионалов в области маркетинга и продаж, прошла в этом году в Сан-Франциско. В течение трех дней участников ждали выступления и мероприятия, посвященные маркетингу, продажам, клиентскому опыту (CX) и инновациям в сфере искусственного интеллекта. Мероприятие сочетало в себе новинки — такие как Creators Corner и сцена Tech Stack Showcase Stage — и уже знакомые площадки: штаб-квартиру HubSpot, сцену Spotlight Product Demo Stage, лаборатории HubSpot Academy Labs для практического изучения продуктов, а также любимую участниками зону Braindates.
На открытии HubSpot Spotlight в среду сооснователь и технический директор HubSpot Дхармеш Шах (Dharmesh Shah) углубился в технические детали ИИ: как на самом деле выглядит трансформация, почему генеративный ИИ — это гораздо больше, чем просто усовершенствованный автозавод и почему это здорово, что ИИ никуда не денется в обозримом будущем.
«Это экспоненциальная возможность? Или экзистенциальная угроза? Я задал этот вопрос ИИ. Он долго размышлял над ним и выдал ответ: да».
«Не все обязательно убеждены в достоинствах ИИ. Это самая значимая и в то же время самая противоречивая технология нашего времени», — заявил Шах. — «Это экспоненциальная возможность? Или экзистенциальная угроза? Я задал этот вопрос ИИ. Он долго размышлял над ним и выдал ответ: да».
Как конкурировать с искусственным интеллектом?
В ходе неофициального опроса 6 тысяч респондентов им задали вопрос: «Как вы конкурируете с ИИ?» По словам Шаха, треть респондентов поняла это так: как бороться против него? Но, добавил он, это преподносит вопрос как игру с нулевой суммой, что никому не приносит пользы.
«Нам следует рассматривать это как сотрудничество с положительной суммой», — пояснил он. — «Цель состоит не в том, чтобы сражаться с машиной. Цель — строить вместе с машиной».
Это имеет критически важное значение, поскольку, хотя возможности ИИ растут по экспоненциальной кривой, кривая обучения для ИИ гораздо более линейна, как и ценность, извлекаемая от внедрения технологии, которая усвоила всё: от полного собрания сочинений Шекспира и веток на Reddit, где спорят о том, является ли хот-дог сэндвичем, до академических выступлений Стивена Хокинга.
«В конце концов, эта машина способна с такой точностью предсказывать действительно хорошее следующее слово, что то, что она делает, неотличимо от мышления. Вот почему это кажется таким волшебным», — сказал Шах. — «Это автозаполнение с докторской степенью во всем. Это как иметь 1000 докторов наук в кармане. Внезапно вы можете писать стихи. Вы можете писать прозу. Вы можете писать компьютерные программы. Это как Нео в «Матрице», только здесь не «Я знаю кунг-фу». Здесь — «Я знаю всё». Все знания мира лежат у вас в кармане».
Есть и определенные недостатки. Большие языковые языковые модели (LLM) ограничены данными, на которых они обучались. Иногда у них случаются галлюцинации. Они застыли во времени и не имеют состояния, но они учатся. Взаимодействие с пользователем попадает в их долгосрочную память, включая чаты, ресурсы, с которыми их просят поработать (например, PDF-файлы или изображения), а также такие инструменты, как интернет, базы данных, API сторонних систем и многое другое.
Как лучше использовать ИИ в повседневной жизни
«Мой главный совет: каждый раз, садясь за компьютер, чтобы что-то сделать, попробуйте сделать это с помощью ИИ. Посмотрите, сможет ли он помочь, не усложняйте».
Итак, если ИИ — это всерьез и надолго, а трансформация имеет важное значение, как именно вам следует его использовать?
«Мой главный совет: каждый раз, садясь за компьютер, чтобы что-то сделать, попробуйте сделать это с помощью ИИ. Посмотрите, сможет ли он помочь, не усложняйте», — посоветовал Шах. — «Вы будете удивлены. Когда у него не получается, не думайте: ну вот, это не работает. Думайте: это не работает пока. Если для вас это важный сценарий использования, поставьте напоминание в календаре попробовать снова через три месяца. Помните, ИИ развивается по экспоненциальной кривой. Есть шанс, что через три или шесть месяцев та же самая вещь, которая не работает сейчас, заработает».
Качество получаемых вами результатов зависит от качества используемой модели, качества составленного вами промпта (запроса) и качества контекста, помещенного в контекстное окно (так называемый инжиниринг промптов).
Качество модели. В мире больших языковых моделей произошел «кембрийский взрыв», но Шах рекомендует любую из трех передовых моделей высшего уровня: GPT-5 от OpenAI, Claude от Anthropic или Google Gemini. Впрочем, добавил он, не стоит зацикливаться на выборе. Выберите ту, которая вам нравится или которую использует ваша компания.
Качество промпта. Люди используют значительно меньше 10% потенциала ИИ, отметил Шах. Примерно в 95% случаев пользователи повторяют горстку промптов, которые сработали для большинства их задач. Вместо этого он рекомендует в 60% случаев использовать проверенные промпты, 30% времени выделять на итерации (пытаясь улучшить уже используемые промпты для достижения лучших результатов), а 10% времени тратить на эксперименты — то есть использовать ИИ для задач, которые вы никогда раньше не пробовали и в успехе которых не уверены. Здесь может быть полезен метапромптинг — буквальное обращение к ИИ с просьбой улучшить сам промпт.
За пределами инжиниринга промптов
Контекстный инжиниринг — это именно то, на что похоже по названию: добавление правильного контекста к запросу, чтобы ИИ выдавал лучшие результаты. Повышение качества контекста включает в себя такие приемы, как добавление пользовательских инструкций (custom instructions), которые есть у каждой крупной LLM. По сути, это указание ИИ, с какой точки зрения он работает: какова его личность, как он должен себя вести, как отвечать и так далее. Как только вы зададите пользовательские инструкции, он будет использовать их для каждого ответа, и ваши результаты улучшатся.
Еще одно усовершенствование — это недавнее нововведение под названием MCP (Model Context Protocol), относительно новый способ предоставления инструментов для LLM. Любое приложение ИИ с поддержкой MCP может немедленно и напрямую подключаться к тысячам других приложений, также поддерживающих MCP (например, HubSpot), чтобы передавать этот контекст непосредственно в LLM.
Действия с помощью агентов ИИ
«В прошлом году на Inbound 24 я предсказывал, что этот год станет годом агентов ИИ. Я ошибся», — сказал Шах. — «Это не год агентов ИИ. Это десятилетие агентов ИИ. Мы только начинаем эту масштабную волну трансформации в области искусственного интеллекта».
В прошлом году Шах запустить платформу Agent.ai — место для поиска, использования и создания собственных агентов ИИ. Сейчас этой платформой пользуются более 2 миллионов человек. Около 26 000 пользователей уже создали агентов на Agenti.ai, включая самого Шаха, который собрал всю информацию из материалов для подготовки к своему выступлению и поместил ее в агента ИИ, с которым может пообщаться любой желающий на сайте You.ai.
Стратегия TEAM: триаж (triage), эксперимент (experiment), автоматизация (automate) и измерение (measure).
Следующие шаги
Как перенести ваш новообретенный энтузиазм по поводу ИИ на свою команду? Шах предложил готовый план действий — стратегию TEAM: триаж (triage), эксперимент (experiment), автоматизация (automate) и измерение (measure).
«Цель этой стратегии — перейти от ситуации, когда внедрение ИИ держится на героизме отдельных энтузиастов (когда у вас есть супер-амбициозный и супер-творческий человек), к превращению этих индивидуальных достижений в командные привычки», — пояснил он. — «Возьмите эти подходы и применяйте TEAM, чтобы проходить этот процесс снова и снова. Мы твердо верим, что команды завтрашнего дня будут гибридными. Самое время начать. Хотя бы в небольшом масштабе, начните выстраивать свою гибридную команду».
Но самое главное, о чем следует помнить: каким бы умным ни был ИИ, люди побеждают за счет эмоционального интеллекта (EQ). Сочетание жизненного опыта с инструментом ИИ улучшит вашу жизнь и ваш опыт, добавил он.
«Но мой вызов вам: не останавливайтесь на достигнутом», — резюмировал он. — «Будущее принадлежит не искусственному интеллекту. Оно принадлежит вам — в сочетании с дополненным интеллектом (augmented intelligence). ИИ создан не для того, чтобы заменить нас. Он здесь для того, чтобы заменить те аспекты нашей работы, которые не приносят нам радости. Взять на себя рутину, чтобы мы могли сосредоточиться на по-настоящему выдающихся вещах. Чем лучше становится ИИ, тем больше возможностей он дает нам оставаться людьми».
Спонсорские статьи — это контент, подготовленный компанией, которая либо платит за публикацию, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и такие материалы всегда четко маркируются. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу sales@venturebeat.com.
