Generative AI coraz częściej pojawia się w miejscu pracy, ale nie wszyscy dyrektorzy wiedzą, jak ją włączyć, a nie wszyscy pracownicy są pewni, jak z niej korzystać. To właśnie tam startup Writer.ai widzi szansę.
W miarę jak dyrektorzy ds. informatyki zastanawiają się, jak najskuteczniej wykorzystać sztuczną inteligencję w swoich organizacjach, Writer oferuje gotowe do użycia modele językowe i technologię przetwarzania języka naturalnego, aby usprawnić proces i umożliwić pracownikom pisanie postów na blogu i e-maili handlowych, tworzenie odpowiedzi na często zadawane pytania oraz generowanie opisów stanowisk i produktów za pomocą aplikacji obsługujących sztuczną inteligencję, niezależnie od tego, jak bardzo są one techniczne.
W idealnym przypadku pomoże to ułatwić przejście na przepływy pracy z obsługą AI. Czerwcowy studiować Badanie firmy zajmującej się oprogramowaniem Freshworks wykazało, że pracownicy działów IT najlepiej czują się z AI, a następnie z marketingiem i finansami. Zrozumiałe jest, że nie każdy czuje się komfortowo z AI, biorąc pod uwagę szybki napływ generatywnych narzędzi AI od czasu, gdy startup AI OpenAI zadebiutował ze swoim generatywnym chatbotem AI ChatGPT w 2022 r.
Firmy takie jak Adobe, Amazon, Anthropic i OpenAI promują własne chatboty przeznaczone dla przedsiębiorstw, które mają podobne cele. Jednak Writer chce wykluczyć czat z równania.
Aplikacje to nowy czat
Choć tradycyjne chatboty dobrze sprawdzają się w przypadku indywidualnych użytkowników, May Habib, dyrektor generalna Writer, stwierdziła, że interfejsy oparte na czacie nie nadają się dla firm zatrudniających wielu różnych pracowników, którzy nieuchronnie będą wprowadzać różne zlecenia dotyczące tego samego zadania i otrzymywać różne wyniki.
Rzecznik odniósł się do szerszego „nadmiernego wykorzystania sztucznej inteligencji”.
„Kiedy ludzie myślą o sztucznej inteligencji generatywnej, myślą tylko o czacie, a poza nim kryje się o wiele więcej wartości, które można odblokować„w ramach organizacji biznesowej” – powiedziała.
Ale w aplikacjach Writer nadal istnieje pewnego rodzaju element czatu.
Kiedy wchodzisz w interakcję z konwencjonalnym chatbotem, najpierw musisz go „wytrenować”, mówiąc mu, czego chcesz. Aplikacje Writer eliminują ten krok. Więc jeśli na przykład chcesz generować nagłówki do wpisów na blogu, możesz powiedzieć aplikacji Writer, że chcesz, aby myślała jak redaktor, a następnie może ona pokazać Ci przykłady nagłówków, które Ci się podobają, i poinstruować ją, aby tworzyła nagłówki zwięzłe i przyciągające uwagę. Po ustaleniu podstawowych zasad korzystania z aplikacji możesz po prostu wprowadzić szczegóły dotyczące swojego artykułu, a ona wygeneruje nagłówki bez dalszych pogawędek.
„Stajemy się coraz bardziej precyzyjni w kwestii tego, co użytkownik końcowy musi dostarczyć narzędziu do generatywnej sztucznej inteligencji i jakie wyniki z tego wynikają” – powiedział Habib.
Zapytaj pisarza i studio AI
Klienci firmy Writer z siedzibą w San Francisco — do której należą firma konsultingowa Accenture, firma zajmująca się oprogramowaniem finansowym Intuit, marka kosmetyczna L’Oreal, usługa muzyki cyfrowej Spotify i platforma do współdzielenia przejazdów Uber — mogą uzyskiwać dostęp do aplikacji na dwa sposoby.
Mogą korzystać z Ask Writera, gotowego chatbota, który rzecznik opisał jako „podobny do ChatGPT, ale dostosowany do potrzeb przedsiębiorstwa”.
Zawiera około 25 gotowych aplikacji, których zakres obejmuje generowanie podsumowań transkrypcji, tworzenie wiadomości e-mail z ofertami sprzedaży i komunikatów o błędach, a także przeprowadzanie analizy obrazu.
Klienci mogą też używać AI Studio, które umożliwia im tworzenie własnych aplikacji przy użyciu narzędzia do tworzenia aplikacji bez konieczności pisania kodu lub za pośrednictwem interfejsów API, co pozwala deweloperom tworzyć nowe aplikacje przy użyciu technologii Writer, a także środowiska programistycznego typu open source, które jest biblioteką narzędzi i kodu, z których deweloperzy mogą również korzystać w celu tworzenia aplikacji.
Według Writera pozwala to pracownikom na współpracę nad niestandardowymi aplikacjami, niezależnie od ich poziomu znajomości technologii.
„W Writerze mówimy: «Jeśli potrafisz to napisać, jeśli potrafisz to opisać, potrafisz to zbudować»” – powiedział Habib.
LLM i RAG
Te aplikacje są zasilane przez własne duże modele językowe Writera, które są modelami AI trenowanymi na ogromnych zestawach danych — choć rzecznik nie ujawnił dokładnie, na czym zostały przeszkolone — dzięki czemu mogą rozumieć i generować treści. LLM stanowią podstawę konwencjonalnych chatbotów, takich jak ChatGPT OpenAI, Gemini Google i Claude Anthropic.
Startup AI Vectara szacuje generację AI pokazywać że tradycyjne modele, takie jak GPT-4o, Llama 3.1 405B i Gemini 1.5 Flash, generują halucynacje lub fałszywe bądź wprowadzające w błąd treści w 1,3–7,4% przypadków.
Autor twierdzi, że nie jest to wystarczające dla przedsiębiorstw, które potrzebują dokładnych i spójnych wyników.
Rzecznik powiedział, że rodzina programów LLM Writer jest oceniana przez Holistic Assessment of Language Models Uniwersytetu Stanforda, który ocenia modele AI na podstawie takich wskaźników, jak dokładność, ogólna ilość informacji i stronniczość.
W lipcu pisarz w dodatku Studia prawnicze LLM poświęcone opiece zdrowotnej i finansom.
Model opieki zdrowotnej został przeszkolony na podstawie podsumowań medycznych pacjentów, aby mógł pomóc w ich analizie i informowaniu o podejmowaniu decyzji klinicznych. Model finansowy został przeszkolony w zakresie rebalansowania portfela, aby pomóc klientom właśnie to zrobić.
„Kiedy możemy pracować wstecz, wychodząc od przypadków użycia, o których wiemy, że będą potrzebne klientom, możemy szkolić modele naprawdę skutecznie i wydajnie” – powiedział Habib.
Writer ma również model ogólnego przeznaczenia i model do analizy wizji. Model wizji może analizować obrazy, takie jak tabele i wykresy, a także szkice lub notatki odręczne.
Oprócz tych programów LLM, Writer oferuje RAG, czyli przetwarzanie wspomagane wyszukiwaniem, rodzaj przetwarzania języka naturalnego w przypadku pytań.
„Gdy zostanie zadane pytanie, program pobiera istotne pod względem kontekstu punkty danych z dużego korpusu załadowanych danych i przekazuje je do LLM w celu wygenerowania dokładnej odpowiedzi” – powiedział Writer w wpis na blogu.
Rzecznik powiedział, że pozwala to Writerowi na pobieranie wszystkich danych firmy i łączenie ich z LLM. Startup pozwala na pobieranie plików z własnymi danymi o długości do 10 milionów słów, co według niego stanowi około 20 000 stron, w celu zadawania pytań, przeprowadzania badań lub generowania wyników.
„Wartość tkwi w informacjach i danych z Twojej własnej organizacji” – powiedziała. „A duża część branży naprawdę zmagała się z tworzeniem rozwiązań RAG, które byłyby wystarczająco dokładne, aby mogły być wykorzystywane przez przedsiębiorstwo”.
Rzecznik nie wyjaśnił, na czym polega większa dokładność oferty Writer’s RAG.
Writer zapewnia również zabezpieczenia oparte na sztucznej inteligencji, które mają zapobiegać naruszaniu przez aplikację jakichkolwiek zasad prawnych i etycznych.
Qordoba dla pisarza
Podstawowy plan zaczyna się od 18 USD za użytkownika miesięcznie dla maksymalnie pięciu użytkowników. Writer oferuje niestandardowe ceny dla użytkowników korporacyjnych.
Habib i współzałożyciel oraz dyrektor techniczny Writer Waseem Alshikh rozpoczęli współpracę nad przetwarzaniem języka naturalnego, gałęzią sztucznej inteligencji, która pozwala maszynom rozumieć język ludzki, oraz nad tłumaczeniem maszynowym, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do tłumaczenia tekstu z jednego języka na drugi, w 2013 roku. W 2015 roku założyli asystenta pisania AI Qordoba.
W 2017 roku ukazał się artykuł badawczy „Uwaga to wszystko czego potrzebujesz”, opublikowane przez badaczy z Google i University of Toronto, wprowadziło ideę transformatorów w tłumaczeniu maszynowym. Transformatory to rodzaj sieci neuronowej lub model uczenia maszynowego, który działa jak ludzki mózg, przekształcając dane wejściowe w dane wyjściowe poprzez naukę kontekstu i śledzenie relacji między słowami.
Habib i Alshikh postanowili odejść od bezpośredniego tłumaczenia językowego i zacząć tłumaczyć treści biznesowe na bardziej użyteczne treści dzięki podejściu opartemu na transformatorach. W 2020 roku zmienili nazwę Qordoba na Writer i zaczęli pracować nad LLM.
Do tej pory pisarz zebrał 126 milionów dolarów, w tym 100 milionów dolarów w rundzie finansowania serii B we wrześniu.
Wśród inwestorów znajdują się firmy venture capital Iconiq Growth, Balderton Capital, Insight Partners i Aspect Ventures, firma inwestycyjna WndrCo oraz klienci Accenture i Vanguard.
„Zawsze planuj więcej” – powiedział Habib o przyszłym finansowaniu.
