İnsanların nasıl davranacağını tahmin etme vaadinde bulunan girişimler şu sıralar oldukça popüler. Geçtiğimiz yıl içinde Simile 2 milyar dolarlık değerlemeyle 200 milyon dolar, Aaru 1 milyar dolarlık değerlemeyle 88 milyon dolar yatırım topladı. Ocak ayında 4.48 milyar dolarlık değerlemeyle 480 milyon dolarlık tohum turu tamamladığını duyuran yapay zeka girişimi humans& ise insan davranışını modellemek için Persimmon'u piyasaya sürdü. Günümüzde insan davranışlarını tahmin etme konusundaki mevcut durum, çoğunlukla hedef kitleyi canlandırması için yönlendirilen veya ince ayarlanmış büyük dil modellerine (LLM'ler) dayanıyor.
LLM'lerin sınırlılıkları ve farklı bir yaklaşım
Ancak iki yaşında ve San Francisco merkezli Mirror Particle, bu yaklaşımın temelden hatalı olduğunu düşünüyor. Girişimin kurucu ortağı ve CEO'su Abhivyakti Ahuja, bu durumu "Niağra Şelalesi'ne süper su tabancası getirmek gibi" olarak nitelendiriyor. Ahuja'ya göre LLM'ler milyarlarca veri noktası üzerinde eğitilmiş olsalar da, bu kadar az miktarda veriyle davranışlarını ne kadar etkileyebileceğiniz sınırlıdır ve hala geçmişe takılı kalmış durumdadırlar. Ahuja, LLM'lerin dünyayı bir insan gibi görmediğini, yalnızca yazılı dili modellediğini, oysa insanların görsel algı, mekansal akıl yürütme ve sosyal zeka ile şekillendiğini belirtiyor. Bu modellere güvenmenin, insan davranışını tahmin etmeye çalışırken gözden kaçan noktalardan elde edilen içgörülere dayanmak anlamına geldiğini savunuyor.
Mirror Particle'ın 'dünya modeli' yaklaşımı
Mirror Particle, farklı bir yol izleyerek sıfırdan bir temel model, yani insanların neden belirli davranışlarda bulunduğunu ve zamanla nasıl değiştiklerini simüle eden bir "dünya modeli" inşa ediyor. Ahuja, "Statik kişiyi yakalamak istemiyoruz, değişen kişiyi yakalamak istiyoruz. Bu da insanların nasıl değiştiğine, onları neyin tetiklediğine ve ne derecede etkilediğine dair uzunlamasına verileri yakalamak anlamına geliyor. Değişmiyorlarsa, bu da bir işarettir" diyor. Şirket, melek yatırım turunu tamamlamış ve ilk girişim sermayesi turunu kapatmaya yakın olduğunu belirtiyor. Ayrıca, Teknoloji dünyasının saygın girişim yarışması Startup Battlefield'da yarışacak.
Veri toplama ve pazar stratejisi
Girişim, demografik bir segmenti modellemek için müşterilerinin müşteri verileri, güncel olaylar, popüler kültür, sosyal medya ve daha fazlasını içeren özel bir veri kombinasyonuna dayanıyor. Bu segmenti zamanla evrimleşen bir sistem olarak görüyor ve motivasyonların deneyimler aracılığıyla nasıl kaydığını takip ediyor. Odak noktası, insanların beyan ettikleri anket cevaplarından ziyade, gerçekte ne yaptıklarını gösteren "açığa çıkan davranış" üzerine kurulu. Rakipleri gibi Mirror Particle da ilk pazara giriş stratejisinde, bu tür içgörüler için bütçelerin zaten mevcut olduğu pazar araştırması, marka ve ürün stratejisi alanlarına odaklanıyor. Örneğin, bir güzellik markasının sadece Gen Z'ye hitap edecek makyaj ürünleri için daha iyi reklam metinleri yazmasına yardımcı olmakla kalmayıp, aynı zamanda o demografinin bu ürünü isteyip istemediğini de belirleyebiliyor. Ahuja, "Hedef demografik grup göz farı paletlerini istemiyorsa ne olacak? Bu pazara ürün satmak istiyorsanız allık daha iyi bir seçenek olabilir" diyor. Mirror Particle'ın tahmin motoru, markaların daha akıllı kararlar almasına yardımcı olmak için mevcut veya gelecekteki davranışların "nedenini" – motivasyonları, kısıtlamaları ve tavsiyelerini haklı çıkaran ek bağlamı – müşterilerine sunuyor. Bir erken pilot projede, tanınmış bir evcil hayvan maması markası, satışları artırmak için ambalajlarında hangi görselleri kullanması gerektiğini öğrenmek istedi. Tavuk mu? Dana eti mi? Sebze mi? Mirror'ın teknolojisi, markanın yanlış soruyu sorduğunu ortaya çıkardı. Görsellerin önemi yoktu. Sorun, markanın o kadar tanınır olmasıydı ki, kitlesel pazar ve ucuz olarak algılanıyordu ve marka algısı sorunu çözülene kadar satışlar durağanlaşacaktı. Ahuja, "Modelimizin evrimleşme şeklini bir bebeğin dünya hakkında öğrenmesine benzetiyoruz" diyerek, bebeklerin görüşten dile, beden farkındalığına ve sosyal zekaya doğru ilerlediğini belirtiyor. İnsan beynini modellemeye yönelik bu temel ilgi, Ahuja'nın nörobilim ve bilgisayar bilimi alanlarındaki geçmişinden geliyor. Aslen Hindistanlı olan Ahuja, Toronto Üniversitesi'nde eğitim gördü ve burada yapay zeka öncüsü Geoffrey Hinton'un sinir ağlarına katkılarından ilham aldı. Mezuniyetin ardından Amazon Robotics'te başka robotları üreten robotlar inşa etti. Orada kurucu ortakları Will Song ve Thomson Yen ile tanıştı. Song kariyerinin önemli bir bölümünü satış kişiselleştirme motorları inşa ederek geçirmiş, Yen ise yapay zeka ajanlarının insan davranışını nasıl anladığını öğrenmek için derin öğrenmeyi kullanmaya odaklanmış. Girişimin uzun vadeli vizyonu, "insan davranışını tahmin etmek için genel katman" olmak ve daha geniş nüfus düzeyindeki analizlerden bireysel düzeydeki içgörülere geçmektir. Ahuja, "Yapay zeka ile ve birbirimizle uyum içinde çalışacaksak, insanlara daha iyi bir modele ihtiyacımız var" diyor. TechCrunch'ın yazı işleri ekibi tarafından incelenen düzinelerce yenilikçi startup ile birlikte Mirror Particle'ı gelecek hafta San Francisco şehir merkezindeki Disrupt etkinliğinde görebilirsiniz. Bu yılki Startup Battlefield'ın galibi, 15 Ekim Perşembe öğleden sonra jüri üyeleri tarafından belirlenecek.
