Amanda Stent, dünyada sadece 20 kişinin üzerinde çalışan yaklaşık 20 kişinin olduğu bir zamanda doğal dil işleme (NLP) araştırıyordu – Stent şimdi Bloomberg’de AI her şeyi artırıyor.
Stent, 2001 yılında Rochester Üniversitesi’nde NLP’de bir doktora derecesi tamamladı ve doğal dil üretimine odaklanarak “doğal dil üretimi veya üretici yapay zeka popüler konulardı”, bilgisayar haftalık olarak anlatıyorlar.
“Bir zamanlar bana bir zamanlar bana ‘Çok, çok, çok uzun zamandır AI yapıyorsun’ dedi – bu üç çok,” diye şaka yapıyor.
Bir doktora tamamladıktan sonra Stent, konuşma ve dil işleme, sözlü konuşma sistemleri ve AI uygulamalarına odaklanan bir ekibin bir parçası olarak AT&T’de araştırmaya taşındı.
O zamanki araştırmalar, Stent’in açıkladığı gibi gazeteciliğe AI uygulanması – “hesaplamalı gazetecilik” idi. “Bu, üretken yapay zeka öncesi önceydi.”
Stent, grafikler ve tablolar gibi uygun görsellerle standart gazetecilik şablonlarını takip eden bir haber hikayesi oluşturmanın mümkün olup olmadığını görmek için yapılandırılmış verileri stok fiyatı değişiklikleri gibi bir sisteme beslemeye başlayan bir proje üzerinde çalıştı.
AT & T’den ayrıldıktan sonra Stent, Yahoo’nun Yahoo’nun Verizon’a satıldığı 2016 yılında devam eden Yahoo Labs’ta uygulamalı bir araştırma rolü üstlendi ve Bloomberg’e bir kez daha doğal dil işlemeye odaklandığı baş teknoloji ofisinde bir ürün yöneticisi olarak katıldı.
Daha sonra AI başkanı, ülkenin ilk Lisans Enstitüsü’nü bulmaya yardım ettikleri ABD’de liberal sanat koleji ve lisans odaklı bir kurum olan Colby College’da Bloomberg’den üç yıl geçirdi.
Bundan sonra Bloomberg’e döndüler ve AI stratejisi ve araştırma başkanı olarak mevcut rollerini üstlendiler.
Stent, Colby College’a gitme ve daha sonra Bloomberg’e dönme nedenlerinin bir kısmının-ve birkaç yıldır endüstride çalışmaktan öğrendikleri derslerden biri, dünyanın AI mühendislerine ihtiyacı olmasına rağmen, AI bilgilendirilmiş ürün yöneticileri, gazeteciler, satış elemanları ve medya uzmanlarına daha fazla ihtiyacı olduğunu söylüyor. “Bugün herkesi etkiliyor ve hepimiz bilgilendirilmeliyiz ve eleştirel kullanıcılar.”
AI bugün herkesi etkiliyor ve hepimiz bilgilendirilmeliyiz ve kritik kullanıcılar
Amanda Stent, Bloomberg
Keşfedin, analiz edin, özetleyin
Bugün, Stent, Bloomberg’deki “uzun süre AI’ya yaslandığını” söyledikleri AI stratejisinden sorumludur ve 2016’da katıldıklarında, 2009’dan beri teknolojiyi kullandıklarında boş bir tuvalden uzaktır. O zamanlar veri devi müşterilerine bir duygu modeli ve duygu beslemesi sağlıyordu. “Bu piyasa duygusuydu, bu yüzden mutlu ya da üzgün değilim – bir şeyin fiyatının yükseleceğini gösteriyor.”
Şu anda, Stent büyük ölçüde üretken AI’ya (Genai) odaklanmaktadır. “Bugünlerde odak noktamız, bence herkes gibi, Genai ve gerçek müşteri sorunlarını çözmek için nasıl en etkili kullanabileceğimiz.”
Stent, Bloomberg’in üç tür veri ile çalıştığını söylüyor: yapılandırılmış veri, bu da fiyatların zaman serisi; Haberler, şirket sonuçları ve araştırmayı içeren yapılandırılmamış veriler; ve iletişim verileri.
“Genai, müşterilerin bu tür verilerden eyleme geçirilebilir bilgiler elde etmesine gerçekten yardımcı olabilir.” Bloomberg, müşterilerin verilerini keşfetmelerine, analiz etmelerine ve özetlemelerine yardımcı olmak için bugün Genai’yi kullanıyor.
Bloomberg’deki Genai’nin en eski gerçek uygulamalarından biri kazanç transkript özetlenmesi içindi. Stent, “Kazanç çağrılarını özetliyoruz – müşterilerin soru sorması gerekmiyor, sadece teknoloji tarafından yapılan ancak Bloomberg’de sahip olduğumuz konu uzmanları tarafından bilgilendirilen bir özet alıyorlar” diyor.
“Genel bir özet olmak yerine, analistler ve portföy yöneticileri gibi konu uzmanlarının bir kazanç çağrısını dinlediklerinde ilgilendikleri 13 kategorimiz var.
Stent, “Müşteri şirketi temanın altındaki mermileri görecek ve tıkladıklarında, bunları tam olarak bu bilginin ortaya çıktığı yere tam olarak nereye götürecek.
Bloomberg ayrıca, hikaye belirli bir uzunluktan daha fazlaysa, Bulleted haber özetlerini sağlamak için Genai’yi kullanır. Müşteriler ayrıca, ilgilendikleri temalar için bilgi almak için belge ve belge setleri soruları sorabilir.
Bloomberg terminalini kullanan her müşterinin Genai’ye erişimi var, diyor Stent ve bazıları da kendi çözümlerini oluşturuyor.
Stent, “Teknik olarak çok sofistike olan ve gerçekten Genai ve Ajan AI’ya derinlemesine yaslanan ve çözümler geliştirmek için bizimle ortaklık kuran müşteriler var” diyor Stent. “Ve daha az sofistike veya biraz daha fazla riskten kaçınan ve nasıl etkili ve sorumlu bir şekilde yapılabileceğini görmek için bekleyen müşteriler var.”
Risklerde gezinmek
Genai’nin toplum üzerinde derin bir etkisi olacak ve bu nedenle Stent gibi uzmanların riskleri anlamaları gerekiyor. Böyle bir risk AI halüsinasyonlarıdır.
“Modelinizin güncel kaldığından emin olmalısınız, çünkü finansal hizmetlerde bu önemlidir. Genai’nin kullandığı bilginin kaynağını veya provenansını tanımladığınızdan emin olmanız gerekir, çünkü bilinen bir Genai riski halüsinasyon yaptırır – dişlerini oluşturur ve dişlerinden uzanır.”
“Genai’nin kullandığı bilgilerin kaynağını veya provenansını tanımladığınızdan emin olmanız gerekir, çünkü bilinen bir genai riski halüsinasyon yapmasıdır – bir şeyler oluşturacak ve dişlerinden uzanacaktır”
Amanda Stent, Bloomberg
Finansal hizmetlerde, karar vermek için kullanılan bilgilerin doğru olduğundan emin olmak çok önemlidir.
Stent, “Bir karar verdiğinizde, bir insan ya da sistem başka bir insanı etkileyecek bir karar veriyor, bence olabildiğince objektif olmanın gerçekten önemli olduğunu düşünüyorum” diye ekliyor. “Şimdi, bilgisayar sistemleri tutarlıdır, ancak tutarlı ve nesnel mutlaka aynı şey değildir. İnsanlar daha az tutarlıdır, ancak her ikisi de nesnel olmaktan ziyade öznel olabilir.”
Makinenin arkasındaki insanlar
Bloomberg’de 350 AI mühendisi var, ancak AI geliştirme açısından, çeşitli geçmişlerden daha birçok insan dahil.
“Ayrıca AI’ya veri girdisi sağlayan konu uzmanlarımız var ve AI ile bilgilendirilmiş ürün yöneticilerimiz var. Şirket genelinde kolektif bir ekip.”
Organizasyonun AI ile çalışanlarda aradığı beceriler açısından, güçlü matematiksel geçmişleri olan ve müşterilerin sorunlarını düşünmek ve çözümleri tanımlamakta iyi olanların bir karışımıdır.
İnsanlara tüm bu matematikleri bilmeye gerek kalmadan AI’nın etkili kullanıcıları nasıl olacağını öğretebiliriz
Amanda Stent, Bloomberg
Stent, “AI mühendislerimizin fizik, bilgisayar bilimi ve matematikte doktora dereceleri olabilirken, konu uzmanları muhtemelen finansal hizmetlerde lisansüstü derecelere ve potansiyel olarak bir dizi müşteriye sahip olacaklar” diyor.
“Satış ve ürün yöneticilerinin Bloomberg müşterileri olarak da geçmişleri olabilir ve neden bir şey inşa ettiğimizi ve müşterinin ihtiyacını inşa eden insanlara tercüme ettiğimizi belirleme konusunda gerçekten iyi.”
Stent, Providence yöneticileri, mühendisler, veri bilimcileri, konu uzmanları, uyumluluk, risk ve hukuk uzmanları gibi tüm bu farklı insan türleri “sağlam AI çözümleri geliştirmek için gerçekten önemli” diyor.
Bloomberg’de Tech temeldir ve daha fazla iş ve iş yaratılması, AI’nın artan kullanımının beklenen bir sonucudur, ancak daha geniş toplum ve endüstriler ne olacak?
Stent şöyle diyor: “Tarihte iş dönüşümüne ve daha fazla işe yol açmayan bir devrim yoktu ve bence bu da burada doğru. AI birçok insanı artıracak.”
İnsanların şu anda yapmaları gerekmeyecekleri bazı görev türleri olsa da, hızlı mühendislik gibi yeni görev türleri olacak. “İnsanlara tüm bu matematikleri bilmeye gerek kalmadan AI’nın nasıl etkili kullanıcıları olacağını öğretebiliriz.”
