Simile Kerää Yli 200 Miljoonaa Dollaria 2 Miljardin Dollarin Arvostuksella Laajentaakseen Ihmisen Käyttäytymisen Simulointeja

Simile on kerännyt yli 200 miljoonaa dollaria sarja B -rahoituksesta 2 miljardin dollarin post-rahoitukseen, mikä antaa Palo Alton startup-yritykselle merkittävän pääoman kehittää tekoälymalleja, jotka simuloi, miten ihmiset tekevät päätöksiä.

Greenoaks johti kierrosta, kun taas olemassa oleva sijoittaja Index Ventures lisäsi tukeaan. Hanabi, Bain Capital Ventures, A*, Factory ja CVS Health Ventures (CVS ) palasivat myös, ja Definition liittyi uutena sijoittajana. Rahoitus saapui vain viisi kuukautta sen jälkeen, kun Simile tuli julkisuuteen 100 miljoonan dollarin sarja A -rahoituksella, jonka johti Index Ventures, ja vei yrityksen ilmoitetun rahoituksen yli 300 miljoonaan dollariin.

Julkisen lanseerauksensa jälkeen Simile kertoo, että se on lisännyt liikevaihtoaan viisinkertaisesti, laajentanut yli 50 työntekijään ja suorittanut kymmeniä miljoonia simulaatioita Fortune 100 -yrityksille. Yritys aikoo käyttää uutta rahoitusta perusmallin kehittämiseen ihmisen käyttäytymiselle, parantamaan simulaatioiden luotettavuutta ja laajentamaan alustaa eri aloille, kuten terveydenhuoltoon, rahoituspalveluihin, kulutustavaroihin ja mediaan.

Rakentaminen AI: n Ennustamaan Käyttäytymistä Sen Sijaan Kuin Sisällön Tuottamiseen

Suurin osa nykyisestä generatiivisesta tekoälymarkkinasta on keskittynyt tuottamaan tuloksia. Suuret kielen mallit voivat tuottaa ohjelmistoja, markkinointitekstejä, kuvia, tuotekonsepteja ja liiketoimintasuunnitelmia sekunneissa.

Simile on kohdistamassa päätöksentekoprosessiin, joka edeltää näiden tulosten tuottamista. Sen alusta on tarkoitettu auttamaan organisaatioita arvioimaan, mitä heidän pitäisi rakentaa, miten eri yleisöt voivat reagoida ja mitä toissijaisia vaikutuksia voi syntyä, kun päätös on tehty.

Yritys kuvailee itseään rakentamassa perusmallia ihmisen käyttäytymiselle sen sijaan, että se olisi yleispätevä kielen malli. Sen sijaan, että optimoida ensisijaisesti loogisia vastauksia tai sujuvia tekstejä, malli on koulutettu edustamaan eroja ihmisten mieltymyksissä, kokemuksissa, arvoissa ja päätösmalleissa.

Organisaatiot voivat käyttää alustaa luodakseen vertailukelpoisia skenaarioita ja tutkia, miten sama simuloitu väestö reagoi, kun muuttujia, kuten hintoja, viestintää, tuotepiirteitä tai poliittisia ehtoja, muutetaan. Tavoitteena ei ole ainoastaan kysyä synteettisiltä vastaajilta mielipiteitä, vaan mallintaa, miten käyttäytyminen voi muuttua useissa olosuhteissa ja ajan myötä.

Stanfordin Tutkimuksesta Yrityksen Simulaatioalustaksi

Similen teknologia perustuu tutkimukseen, jonka perustaja ja toimitusjohtaja Joon Sung Park ja muut Stanfordin tutkijat Michael Bernstein ja Percy Liang ovat tehneet.

Park oli ensisijainen kirjoittaja vuoden 2023 ” Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior ” -artikkelista, jossa esiteltiin simuloitu kaupunki, jossa oli 25 tekoälyagenttia. Jokainen agentti käytti muistivirtaa sekä hakua, heijastusta ja suunnittelumekanismeja ylläpitämään kontekstia ja määrittämään seuraavat toimintansa.

Agentit muodostivat suhteita, kehittivät rutiineja ja koordinoivat toimintoja ilman, että jokainen interaktio olisi ollut eksplisiittisesti ohjelmoitu. Kokeilu auttoi vakiinnuttamaan monia arkkitehtonisia ideoita, jotka nyt käytetään moniagenttisimulaatioissa, joissa autonomiset agentit vuorovaikuttavat toistensa kanssa sen sijaan, että he reagoisivat itsenäisesti erillisiin ärsykkeisiin.

Myöhempi tutkimus testasi, voivatko generatiiviset agentit toistaa todellisten yksilöiden asenteita ja käyttäytymistä. Tutkimuksessa, johon osallistui 1 052 osanottajaa, tutkijat loivat agenteja kvalitatiivisten haastattelujen avulla ja arvioivat, miten tarkasti he toistivat osanottajien vastauksia.

Agentit saavuttivat 85 prosenttia siitä tarkkuudesta, jonka osanottajat osoittivat vastaamalla samaan kysymykseen itse kaksi viikkoa myöhemmin. Tämä on tärkeä ero: tuloksen ei tarkoita, että ihmisen käyttäytyminen ennustettiin 85 prosentin absoluuttisella tarkkuudella. Se tarkoittaa, että agentit lähestyivät sitä tasoa, jolla ihmiset, joita he edustivät, toimivat.

Similen verkkosivu viittaa myös myöhempään työhön, jossa on 2,9 miljoonaa vastausta 210 sosiaalitieteellisestä kokeesta. Yritys sanoo, että mallien hienosäätö tällä käyttäytymisdatalla paransi yhdenmukaisuutta aiemmin näkemättömissä tutkimuksissa 26 prosentilla verrattuna perusmalliin.

Luottamuksen Arvot Ovät Keskeisiä Tuotteessa

Yksi Similen teknisistä väitteistä on, että se on kouluttanut erillisen luottamuksen mallin arvioimaan kunkin simulaation luotettavuutta.

Ihmisen käyttäytymisen ennustaminen on luonnostaan epävarmaa. Sama henkilö voi tehdä eri päätöksiä riippuen ajankohdasta, kontekstista, saatavilla olevasta tiedosta ja tekijöistä, jotka eivät ole läsnä aineistossa. Järjestelmä, joka tuottaa yhden varman ennusteen ilman, että se välittää näitä rajoituksia, voi rohkaista organisaatioita käsittämään simuloitua käyttäytymistä tosiasiana.

Simile sanoo, että sen alusta vertaa simuloitua vastausjakaumaa todellisten ihmisten vastauksiin käyttäen Total Variation Distance -tilastollista mittaa, joka mittaa kahden todennäköisyysjakauman välisen eron. Kunkin tuloksen saa luottamuksen arvon perustuen tuevan todellisen ihmisen näytön määrään ja asiaankuuluvuuteen.

Kun näytönä on rajallinen tietyn väestön tai skenaarion osalta, luottamuksen arvo on tarkoitus tehdä epävarmuus näkyväksi. Yritys sanoo myös, että sen mallit on kalibroitu uudelleen viikoittain sisällyttämään muutokset alueilla, kuten hinnoissa, politiikassa, taloudellisissa olosuhteissa ja kuluttajakäyttäytymisessä.

Tuo validointikerros voi osoittautua yhtä tärkeäksi kuin simulaatiot itse. Suurten tai herkkien päätösten tekijöille organisaatioille on tärkeää tietää, milloin malli on epäluotettava, mikä voi olla arvokkaampaa kuin saada toinen uskottava ennuste.

CVS Health Käyttää Simulaatioita Päätösten Testaamiseen Ennen Lanseerausta

CVS Health on yksi Similen merkittävimmistä varhaisista asiakkaista ja osallistui myös rahoituskierrokseen CVS Health Venturesin kautta.

Terveydenhuollon yritys on käyttänyt simuloitua väestöä olemassa olevan asiakastutkimuksen vahvistamiseen, tutkimaan potilastyytyväisyyden syitä ja testaamaan strategioita lääkehoitoon sitoutumiseen liittyen. Se on myös tutkinut populaatioita, jotka voivat olla vaikeita tai kalliita tavoittaa perinteisten kyselyiden kautta, mukaan lukien kroonisten sairauksien potilaat.

Similen mukaan CVS -aloite perustuu 2,9 miljoonaan suostumukselliseen vastaukseen yli 400 000 osanottajalta yli 200 käyttäytymisskenaariossa. Simulaatioita on käytetty ideoita esivalitsemaan ja tunnistamaan, mitkä hypoteesit ansaitsevat tarkemman testaamisen todellisen maailman tutkimuksen tai pilottien kautta.

Tämä ero on merkittävä. Simulaatio voi vähentää määrää ideoita, jotka on testattava suoraan asiakkaiden kanssa, mutta se ei poista tarvetta kerätä todellista näyttöä. CVS on kuvannut teknologiaa keinona priorisoida tutkimusta ja hienosäätää mahdollisia interventioita ennen kuin asiakkaat tai potilaat altistuvat niihin.

Simile työskentelee myös Gallupin kanssa politiikan tutkimuksessa, työpaikkatutkimuksissa ja sosiaalisen trendin analyysissä. Muita yrityksiä, joita yhtiö esittää, ovat Wealthfront, Deloitte, Banco Itaú ja Suntory. Yritykset soveltavat alustaa alueilla, kuten tuotetestauksessa, markkinoiden sisääntulossa, asiakaskokemustutkimuksessa, kilpailijoiden asemassa ja tuloskutsuvalmistelussa.

Siirtyminen Yksittäisistä Agenteista Simuloituihin Markkinoihin

Monet Similen nykyisistä sovelluksista muistuttavat kiihdytettyä markkinatutkimusta. Yritys voi testata useita tuotekonsepteja tai viestejä simuloituun väestöön ennen kuin päättää, mitkä ansaitsevat oikean kampanjan tai pilotin.

Pitkän aikavälin mahdollisuus on huomattavasti monimutkaisempi. Simile haluaa mallintaa asiakkaiden, kilpailijoiden, instituutioiden, politiikkojen ja markkinoiden välistä vuorovaikutusta. Sen sijaan, että ennustettaisiin, miten eristetyt yksilöt vastaavat kysymyksiin, nämä moniagenttisimulaatiot tutkisivat, miten ihmiset vaikuttavat toisiinsa ja miten päätökset tuottavat kaskadiaalisia vaikutuksia.

Mahdollisia sovelluksia voivat olla reaktioiden mallintaminen taloudellisiin sokkeihin, politiikkamuutoksiin, tuotejulkaisuihin tai kannustimien muutoksiin. Simulaatio voisi tutkia, miten asiakkaat omaksuvat uuden palvelun, miten se vaikuttaa kilpailijoiden käyttäytymiseen, julkiseen mielipiteeseen ja liittyvien tuotteiden kysyntään.

Tässä tekniset rajoitukset tulevat merkittäviksi. Pienet virheet voivat kertyä, kun tuhannet tai miljoonat agentit vuorovaikuttavat, erityisesti simulaatioissa, joissa alkuvaiheen tapahtumat muuttavat kaiken seuraavan tapahtumien kulun. Simile on osoitettava, että sen validointimenetelmät säilyvät merkityksellisinä, kun simulaatiot siirtyvät yksittäisistä ennusteista monimutkaisiin, dynaamisiin järjestelmiin.

Uusi Kerros Päätöksenteon Infrastruktuuriin

Similen viimeisimmän rahoituksen koko ja nopeus viittaavat siihen, että sijoittajat näkevät käyttäytymisen simulaation potentiaalisen uuden kerroksen yritysten päätöksenteossa.

Organisaatiot käyttävät jo runsaasti rahaa kyselyihin, konsultointiin, fokusryhmiin, tuotetestauksiin ja markkinatutkimukseen. Tekoälysimulaatiot voivat tehdä siitä halvemman tutkia useampia vaihtoehtoja, testata kapeampia kohderyhmiä ja tunnistaa heikot ideat ennen merkittävien pääomien sitouttamista.

Teknologia esittää myös hankalia kysymyksiä suostumuksesta, edustavuudesta ja vastuusta. Simuloitu väestö on vain niin hyödyllinen kuin siinä olevat ihmiset, käyttäytyminen ja olosuhteet, jotka ovat sen taustalla olevassa aineistossa. Ennusteet voivat tulla vähemmän luotettaviksi, kun niitä käytetään tuttuja kulttuureja, nopeasti muuttuvia markkinoita tai korkean panoksen tilanteita, joissa on vähän historiallista edeltävyyttä.

Siksi Simile-tyyppisten alustojen vahvin lähiaikainen rooli voi olla täydentää inhimillistä tutkimusta sen sijaan, että se korvaisi sitä. Simulaatiot voivat auttaa organisaatioita päättämään, mitä kysymyksiä tutkia, mutta todelliset asiakkaat ja yhteisöt ovat edelleen välttämättömiä tuloksien vahvistamiseksi mallin ulkopuolella.

Similen uusi rahoitus antaa sille resursseja testata, voivatko ihmisen käyttäytymisen simulaatiot kehittyä noususta tulevasta tutkimusalueesta luotettavaksi yritysinfrastruktuuriksi. Sen välittömänä haasteena ei ole yksinkertaisesti suorittaa useampia simulaatioita, vaan osoittaa, että organisaatiot voivat ymmärtää rajojaan ja tietää, milloin tulokset ovat riittävän luotettavia vaikuttaakseen merkittäviin päätöksiin.