5 водещи AI тенденции през 2023 година според RTB House

RTB House е глобална компания, която предоставя най-съвременните маркетингови технологии за водещи марки и агенции по целия свят. Техният собствен ad buying engine е първият в света, който се захранва изцяло от алгоритми за дълбоко обучение, което позволява на рекламодателите да генерират изключителни резултати и да постигат целите си на всеки етап от фунията. След успешното внедряване на Deep Learning в 100% от техните алгоритми през 2018 г., RTB House продължават изследванията си в областта на AI, създадени са нови подразделения на компанията, фокусирани върху изобретяването и усъвършенстването на MarTech продукти. Базираното на AI продуктово предложение на компанията включва решения за ретагетинг и брандинг кампании с ултра-ефективни видеореклами.

Експертите на RTB House разглеждат някои тенденции в AI, които според тях ще окажат голямо влияние през 2023 г.

#1 Генеративният ИИ ще продължи да бъде водещ
Генеративните изкуствени интелекти както ChatGPT са всеки AI, който е проектиран да използва данни, за да създава ново съдържание, вместо просто да анализира съществуващи данни. Тази категория включва също генератори на цифрово изкуство като DALL-E. Tе са популярни точно защото изглежда се насочват към нещо, което отдавна се смяташе за единствена запазена територия на хората: създаването на творческо съдържание. Тези AI инструменти улесняват именно създаването на творческо съдържание и теоретично биха могли да премахнат позициите за копирайтинг и дизайн на начално ниво. Както винаги обаче, това е нож с две остриета.
Въпреки че AI може да елиминира някои позиции, той също така създава и инструменти, които могат да се използват, за да помогнат на бизнеса и творците да елиминират част от първоначалната си работа. Например, писател може да може да използва ChatGPT, за да изгради рамка за есе, вместо да се налага да го обмисля или дизайнер може да използва DALL-E, за да създаде някои примери, от които клиентите да избират, които след това могат да бъдат използвани за насока на крайният продукт, който ще получат.

#2 Дълбокото обучение ще продължи да се прилага във все по-нови области
За нас един от най-интересните моменти в AI миналата година не беше ChatGPT, а AI Cicero на Meta, който изпревари 90% от хората в турнир по „Дипломация“. „Дипломация“ е настолна игра, в която играчите трябва активно да преговарят помежду си, за да спечелят надмощие. В играта няма произволен компонент, просто трябва да постигнете числено превъзходство, за да атакувате, което обикновено изисква подкрепата на друг играч.

„Дипломацията“ се оказва костелив орех за AI, но Мета се справи. Исторически изкуственият интелект е бил отличен в стратегическия геймплей, но това беше първият пример за такъв, който разбира преговорите с отворен край и всъщност може да се конкурира с хората в толкова трудно игрално поле.

Тъй като генеративните AI продължават да се подобряват, смятаме, че е вероятно да видим AI като Cicero все по-често прилагани в игри, бизнес и дори в преговори.

#3 Етиката на AI ще се превърне в основна тема за разговори
Въпреки че страховете, че изкуственият интелект ще заеме работните ни места са до голяма степен преувеличени, има по-големи опасения около това как се обработват нашите данни. Например, някои гласове изразиха опасения, че ChatGPT е изграден върху данни, които са събрани без съгласието на създателя му. Има също така притеснения, че ChatGPT не е в състояние да изпълни своите отговорности съгласно GDPR, тъй като няма ясен начин за премахване на индивидуални данни от цялостния модел на обучение.

Това доведе до концепцията за изграждане на AI не като черна кутия, а като стъклена кутия. В много съществуващи AI решения потребителите нямат представа как даден AI модел достига до своето заключение, обикновено поради сложността на модела. И така, изследователите работят върху начин за изграждане на сложен AI, който може да бъде обяснен на потребителите (стъклена кутия), по-специално чрез използване на модел на обяснима машина за усилване (EBM), разработен от Microsoft. AI тестове, използващи EBM, установиха, че предоставя сравними резултати с модел на черна кутия, като същевременно по-добре обяснява как се е стигнало до там.

Въпреки че е важно да обърнем внимание на всички потенциални етични опасения и възможни опасности, дори тези, които изглеждат много малко вероятни да се случат, трябва да помним, че именно заради възможността на ИИ да подобри живота ни си струва той да бъде проучван, макар и с огромна доза предпазливост.

#4 Бъдещето без бисквитки ще възнагради компаниите, използващи сложните техники за Дълбокото обучение
Бъдещето без бисквитки и ролята на Дълбокото обучение в него са важна тема. Тъй като Google премахва бисквитките от трета страна (third-party cookies) през 2024 г. и виждаме преминаване към обработка на данни, поставяща на първо място поверителността, рекламодателите ще загубят достъп до много от своите структурирани набори от данни. Това ще направи много съществуващи решения за машинно обучение още по-малко полезни в много близко бъдеще.

Решенията за Дълбоко обучение като тези, които RTB House вече използва, ще работят по-до-добре с тези много големи неструктурирани набори от данни. Това ще позволи на рекламодателите да продължат да достигат до потребителите с подходящи реклами, като същевременно защитават тяхната поверителност.

#5 Дълбокото обучение е бъдещето и вече се използва
Въпреки създаването на наистина интелигентен AI все още предстои, MarTech компаниите стават много по-добри в използването на алгоритми за решаване на редица проблеми, особено тези, свързани с данни. Ето защо е вероятно решенията за Дълбоко обучение да продължат да стимулират по-голямата част от иновациите на ИИ през следващите година или две.

Екипът на RTB House e идентифицирал стойността на Deep Learning отдавна и те станаха първата DSP платформа, която възприе Дълбоко обучение в 100% от техните рекламни решения през 2017 г. Това им дава значителен опит в интелигентното му прилагане към рекламни решения и означава, че екипът им разбира как да помогне на компаниите да се възползват максимално от това.

Например RTB House използваха Dynamic Video Ads и оптимизация с Дълбоко обучение, за да помогнат на A1 България да достигнат до 485 хил. потребители, с VCR 75%. Постигали са подобни впечатляващи резултати и за други компании и можете да ги намерите тук.

Ако искате да научите повече за това как Дълбокото обучение може да помогне на вашия бизнес, свържете се с RTB House и си поговорете.