رفع سيميل أكثر من 200 مليون دولار بتقدير 2 مليار دولار لتحسين محاكاة السلوك البشري

سيميل جمع أكثر من 200 مليون دولار في تمويل سلسلة ب بتقدير ما بعد الأموال 2 مليار دولار ، مما يوفر للشركة الناشئة في بالو ألتو رأس مالًا كبيرًا لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المصممة لمحاكاة كيفية اتخاذ الناس القرارات.

جريون أوكس قاد الجولة ، بينما زاد مستثمر موجود إنديكس فينتشرز دعمه. هانابي ، بейн كابيتال فينتشرز ، أي ستار ، فاكتوري و سي في إس هيلث فينتشرز (CVS ) أيضًا عاد ، مع انضمام ديفينيشون كمسثمر جديد. يأتي التمويل بعد خمسة أشهر فقط من خروج سيميل من التخفي مع 100 مليون دولار في سلسلة أ بقيادة إنديكس فينتشرز ، مما رفع تمويل الشركة الإعلاني إلى أكثر من 300 مليون دولار.

منذ إطلاقها العام ، تقول سيميل إنها زادت إيراداتها خمس مرات ، وتوسعت إلى أكثر من 50 موظفًا وأجرت عشرات الملايين من المحاكاة لشركات فورتشن 100. تقول الشركة إنها ستستخدم التمويل الجديد لتحسين نموذجها الأساسي للسلوك البشري ، وتحسين موثوقية محاكاتها ، وتوسيع المنصة عبر الصناعات بما في ذلك الرعاية الصحية والخدمات المالية والسلع الاستهلاكية والإعلام.

بناء الذكاء الاصطناعي لتوقع السلوك بدلاً من إنشاء المحتوى

يتركز معظم سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالي على إنشاء مخرجات. يمكن للنماذج اللغة الكبيرة إنتاج البرمجيات وكتابة التسويق والصور ومفاهيم المنتجات وخطط الأعمال في غضون ثوان.

تستهدف سيميل عملية اتخاذ القرار التي تسبق إنتاج تلك المخرجات. تهدف منصتها إلى مساعدة المنظمات على تقييم ما يجب بناؤه وكيف قد يستجيب الجمهور المختلف وما الآثار الثانوية التي قد ت出现 بعد تنفيذ القرار.

توصف الشركة نفسها بأنها تبني نموذجًا أساسيًا للسلوك البشري بدلاً من نموذج لغة عام آخر. بدلاً من التحسين في الغالب للاجابات المنطقية أو النص السلس ، يتم تدريب النموذج على تمثيل الفروق في تفضيلات الناس وخبراتهم وقيمهم وأنماط اتخاذ القرار.

يمكن للمنظمات استخدام المنصة لإنشاء سيناريوهات قابلة للمقارنة وفحص كيف يستجيب السكان المحاكاة نفسها عندما تتغير متغيرات مثل التسعير والرسائل وميزات المنتج أو شروط السياسة. الهدف ليس مجرد سؤال المستجيبين الاصطناعيين عن آرائهم ، ولكن نمذجة كيف قد تتغير السلوك عبر ظروف متعددة وبمرور الوقت.

من البحث في ستانفورد إلى منصة محاكاة المؤسسة

تستند تقنية سيميل على بحث أجراه المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي جون سونغ بارك وباحثون آخرون في ستانفورد مايكل برنشتاين وبرسي ليانغ.

كان بارك المؤلف الرئيسي للورقة “الوكلاء التوليديون: تمثيلات تفاعلية للسلوك البشري” لعام 2023 ، والتي قدمت مدينة محاكاة يقطنها 25 وكلاء ذكاء اصطناعي. استخدم كل وكيل تيار ذاكرة إلى جانب آليات الاسترجاع والتفكير والتخطيط للحفاظ على السياق وتحديد إجراءاته التالية.

شكل الوكلاء علاقات وتطورت روتينات وتنسق أنشطة دون برمجة كل互одействة بشكل صريح. ساعدت التجربة في تأسيس العديد من الأفكار المعمارية التي يتم استخدامها الآن في محاكاة الوكلاء المتعددين ، حيث يتفاعل الوكلاء المستقلون مع بعضهم البعض بدلاً من الاستجابة بشكل مستقل إلى محفزات معزولة.

اختبرت الأبحاث اللاحقة ما إذا كان بإمكان الوكلاء التوليديين إعادة إنتاج المواقف والسلوك الفعلي للأفراد. في دراسة شارك فيها 1052 مشاركًا ، أنشأ الباحثون وكلاء باستخدام المقابلات النوعية وقيموا مدى دقة تكرارهم لاستجابات المشاركين.

حققت الوكلاء 85٪ من الدقة التي أظهرها المشاركون عند الإجابة على نفس الأسئلة بعد فترة أسبوعين. هذا هو الفرق الدقيق: النتيجة لا تعني أن السلوك البشري تم توقعه بدقة 85٪ مطلقة. بل يعني أن الوكلاء اقتربوا من مستوى الاتساق للأشخاص الذين صممت لتمثيلهم.

كما يشير موقع سيميل إلى عمل لاحق ي涉ل 2.9 مليون رد من 210 تجربة في العلوم الاجتماعية. تقول الشركة إن تعديل النماذج على هذه البيانات السلوكية улуч من التوحيد في الدراسات غير المرئية مسبقًا بنسبة 26٪ مقارنة بالنموذج الأساسي.

درجات الثقة مركزية للمنتج

أحد المطالبات الفنية الأكثر أهمية لسيميل هو أنها قامت بتدريب نموذج ثقة منفصل لتقدير موثوقية كل محاكاة.

توقع السلوك البشري يتسم بالغموض بشكل固 hữu. قد يتخذ الشخص نفسه قرارات مختلفة اعتمادًا على التوقيت والسياق والمعلومات المتاحة والعوامل غير الموجودة في قاعدة البيانات. نظام ينتج توقعًا واثقًا دون تواصل تلك القيود قد يشجع المنظمات على معاملة السلوك المحاكى على أنه حقيقة.

تقول سيميل إن منصتها ت比較 توزيعات الاستجابة المحاكاة مع استجابات جمعت من أشخاص حقيقيين باستخدام مسافة التباين الكلية ، وهي مقياس إحصائي للفرق بين توزيعين احتماليين. يتم الحصول على كل نتيجة على درجة ثقة dựa على كمية وأهمية الأدلة البشرية الداعمة.

عندما تكون الأدلة لسيناريو أو سكان معين محدودة ، تهدف درجة الثقة إلى جعل ذلك الغموض مرئيًا. تقول الشركة أيضًا إن نماذجها يتم إعادة调整ها أسبوعيًا لدمج التغييرات في المجالات مثل الأسعار والسياسات والظروف الاقتصادية وسلوك المستهلك.

قد تثبت طبقة التحقق هذه أنها مهمة مثل المحاكاة نفسها. بالنسبة للمؤسسات التي تتخذ قرارات باهظة التكلفة أو حساسة ، قد يكون معرفة متى يكون النموذج غير موثوق به أكثر قيمة من الحصول على توقع معقول آخر.

استخدام سي في إس هيلث للمحاكاة لاختبار القرارات قبل الإطلاق

سي في إس هيلث هي واحدة من العملاء البارزين المبكرين لسيميل ومشارك في جولة التمويل من خلال سي في إس هيلث فينتشرز.

استخدمت شركة الرعاية الصحية سكانًا محاكاة لتحقق من بحوث العملاء الحالية ، وفحص محركات رضا المرضى ، واختبار الاستراتيجيات المتعلقة بالامتثال للأدوية. كما قامت باستكشاف السكان الذين يمكن أن يكونوا صعبين أو مكلفين للوصول إليهم من خلال الاستطلاعات التقليدية ، بما في ذلك المرضى الذين يعانون من حالات مزمنة.

وفقًا لسيميل ، مبادرة سي في إس تعتمد على 2.9 مليون رد موافقة من أكثر من 400000 مشارك عبر أكثر من 200 سيناريو سلوكي. تم استخدام المحاكاة لاختبار الأفكار و تحديد الفرضيات التي تبرر المزيد من الاختبار من خلال البحث الحقيقي أو التجارب.

هذا الفرق مهم. يمكن للمحاكاة أن تقلل من عدد الأفكار التي يجب اختبارها مباشرة مع العملاء ، ولكنها لا تلغي الحاجة إلى جمع أدلة من العالم الحقيقي. وصف سي في إس التكنولوجيا بأنها وسيلة لتحديد الأولويات البحثية وتحسين التدخلات المحتملة قبل تعرض المرضى أو العملاء لها.

تعمل سيميل أيضًا مع جالوب على أبحاث السياسات ودراسات مكان العمل وتحليل الاتجاهات الاجتماعية. تشمل المنظمات الأخرى المتميزة في الشركة ويلث فرونت وديلويت وبانكو إيتاو وسونتوري. تطبيق المؤسسات المنصة على مجالات مثل اختبار المنتجات وادخال السوق ودراسات تجربة العملاء ووضع المنافسة والاستعداد لنداءات الأرباح.

الانتقال من الوكلاء الفرديين إلى الأسواق المحاكاة

تتشابه العديد من التطبيقات الحالية لسيميل مع أبحاث السوق المتسارعة. يمكن للشركة اختبار مفاهيم أو رسائل المنتج ضد سكان محاكاة قبل決定 أي منها يستحق حملة أو تجربة حقيقية.

الفرصة على المدى الطويل أكثر تعقيدًا بشكل كبير. تريد سيميل نمذجة التفاعلات بين العملاء والمنافسين والمؤسسات والسياسات والأسواق. بدلاً من توقع كيف سيستجيب الأفراد المعزولون لسؤال ، ستفحص محاكاة الوكلاء المتعددين كيف يؤثر الناس على بعضهم البعض وكيف تنتج القرارات آثارًا متراكمة.

يمكن أن تشمل التطبيقات المحتملة نمذجة ردود الفعل على الصدمات المالية أو التغييرات في السياسات أو إطلاق المنتجات أو التغييرات في الحوافز. قد تختبر المحاكاة ليس فقط ما إذا كان العملاء يعتمدون خدمة جديدة ، ولكن كيف يغير ذلك سلوك المنافس والتصور العام والطلب على المنتجات ذات الصلة.

هنا ستزداد القيود الفنية أهمية. يمكن أن تتراكم الأخطاء الصغيرة عند تفاعل آلاف أو ملايين الوكلاء ، خاصة في المحاكاة التي تتغير فيها الأحداث المبكرة مسار كل ما يلي. سيتعين على سيميل أن يثبت أن أساليب التحقق الخاصة به لا تزال ذات معنى عندما تتحرك المحاكاة من التوقعات الفردية إلى أنظمة ديناميكية معقدة.

طبقة جديدة من بنية القرار

يشير حجم وسرعة تمويل سيميل الأخير إلى أن المستثمرين يرون محاكاة السلوك كطبقة محتملة جديدة في اتخاذ القرارات المؤسسية.

المنظمات تقضي بالفعل مبالغ كبيرة على الاستطلاعات والاستشارات ودراسات المجموعات ومحاكاة المنتجات وأبحاث السوق. يمكن لمحاكاة الذكاء الاصطناعي أن تجعل من الأرخص استكشاف المزيد من الخيارات واختبار قطاعات جمهور أضيق وتحديد الأفكار الضعيفة قبل الالتزام برأس مال كبير.

تطرح التكنولوجيا أيضًا أسئلة صعبة حول الموافقة والتمثيل والمساءلة. سكان محاكاة ليس فقط полезًا كما الناس والسلوك والظروف المتمثلة في بياناته الأساسية. قد تصبح التنبؤات أقل موثوقية عند نشرها عبر ثقافات غير مألوفة أو أسواق سريعة التغير أو مواقف عالية المخاطر مع قليل من السوابق التاريخية.

لهذا السبب ، قد يكون الدور الأقوى للمنصات مثل سيميل في المدى القصير هو補充 البحث البشري بدلاً من استبداله. يمكن للمحاكاة مساعدة المنظمات على تحديد الأسئلة التي يجب调查ها ، ولكن العملاء والجماعات الحقيقية لا تزال ضرورية لتحقق ما إذا كانت النتائج تتماشى مع النموذج.

سيميل التمويل الجديد يعطيها الموارد لاختبار ما إذا كان يمكن لمحاكاة السلوك البشري أن تتقدم من مجال بحث ناشئ إلى بنية تحتية مؤسسية موثوقة. تحديها الفوري ليس مجرد تشغيل المزيد من المحاكاة ، ولكن إثبات أن المنظمات يمكنها فهم حدودها واعرف متى تكون النتائج موثوقة بما يكفي للتأثير على القرارات الهامة.