Uber lieto OpenAI, lai palīdzētu pelnīt viedāk un rezervēt ātrāk
Uber izmanto OpenAI, lai darbinātu MI asistentus un balss funkcijas, kas autovadītājiem palīdz pelnīt viedāk, bet pasažieriem — rezervēt braucienus ātrāk globālā reāllaika tirgū.
Katru dienu miljoniem cilvēku paļaujas uz Uber, lai rezervētu braucienus, pasūtītu ēdienu, nosūtītu sūtījumus un elastīgi pelnītu. Aiz katra pieskāriena slēpjas sarežģīts reāllaika tirgus, ko ietekmē satiksme, laikapstākļi, ielidošanas lidostā, vietējie notikumi un pieprasījums. Uber darbojas milzīgā mērogā: 40 miljoni braucienu dienā, 10 miljoni autovadītāju un kurjeru 15 000 pilsētās vairāk nekā 70 valstīs. Katrai pilsētai ir sava darbības dinamika, noteikumi un pasažieru uzvedība, tāpēc sistēmai ir nepārtraukti jāpielāgojas globālā mērogā.
Uber jau sen izmanto mašīnmācīšanos, lai uzturētu savu tirgu. Tagad, pateicoties lielajiem valodu modeļiem un OpenAI jaunākās paaudzes modeļiem, Uber spēj ātrāk izvērtēt sarežģītus signālus, sniegt tūlītējas atbildes sarunvalodā un nodrošināt balss funkcijas lietotnē.
Uber un OpenAI sadarbība palīdz Uber veidot ar MI darbinātus produktus, kas autovadītājiem un kurjeriem vienkāršo peļņas iespējas un mazina neskaidrības pasažieriem. Izmantojot OpenAI modeļus, Uber var ieviest optimizētus produktus un pieredzi ātrāk nekā jebkad agrāk.
“Pirmo reizi tehnoloģijas ir priekšgalā tam, ko iespējams atrisināt. Problēmas, kas kādreiz šķita nesasniedzamas, tagad ir iespējams risināt.”
Autovadītājiem elastība ir viena no Uber lielākajām priekšrocībām. Daži brauc pilnu slodzi, citi tikai nedēļas nogalēs, vēl citi - starp lekcijām vai maiņām. Šī elastība nozīmē arī to, ka autovadītāji pastāvīgi izvērtē iespējas un uzdod jautājumus: Kur man šobrīd vislabāk atrasties? Vai ir vērts braukt uz lidostu? Vai pusdienlaikā man vajadzētu pārslēgties no braucieniem uz piegādēm? Kāpēc mani ienākumi šodien atšķiras?
Lai palīdzētu atbildēt uz šiem jautājumiem, Uber izstrādāja Uber Assistant— ar MI darbinātu asistentu, kas paredzēts, lai palīdzētu autovadītājiem visā viņu darbības laikā platformā — no apmācības un pirmajiem braucieniem līdz ikdienas peļņas optimizēšanai.
“Mēs vēlamies sniegt autovadītājiem iespēju pieņemt sev izdevīgākos lēmumus, nodrošinot apkopotu pārskatu par tirgu un reāllaika ieskatiem,” saka Uber produktu vadības direktors Dharmins Parikhs.
Assistant palīdz autovadītājiem saprast, kur un kad pelnīt, pārvēršot sarežģītus datus, piemēram, ieņēmumu tendences un siltumkartes, vienkāršos un praktiski pielietojamos atrašanās vietas ieteikumos. Pēc tam viņi var uzdot papildu jautājumus vienkāršā valodā, saņemot pielāgotas atbildes, un viegli orientēties lietotnē.
Uber mērķis ir samazināt kognitīvo slodzi — piepūli, kas nepieciešama, lai izprastu sarežģītus tirgus datus, vienlaikus cenšoties nopelnīt.
Tas ir izrādījies īpaši vērtīgi jaunajiem autovadītājiem. Uber konstatēja, ka MI izmantošana, lai apkopotu un viegli izskaidrotu Uber reālos datus, var paātrināt darba uzsākšanu, palīdzot autovadītājiem apgūt darba procesus un tirgus dinamiku daudz ātrāk nekā tikai ar mēģinājumiem un kļūdām.
Lai gan sākotnēji tika paredzēts, ka Uber Assistant visvairāk palīdzēs jaunākiem autovadītājiem, arī pieredzējuši autovadītāji atkārtoti atgriežas, lai uzdotu papildu jautājumus un optimizētu savu laiku platformā—tā apliecinot, ka produkts ir vērtīgs ilgtermiņa rīks, nevis tikai ievadapmācības palīglīdzeklis.
“Assistant palīdz autovadītājiem ātri iestrādāties, salīdzinot ar simtiem braucienu, kas būtu jāveic, lai saprastu, kā platforma darbojas,” saka Parikhs.
Uber prioritātes, ieviešot jebkuru MI sistēmu, kuras rezultāti ietekmēs vadītājus un kurjerus, ir precizitāte, drošība, uzticamība un ātrums. Būtiski apsvērumi ietver to, lai atbildes atbilstu uzņēmuma vadlīnijām un sistēmas aizture nepārsniegtu standartu, ko lietotāji sagaida no reāllaika mobilās lietotnes.
Tāpēc Uber izstrādāja Uber Assistant, balstoties uz trim pamatprincipiem: drošību, uzticību un zemu aizturi.
Uber inženieru komandas izveidoja vairāku aģentu arhitektūru, kas katru lietotāja pieprasījumu novirza uz vispiemērotāko specializēto apakšsistēmu. Piemēram, jautājumi par ieņēmumiem tiek risināti atšķirīgi no jautājumiem par ievadapmācību, savukārt tirgus norādījumiem ir nepieciešama citāda loģiskā spriedumu ķēde nekā vienkāršām transakcijām.
Šī arhitektūra ļauj Uber novirzīt katru uzdevumu modelim, kas vislabāk atbilst konkrētajām darbības vajadzībām, nodrošinot, ka katrs vaicājums tiek apstrādāts ar atbilstošu fokusu uz svarīgāko.
Vienkāršai klasifikācijai un ātrām atbildēm Uber izmanto ātrākus nano/mini modeļus. Sarežģītākiem uzdevumiem Uber izmanto lielākus spriešanas modeļus.
Uber izstrādāja arī AI Guard— iekšēju pārvaldības slāni, kas pārbauda uzvednes un atbildes, lai veicinātu drošību, privātumu un aizsardzību, īstenotu politikas, mazinātu halucinācijas un uzturētu konsekvenci visās pieredzē.
Kad autovadītāji saņem precīzus un noderīgus ieteikumus, viņi pie tiem atgriežas. Viņi uzdod vairāk jautājumu, aktīvāk iesaistās un pavada vairāk vairāk produktīva laika platformā.
“Ja lietotāji sistēmai neuzticas, jūs viņus ātri zaudējat,” saka Parikhs. “Taču, kad viņi saskata vērtību, viņi atgriežas.”
Uber ievieš OpenAI Realtime API saskarnes arī vienā no nākamajām lielajām tehnoloģiju mijiedarbības pārmaiņām: balsī.
Rakstīšana lietotnē var būt efektīva vienkāršu pieprasījumu gadījumā, taču daudzas transporta un tirdzniecības vajadzības ir sarežģītākas.
Ceļotājs varētu vēlēties teikt: “Man ir piecas bagāžas vienības un mēs esam pieci cilvēki. Man vajadzīgs ērts brauciens uz lidostu. Ko jūs ieteiktu?” Seniori vai pasažieri ar redzes traucējumiem var dot priekšroku sarunai, nevis navigācijai izvēļņu sarakstos.
Uber jaunā balss vadības pieredze ir izstrādāta tā, lai padarītu šos brīžus maksimāli vienkāršus. Lietotāji var pieskarties mikrofona ikonai meklēšanas joslā “Kurp dosimies” un pieprasīt braucienu, izmantojot dabisku valodu. Sistēma izmanto Realtime API un citus progresīvākos paaudzes modeļus, lai izprastu nolūku, ņemtu vērā saglabātās atrašanās vietas un klienta kontekstu, un sniegtu ieteikumus, vienlaikus sinhronizējot balss un vizuālas atbildes lietotnē.
Tas varētu nozīmēt UberXL ieteikšanu braucieniem ar lielu bagāžas daudzumu vai tādu saglabātu galamērķu kā „mājas” atpazīšanu.
“Balss vadība noņem ierobežojumu vienlaikus veikt tikai vienu uzdevumu,” saka Parikhs. “Jūs varat dabiski izteikt pilnu nolūku, un sistēma spēj noorganizēt rezultātu.”
Balss vadība arī uzlabo piekļūstamību un paver jaunus darbības procesus visā Uber ekosistēmā. Vadītājiem tā ļauj mijiedarboties ar lietotni brīvroku režīmā, savukārt pasažieriem tā mazina aizturi, nodrošinot ātrāku un vienkāršāku saziņu.
“Balss saziņa novērš daudzu pieskārienu barjeru, jo jūs varat pateikt vairākas lietas vienlaikus,” saka Vidjasagars. “Tā paver iespēju savienot dažādas ekosistēmas daļas.”
Piezīme. Balss rezervēšanas funkcija tiks ieviesta tuvāko nedēļu laikā
Līdz ar straujo LLM iespēju attīstību, Uber ir mainījis arī to, kā komandas izstrādā risinājumus.
Inženieri visā organizācijā strādā ar uzvedņu inženieriju, informācijas izguves sistēmām, izvērtēšanas plūsmām un koordinēšanas ietvariem. Produktu, juridiskās, operāciju un dizaina komandas ciešāk sadarbojas, lai noteiktu politikas robežas, testētu rezultātus un uzlabotu lietotāju pieredzi.
Tā vietā, lai par inovācijām atbildētu tikai neliela centralizēta MI komanda, viedos risinājumus tagad var integrēt visā uzņēmuma darbībā.
“Tā vairs nav viena specializēta grupa, kas ar to visu nodarbojas,” saka Vidjasagara. “Daudzas komandas var sniegt savu ieguldījumu, jo izstrādes šķēršļi ir mazinājušies.”
Šīs izmaiņas paātrina eksperimentu gaitu un veicina jaunu ideju rašanos visā Uber ekosistēmā.
“Ikviens brauciens un ikviens ceļojums ir notikumu secība, un tieši šo nianšu izpratne un apstrāde ir tas, ko mums paver LLM,” saka Vidjasagara. “Tas sniedz mums sniedz milzīgu informācijas apjomu par nākamiem soļiem, un šādas iespējas — mūsu mērogā — ir ārkārtīgi jaudīgs rīks.”
Uber Assistant tagad eksperimentālā kārtā ir paplašināts visā ASV autovadītāju tīklā, kamēr Uber turpina testēt un pilnveidot šo pieredzi:
- Simtiem tūkstošu ASV autovadītāju tagad ir piekļuve Uber Assistant beta pieredzei
- Uzlabots atbalsts autovadītājiem darba uzsākšanas posmā, palīdzot plānot darbu, lai saņemtu vairāk braucienu
- Augsta atkārtota iesaiste, lietotāji atgriežas pēc veiksmīgas mijiedarbības
- Efektīvāka laika izmantošana platformā, pateicoties viedākiem tirgus ieskatiem
- Ātrāki produktu iterācijas cikli, pateicoties modeļu specializācijai un nepārtrauktām novērtēšanas sistēmām
Sākot no palīdzības jaunajiem autovadītājiem pirmo braucienu saņemšanā un beidzot ar pieredzējušu vadītāju atbalstīšanu labāku peļņas iespēju meklēšanā — Uber izmanto OpenAI modeļus, lai padarītu darbu produktīvāku, pārvadājumus vienmērīgākus un ikdienas loģistiku cilvēcīgāku.
“Man kā inženierei OpenAI vienkārši sniedz iespēju risināt šīs problēmas atšķirīgos un unikālos veidos,” saka Vidjasagara.
