توصيات إنستينكت (Instinct) الذكية تثير استياء المستخدمين بسبب اقتراحات المنتجات غير المرغوبة

أطلقت شركة إنستينكت (Instinct) الناشئة في الوكلاء الذكية ميزة "اختيارات إنستينكت (Instinct Selections)"، التي تقدم توصيات منتجات في المطاعم والسفر والتسوق عبر الشراكة مع خبراء بشريين مثل الطهاة والمصممين والمرشدين المحليين. وضع المؤسس نوح شين (Noah Shinn) هذه الخطوة كطريقة لحقن "الذوق البشري" في مخرجات الذكاء الاصطناعي، مميزًا إياها عن الاقتراحات العامة المدربة على الويب.

كان رد فعل المستخدمين الأوائل سلبيًا بشدة. أبلغت المستثمرة شرتي غاندي (Shruti Gandhi) ورائد الأعمال أندرو يونغ (Andrew Yeung) عن تلقي عروض غير مرغوبة لأمتعة ونظارات شمسية وقبعات — عناصر لم يطلبوها أبدًا. وصف مستخدم آخر، تشات جوغليكار (Chat Joglekar)، لحظة "اشمئزاز" عندما اقترح المساعد قارورة قهوة بناءً على اشتراك بلو بوتل (Blue Bottle) وإكسسوارات سفر مستنبطة من بيانات البريد الإلكتروني.

لماذا يهم هذا البنية التحتية للذكاء الاصطناعي / وحدات معالجة الرسوميات

محركات التوصيات التي تمزج البيانات الشخصية في الوقت الفعلي مع المعرفة المنسقة بشريًا تتطلب استدلالًا منخفض الكمون، ومخازن تضمين كبيرة، وتحديثات نموذج متكررة — أعباء عمل تتوسع بكفاءة على البنية التحتية السحابية المعجلة بوحدات معالجة الرسوميات. مع تحول المساعدين الذكيين من الدردشة إلى التجارة، تزداد البصمة الحسابية لكل جلسة مستخدم، مما يجعل سعة وحدات معالجة الرسوميات الموثوقة عاملًا استراتيجيًا مميزًا للمنصات التي تهدف إلى تقديم اقتراحات مفيدة وليست مزعجة.

تؤكد ردود الفعل السلبية درسًا في تصميم المنتج: يجب أن تضاهي جودة التخصيص درجة تدخل قناة التسليم. بالنسبة لموفري البنية التحتية، يشير ذلك إلى طلب متزايد على عناقيد وحدات معالجة الرسوميات القابلة للتمدد التي يمكنها إعادة ترتيب التوصيات في أجزاء من الثانية مع تغير السياق.