Uber використовує OpenAI для допомоги з бронюванням
Uber використовує OpenAI для ШІ-асистентів і голосових функцій, що допомагають водіям заробляти ефективніше, а пасажирам — швидше бронювати поїздки на глобальному ринку в реальному часі.
Щодня мільйони людей покладаються на Uber, щоб замовляти поїздки, їжу, надсилати посилки та гнучко заробляти. За кожним дотиком стоїть складний ринок реального часу, на який впливають трафік, погода, прибуття літаків, локальні події та попит. Uber працює у величезному масштабі: 40 мільйонів поїздок на день, 10 мільйонів водіїв і кур’єрів у 15 000 містах понад 70 країн. Кожне місто має власну операційну динаміку, регулювання та поведінку пасажирів, що створює систему, яка має безперервно адаптуватися в глобальному масштабі.
Uber давно використовує машинне навчання для підтримки своєї платформи. А тепер, завдяки великим мовним моделям і frontier-моделям OpenAI, Uber може швидше міркувати на основі складних сигналів, надавати швидкі розмовні відповіді та забезпечувати голосові сценарії в застосунку.
Співпраця між Uber і OpenAI допомагає Uber створювати продукти на базі ШІ, які спрощують можливості заробітку для водіїв і кур’єрів та покращують якість обслуговування для пасажирів. А використовуючи моделі OpenAI, Uber може випускати оптимізовані продукти й сервіси швидше, ніж будь-коли.
«Уперше саме технології визначають, що можна розв’язати. Проблеми, які колись здавалися недосяжними, тепер можна вирішувати».
Для водіїв гнучкість — одна з найбільших переваг Uber. Хтось працює повний день, хтось лише у вихідні, а дехто — між парами чи змінами. Але ця гнучкість також означає, що водії постійно оцінюють варіанти й ставлять запитання: Де мені краще бути просто зараз? Чи варто їхати в аеропорт? Чи слід переключитися з поїздок на доставки під час обіду? Чому сьогодні мій заробіток виглядає інакше?
Щоб допомогти відповісти на ці запитання, Uber розробив Uber Assistant — ШІ-асистента, створеного для підтримки водіїв протягом усього їхнього шляху на платформі: від онбордингу та перших поїздок до щоденної оптимізації заробітку.
«Ми хочемо допомогти водіям ухвалювати кращі для себе рішення, надаючи узагальнений погляд на ринок і аналітику в реальному часі», — каже Дгармін Паріх, директор із продакт-менеджменту в Uber.
Assistant допомагає водіям розуміти, де і коли заробляти, перетворюючи складні дані, як-от тренди заробітку та теплові карти, на прості практичні рекомендації щодо позиціювання. Потім вони можуть ставити уточнювальні запитання звичайною мовою, отримувати персоналізовані відповіді й легко орієнтуватися в застосунку.
Мета Uber — зменшити когнітивне навантаження, тобто зусилля, потрібні для інтерпретації складних ринкових даних під час спроби заробити.
Це виявилося особливо цінним для нових водіїв. Uber з’ясував, що використання ШІ для узагальнення та простого пояснення реальних даних Uber може прискорити адаптацію, допомагаючи водіям набагато швидше опановувати робочі процеси й динаміку ринку, ніж лише методом спроб і помилок.
Хоча спочатку очікувалося, що Uber Assistant найбільше допомагатиме новим водіям, досвідчені водії також неодноразово поверталися, щоб ставити уточнювальні запитання й оптимізувати свій час на платформі — що підтвердило цінність продукту як довгострокового інструмента, а не лише засобу онбордингу.
«Assistant допомагає водіям швидко адаптуватися порівняно з тим, щоб здійснити кілька сотень поїздок, аби зрозуміти, як працює платформа», — каже Паріх.
Для Uber точність, безпека, надійність і швидкість є головними пріоритетами під час впровадження будь-якої ШІ-системи, чиї результати взаємодіятимуть із водіями та кур’єрами. Критично важливо, щоб відповіді залишалися в межах політик, а затримка відповідала стандарту, якого користувачі очікують від мобільного застосунку реального часу.
Саме тому Uber створив Uber Assistant навколо трьох основних принципів: безпека, довіра та низька затримка.
Інженерні команди Uber побудували багатоагентну архітектуру, яка спрямовує кожен запит користувача до найбільш відповідної спеціалізованої системи. Наприклад, запитання про заробіток можуть оброблятися інакше, ніж запитання про онбординг, а ринкові рекомендації потребують інших міркувань, ніж транзакційні дії.
Ця архітектура дає Uber змогу спрямовувати кожне завдання до моделі, яка найкраще відповідає його конкретним операційним потребам, гарантуючи, що кожен запит обробляється з належним фокусом на найважливішому.
Для легкої класифікації та швидких відповідей Uber використовує швидші nano/mini-моделі. Для складніших завдань Uber залучає більші моделі міркування.
Uber також розробив AI Guard — внутрішній рівень управління, який допомагає перевіряти запити й відповіді для підвищення безпеки, конфіденційності та захисту, дотримання політик, зменшення галюцинацій і підтримання узгодженості між різними сценаріями.
Коли водії отримують точні й корисні рекомендації, вони повертаються. Вони ставлять більше запитань. Вони взаємодіють знову й знову. І проводять на платформі більше продуктивного часу.
«Якщо користувачі не довіряють системі, ви швидко їх втрачаєте, — каже Паріх. — Але коли вони бачать цінність, то повертаються».
Uber також застосовує OpenAI Realtime API до одного з наступних великих зсувів інтерфейсів у технологіях: голосу.
Введення тексту в застосунку може бути ефективним для простих запитів. Але багато транспортних і комерційних потреб є складнішими.
Мандрівник може сказати: «У мене п’ять одиниць багажу і ще п’ятеро людей зі мною. Мені потрібна хороша поїздка до аеропорту. Що ви порадите?» Літня людина або пасажир із порушенням зору може віддати перевагу голосу замість натискання меню.
Нові голосові сервіси Uber створені, щоб зробити такі моменти безперешкодними. Користувачі можуть натиснути значок мікрофона в рядку пошуку «куди» в застосунку Uber і замовити поїздку природною мовою. Система використовує Realtime API та інші frontier-моделі для інтерпретації наміру, задіює збережені місця й контекст клієнта та дає рекомендації, синхронізуючи голосові й візуальні відповіді в застосунку.
Це може означати рекомендацію UberXL для поїздок із великою кількістю багажу або розпізнавання збережених пунктів призначення, як-от «дім».
«Голос усуває бар’єр виконання лише одного завдання за раз, — каже Паріх. — Ви можете природно висловити повний намір, а система може скоординувати результат».
Голос також розширює доступність і відкриває нові сценарії в екосистемі Uber. Для водіїв це дає змогу взаємодіяти із застосунком без рук. Для пасажирів це може зменшити тертя для тих, хто хоче швидших і простіших взаємодій.
«Голос усуває бар’єр множинних натискань, бо ви можете сказати одразу кілька речей, — каже Від’ясагар. — Це відкриває можливість поєднати різні частини екосистеми».
Примітка: функція Voice Booking стане доступною протягом наступних кількох тижнів
Оскільки можливості LLM швидко розвиваються, Uber також змінив підхід до того, як команди створюють продукти.
Інженери по всій організації працюють із запитами, системами retrieval, конвеєрами оцінювання та фреймворками оркестрації. Команди продукту, юридичного напряму, операцій і дизайну тісніше співпрацюють, щоб визначати межі політик, тестувати результати й покращувати користувацький досвід.
Замість того щоб інноваціями володіла невелика централізована ШІ-команда, інтелект тепер може бути вбудований у всю компанію.
«Це вже не одна спеціалізована група робить усе це, — каже Від’ясагар. — Багато команд можуть долучатися, тому що бар’єри для створення знизилися».
Ця зміна пришвидшує експерименти й породжує нові ідеї в усій екосистемі Uber.
«Кожна поїздка за кермом, кожна подорож — це послідовність подій, і саме розуміння та обробка цієї нюансованості відкривається для нас завдяки LLM, — каже Від’ясагар. — Це дає нам багато інформації про те, куди рухатися далі, і такий прорив — у нашому масштабі — є винятково потужним».
Uber Assistant тепер розширено на мережу водіїв у США в межах експериментального запуску, тоді як Uber продовжує тестувати й удосконалювати цей досвід:
- Сотні тисяч водіїв у США тепер мають доступ до бета-версій Uber Assistant
- Покращена підтримка для водіїв на ранніх етапах, що допомагає новачкам краще позиціюватися для більшої кількості поїздок
- Сильна повторна залученість, коли користувачі повертаються після успішних взаємодій
- Краще використання часу на платформі завдяки розумнішим ринковим інсайтам
- Швидші цикли ітерації продукту завдяки спеціалізації моделей і безперервним системам оцінювання
Від допомоги новому водієві отримати свою першу поїздку до підтримки досвідченого водія в пошуку кращих можливостей заробітку — Uber використовує моделі OpenAI, щоб зробити роботу продуктивнішою, транспорт — зручнішим, а повсякденну логістику — більш людяною.
«Як інженеру, OpenAI просто відкриває можливість вирішувати ці проблеми по-іншому й унікальними способами», — каже Від’ясагар.
