Gli esseri umani pensano che la coordinazione sia la prossima frontiera dell’intelligenza artificiale e stanno costruendo un modello per dimostrarlo

I chatbot con intelligenza artificiale stanno migliorando nel rispondere a domande, nel riassumere documenti e nel risolvere equazioni matematiche, ma si comportano ancora in gran parte come assistenti utili per un utente alla volta. Non sono progettati per gestire il lavoro più complicato di una vera collaborazione: coordinare persone con priorità concorrenti, tenere traccia delle decisioni a lungo termine e mantenere i crew allineati nel tempo.

People&, una nuova startup fondata da ex studenti di Anthropic, Meta, OpenAI, xAI e Google DeepMind, pensa che colmare questo divario sia la prossima grande frontiera per i modelli di fondazione. Questa settimana l’azienda ha raccolto un spherical iniziale di 480 milioni di dollari per costruire un “sistema nervoso centrale” per l’economia basata sull’uomo più l’intelligenza artificiale. La startup è “L’intelligenza artificiale per dare potere agli esseri umaniIl framing ha dominato la copertura iniziale, ma l’ambizione reale dell’azienda è più innovativa: costruire un nuovo modello di architettura di base progettato per l’intelligenza sociale, non solo per il recupero di informazioni o la generazione di codici.

“Sembra che stiamo mettendo advantageous al primo paradigma di scalabilità, in cui i modelli di risposta alle domande sono stati addestrati per essere molto intelligenti in particolari verticali, e ora stiamo entrando in quella che crediamo essere la seconda ondata di adozione in cui il consumatore o utente medio sta cercando di capire cosa fare con tutte queste cose”, ha detto a TechCrunch Andi Peng, uno dei co-fondatori di People& ed ex dipendente di Anthropic.

La proposta di People& è incentrata sull’aiutare le persone a entrare nella nuova period dell’intelligenza artificiale, andando oltre la narrativa secondo cui l’intelligenza artificiale prenderà il loro lavoro. Che si tratti o meno di semplici parole di advertising, i tempi sono fondamentali: le aziende stanno passando dalla chat agli agenti. I modelli sono competenti, ma i flussi di lavoro no, e la sfida del coordinamento rimane in gran parte irrisolta. E nonostante tutto ciò, le persone si sentono minacciate e sopraffatte dall’intelligenza artificiale.

L’azienda fondata tre mesi fa, come molte delle sue concorrenti, è riuscita a far crescere il suo sorprendente seme basandosi su questa filosofia e sul pedigree del suo crew fondatore. People& non ha ancora un prodotto, né è chiaro cosa potrebbe essere esattamente, anche se il crew ha affermato che potrebbe essere un sostituto per contesti multiplayer o multiutente come piattaforme di comunicazione (si pensi a Slack) o piattaforme di collaborazione (si pensi a Google Docs e Notion). Per quanto riguarda i casi d’uso e il pubblico goal, il crew ha accennato sia alle applicazioni aziendali che a quelle client.

“Stiamo costruendo un prodotto e un modello incentrato sulla comunicazione e sulla collaborazione”, ha detto a TechCrunch Eric Zelikman, co-fondatore e CEO di People& ed ex ricercatore xAI, aggiungendo che l’obiettivo è far sì che il prodotto aiuti le persone a lavorare insieme e a comunicare in modo più efficace, sia tra loro che con gli strumenti di intelligenza artificiale.

“Come quando devi prendere una decisione in un grande gruppo, spesso si tratta di qualcuno che riunisce tutti in una stanza, chiedendo a tutti di esprimere le loro numerous posizioni su, advert esempio, che tipo di emblem vorrebbero,” ha continuato Zelikman, ridacchiando con il suo crew mentre ricordavano la noia che richiedeva tempo nel convincere tutti a mettersi d’accordo su un emblem per la startup.

Zelikman ha aggiunto che il nuovo modello sarà addestrato a porre domande in un modo che sembra interagire con un amico o un collega, qualcuno che sta cercando di conoscerti. I chatbot oggi sono programmati per porre domande costantemente, ma lo fanno senza comprendere il valore della domanda. Cube che ciò è dovuto al fatto che sono stati ottimizzati per due cose: quanto piace immediatamente a un utente una risposta che gli viene information e quanto è probabile che il modello risponda correttamente alla domanda che riceve.

Parte della mancanza di chiarezza su cosa sia il prodotto potrebbe essere dovuta al fatto che People& non ha ancora esattamente una risposta a riguardo. Peng ha detto che People& sta progettando il prodotto insieme al modello.

“Parte di ciò che stiamo facendo qui è anche assicurarci che, man mano che il modello migliora, siamo in grado di co-evolvere l’interfaccia e i comportamenti di cui il modello è capace in un prodotto che abbia senso”, ha affermato.

Ciò che è chiaro, tuttavia, è che People& non sta cercando di creare un nuovo modello che possa collegarsi alle applicazioni e agli strumenti di collaborazione esistenti. La startup vuole possedere il livello di collaborazione.

L’intelligenza artificiale e gli strumenti di collaborazione e produttività del crew sono un campo sempre più caldo: advert esempio, Granola, l’app per prendere appunti con intelligenza artificiale di avvio, ha raccolto un spherical di 43 milioni di dollari con una valutazione di 250 milioni di dollari in quanto ha lanciato funzionalità più collaborative. Various voci di alto profilo stanno inoltre inquadrando esplicitamente la prossima fase dell’intelligenza artificiale come una fase di coordinamento e collaborazione, non solo di automazione. Il fondatore di LinkedIn Reid Hoffman oggi ha sostenuto che le aziende stanno implementando l’intelligenza artificiale in modo sbagliato trattandola come piloti isolati e che la vera leva sta nel livello di coordinamento del lavoro, ovvero nel modo in cui i crew condividono le conoscenze e gestiscono le riunioni.

“L’intelligenza artificiale vive a livello del flusso di lavoro e le persone più vicine al lavoro sanno dove si trova effettivamente l’attrito”, Hoffman ha scritto sui social. “Sono loro che scopriranno cosa dovrebbe essere automatizzato, compresso o totalmente riprogettato.”

Questo è lo spazio in cui gli esseri umani vogliono vivere. L’thought è che il suo modello-prodotto agisca come “tessuto connettivo” in qualsiasi organizzazione – sia essa un’azienda di 10.000 persone o una famiglia – che comprende le competenze, le motivazioni e i bisogni di ogni persona, nonché come tutti questi possano essere bilanciati per il bene dell’insieme.

Per arrivarci è necessario ripensare il modo in cui vengono addestrati i modelli di intelligenza artificiale.

“Stiamo cercando di addestrare il modello in un modo diverso che coinvolga più esseri umani e IA che interagiscono e collaborano insieme”, ha detto a TechCrunch Yuchen He, co-fondatore di People& ed ex ricercatore di OpenAI, aggiungendo che il modello della startup sarà anche addestrato utilizzando l’apprendimento di rinforzo a lungo orizzonte e multi-agente (RL).

Il RL a lungo orizzonte ha lo scopo di addestrare il modello a pianificare, agire, rivedere e portare avanti nel tempo, piuttosto che generare semplicemente una buona risposta una tantum. L’RL multi-agente si addestra per ambienti in cui sono presenti più IA e/o esseri umani nel circuito. Entrambi questi concetti stanno guadagnando slancio recente lavoro accademico mentre i ricercatori spingono gli LLM oltre le risposte dei chatbot verso sistemi in grado di coordinare azioni e ottimizzare i risultati in molti passaggi.

“Il modello ha bisogno di ricordare cose su se stesso, su di te, e migliore è la sua memoria, migliore sarà la comprensione dell’utente”, ha detto.

Nonostante la troupe stellare che gestisce lo spettacolo, ci sono molti rischi da affrontare. Gli esseri umani avranno bisogno di infinite e ingenti somme di denaro per finanziare il costoso sforzo di formare e ridimensionare un nuovo modello. Ciò significa che competerà con i principali attori affermati per le risorse, compreso l’accesso al pc.

Il rischio principale, però, è che gli Umani non siano solo in competizione con le Nozioni e i Slack del mondo. Sta arrivando per i High Canines of AI. E queste aziende stanno lavorando attivamente su modi migliori per consentire la collaborazione umana sulle loro piattaforme, anche se giurano che l’AGI sostituirà presto il lavoro economicamente sostenibile. Attraverso Claude Cowork, Anthropic mira a ottimizzare la collaborazione in termini di stile di lavoro; Gemini è integrato in Workspace, quindi la collaborazione basata sull’intelligenza artificiale è già in atto all’interno degli strumenti che le persone già utilizzano; e OpenAI ha recentemente presentato agli sviluppatori la sua orchestrazione e i suoi flussi di lavoro multi-agente.

Fondamentalmente, nessuno dei principali attori sembra pronto a riscrivere un modello basato sull’intelligenza sociale, che dia un vantaggio agli esseri umani o li renda un obiettivo di acquisizione. E con aziende come Meta, OpenAI e DeepMind alla ricerca dei migliori talenti dell’intelligenza artificiale, le fusioni e acquisizioni sono certamente un rischio.

People& ha dichiarato a TechCrunch di aver già allontanato le parti interessate e di non essere interessato a essere acquisito.

“Crediamo che questa sarà un’azienda generazionale e riteniamo che abbia il potenziale per cambiare radicalmente il futuro del modo in cui interagiamo con questi modelli”, ha affermato Zelikman. “Confidiamo in noi stessi per farlo e abbiamo molta fiducia nella squadra che abbiamo riunito qui.”