Uber uporablja OpenAI za pametnejši zaslužek in hitrejša naročila

Milijoni ljudi se vsak dan zanašajo na Uber za naročanje prevozov, hrane, pošiljanje paketov in prilagodljiv zaslužek. Za vsakim dotikom stoji kompleksna tržnica v realnem času, ki jo oblikujejo promet, vreme, prihodi na letališča, lokalni dogodki in povpraševanje. Uber deluje v izjemnem obsegu: 40 milijonov voženj na dan, 10 milijonov voznikov in kurirjev v 15.000 mestih v več kot 70 državah. Vsako mesto ima svojo dinamiko delovanja, predpise in vedenje potnikov, zato mora se sistem nenehno prilagajati v globalnem merilu.

Uber že dolgo uporablja strojno učenje za podporo svoji tržnici. Zdaj pa lahko Uber s pomočjo velikih jezikovnih modelov in frontier modelov OpenAI hitreje sklepa na podlagi kompleksnih signalov, zagotavlja hitre pogovorne odgovore in omogoča glasovne izkušnje v aplikaciji.

Sodelovanje med Uberjem in OpenAI Uberju pomaga graditi izdelke, ki jih poganja UI, da poenostavi možnosti zaslužka za voznike in kurirje ter zmanjša trenje za potnike. Z uporabo modelov OpenAI pa lahko Uber pošilja poenostavljene izdelke in izkušnje hitreje kot kadar koli prej.

Za voznike je prilagodljivost ena največjih prednosti Uberja. Nekateri vozijo polni delovni čas, drugi le ob koncih tedna, nekateri pa med predavanji ali izmenami. Ta prilagodljivost tudi pomeni, da vozniki nenehno presojajo možnosti in si zastavljajo vprašanja: Kje naj se zdaj postavim? Ali se splača peljati na letališče? Ali naj med kosilom preklopim z voženj na dostave? Zakaj je moj zaslužek danes videti drugače?

Da bi pomagali odgovoriti na ta vprašanja, je Uber razvil Uber Assistant, pomočnika, ki ga poganja UI in je zasnovan za pomoč voznikom skozi celoten življenjski cikel na platformi — od uvajanja in prvih voženj do vsakodnevne optimizacije zaslužka.

»Voznikom želimo omogočiti, da zase sprejemajo boljše odločitve, tako da jim zagotovimo povzet pregled tržnice in vpoglede v realnem času,« pravi Dharmin Parikh, direktor produktnega vodenja pri Uberju.

Assistant voznikom pomaga razumeti, kje in kdaj zaslužiti, tako da kompleksne podatke, kot so trendi zaslužka in toplotni zemljevidi, pretvori v preproste, uporabne vpoglede za pozicioniranje. Nato lahko v običajnem jeziku postavijo dodatna vprašanja, prejmejo prilagojene odgovore in se preprosto premikajo po aplikaciji.

Cilj Uberja je zmanjšati kognitivno obremenitev — napor, potreben za razlago kompleksnih podatkov tržnice med poskusom zaslužka.

To se je izkazalo za posebej dragoceno za nove voznike. Uber je ugotovil, da lahko uporaba UI za povzemanje in preprosto posredovanje Uberjevih podatkov iz resničnega sveta pospeši uvajanje, saj voznikom pomaga, da se delovnih tokov in dinamike tržnice naučijo veliko hitreje kot zgolj s poskusi in napakami.

Čeprav se je sprva pričakovalo, da bo Uber Assistant najbolj pomagal novejšim voznikom, so se tudi izkušeni vozniki večkrat vračali z dodatnimi vprašanji in za optimizacijo svojega časa na platformi — kar je izdelek potrdilo kot dolgoročno uporabno rešitev, ne le orodje za uvajanje.

»Assistant voznikom pomaga pri hitrem uvajanju v primerjavi s tem, da bi potrebovali več sto voženj, da bi razumeli, kako platforma deluje,« pravi Parikh.

Pri Uberju so natančnost, varnost, zanesljivost in hitrost najvišje prioritete pri uvedbi katerega koli sistema UI, katerega rezultati bodo v interakciji z vozniki in kurirji. Ključni vidiki vključujejo, da odgovori ostanejo v okviru pravilnikov in da zakasnitev dosega standard, ki ga uporabniki pričakujejo od mobilne aplikacije v realnem času.

Zato je Uber zasnoval Uber Assistant okoli treh temeljnih načel: varnost, zaupanje in nizka zakasnitev.

Uberjeve inženirske ekipe so zgradile večagentsko arhitekturo, ki vsako uporabniško zahtevo usmeri v najustreznejši specializiran sistem. Vprašanja o zaslužku je mogoče na primer obravnavati drugače kot vprašanja o uvajanju, usmerjanje po tržnici pa zahteva drugačno sklepanje kot transakcijska dejanja.

Ta arhitektura Uberju omogoča, da vsako nalogo usmeri k modelu, ki najbolj ustreza njenim specifičnim operativnim potrebam, ter zagotavlja, da je vsaka poizvedba obravnavana z ustreznim poudarkom na tem, kar je najpomembnejše.

Za lahkotno klasifikacijo in hitre odgovore Uber uporablja hitrejše nano/mini modele. Za bolj kompleksne naloge Uber uporablja večje modele sklepanja.

Uber je razvil tudi AI Guard, interno upravljavsko plast, ki pomaga preverjati pozive in odgovore za spodbujanje varnosti, zasebnosti in zaščite, uveljavljanje pravilnikov, zmanjševanje halucinacij ter ohranjanje doslednosti med izkušnjami.

Ko vozniki prejmejo natančna in koristna priporočila, se vrnejo. Postavljajo več vprašanj. Vedno znova se vključujejo. In na platformi preživijo več produktivnega časa.

»Če uporabniki sistemu ne zaupajo, jih hitro izgubite,« pravi Parikh. »Ko pa vidijo vrednost, se vrnejo.«

Uber uporablja tudi API-je OpenAI Realtime za enega naslednjih velikih premikov v tehnoloških vmesnikih: glas.

Tipkanje v aplikacijo je lahko učinkovito za preproste zahteve. Toda številne potrebe na področju prevoza in trgovine so bolj kompleksne.

Popotnik bi lahko rekel: »Imam pet kosov prtljage in še pet drugih oseb s seboj. Potrebujem prijetno vožnjo na letališče. Kaj priporočate?« Starejša oseba ali slabovidni potnik bo morda raje govoril, kot pa tapkal po menijih.

Uberjeve nove glasovne izkušnje so zasnovane tako, da takšne trenutke naredijo brez trenja. Uporabniki lahko v aplikaciji Uber tapnejo ikono mikrofona v iskalni vrstici »kam?« in zahtevajo prevoz z uporabo naravnega govora. Sistem uporablja Realtime API in druge frontier modele za razumevanje namena, uporablja shranjene lokacije in kontekst stranke ter podaja priporočila — ob tem pa usklajuje govorne in vizualne odzive znotraj aplikacije.

To lahko pomeni predlog UberXL za vožnje z veliko prtljage ali prepoznavanje shranjenih ciljev, kot je »domov«.

»Glas odstrani oviro, da bi morali dokončati eno nalogo naenkrat,« pravi Parikh. »Celoten namen lahko izrazite naravno, sistem pa lahko uskladi rezultat.«

Glas tudi širi dostopnost in odpira nove delovne tokove v Uberjevem ekosistemu. Na strani voznikov jim omogoča prostoročno interakcijo z aplikacijo. Na strani potnikov pa lahko zmanjša trenje za stranke, ki želijo hitrejše in preprostejše interakcije.

»Glas odstrani oviro večkratnega tapkanja, ker lahko poveste več stvari,« pravi Vidyasagar. »Odpira možnost povezovanja različnih delov ekosistema.«

Ker se zmogljivosti velikih jezikovnih modelov hitro razvijajo, je Uber spremenil tudi način, kako ekipe gradijo.

Inženirji po vsej organizaciji delajo s pozivanjem, sistemi za pridobivanje podatkov, evalvacijskimi cevovodi in orkestracijskimi ogrodji. Ekipe za produkt, pravo, operacije in oblikovanje tesneje sodelujejo pri določanju meja pravilnikov, testiranju rezultatov in izboljševanju uporabniških izkušenj.

Namesto da bi inovacije obvladovala majhna centralizirana ekipa za UI, je inteligenca zdaj lahko vgrajena po celotnem podjetju.

»Tega ne izvaja več le ena specializirana skupina,« pravi Vidyasagar. »Prispeva lahko veliko ekip, ker so se ovire za razvoj znižale.«

Ta premik pospešuje eksperimentiranje in ustvarja nove ideje v Uberjevem ekosistemu.

»Vsaka vožnja je zaporedje dogodkov in prav razumevanje ter obdelava teh nians nam odklepa veliki jezikovni model,« pravi Vidyasagar. »To nam daje veliko informacij o tem, kam bi morali iti naprej, in ta odklenitev — v obsegu, ki ga imamo — je izjemno močna.«

Uber Assistant je bil zdaj v eksperimentalnem uvajanju razširjen po ameriški mreži voznikov, medtem ko Uber še naprej preizkuša in izpopolnjuje izkušnjo:

• Stotisoči voznikov v ZDA imajo zdaj dostop do beta izkušenj Uber Assistant
• Izboljšana podpora za voznike v zgodnji fazi, ki novim voznikom pomaga do boljšega pozicioniranja za več voženj
• Močna ponovna vključenost, pri čemer se uporabniki po uspešnih interakcijah vračajo
• Boljša izraba časa na platformi s pametnejšimi vpogledi v tržnico
• Hitrejši cikli iteracij izdelkov zaradi specializacije modelov in sistemov neprekinjenega evalviranja

Od pomoči novemu vozniku pri prvi vožnji do usmerjanja izkušenega voznika, ki išče boljše možnosti zaslužka, Uber uporablja modele OpenAI, da delo postane produktivnejše, prevoz bolj brezhiben in vsakdanja logistika bolj človeška.

»Kot inženirju mi OpenAI preprosto odpira možnost, da te težave rešujemo na drugačne in edinstvene načine,« pravi Vidyasagar.