सिमिले ने मानव व्यवहार सिमुलेशन को विश्वसनीय उद्यम बुनियादी ढांचे में विकसित करने के लिए $2 बिलियन के मूल्यांकन पर $200 मिलियन से अधिक जुटाया

सिमिले ने $200 मिलियन से अधिक की श्रृंखला बी फंडिंग जुटाई है, जो पालो ऑल्टो स्थित स्टार्टअप को कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण पूंजी प्रदान करती है जो लोग निर्णय लेने के तरीके का अनुकरण करते हैं।

ग्रीनओक्स ने इस दौर का नेतृत्व किया, जबकि मौजूदा निवेशक इंडेक्स वेंचर्स ने अपना समर्थन बढ़ाया। हानाबी, बेन कैपिटल वेंचर्स, ए*, फैक्ट्री और सीवीएस हेल्थ वेंचर्स भी लौटे, जिसमें डेफिनिशन एक नए निवेशक के रूप में शामिल हुए। यह वित्तपोषण केवल पांच महीने बाद आता है सिमिले ने इंडेक्स वेंचर्स द्वारा नेतृत्व वाली $100 मिलियन की श्रृंखला ए के साथ गुप्त रूप से उभरा, जो कंपनी के खुलासा किए गए वित्तपोषण को $300 मिलियन से अधिक कर देता है।

सार्वजनिक लॉन्च के बाद से, सिमिले का कहना है कि उसने राजस्व में पांच गुना वृद्धि की है, 50 से अधिक कर्मचारियों तक विस्तार किया है और फॉर्च्यून 100 कंपनियों के लिए लाखों की संख्या में सिमुलेशन चलाए हैं। कंपनी नए वित्तपोषण का उपयोग मानव व्यवहार के लिए अपने फाउंडेशन मॉडल को आगे बढ़ाने, सिमुलेशन की विश्वसनीयता में सुधार करने और स्वास्थ्य सेवा, वित्तीय सेवाओं, उपभोक्ता उत्पादों और मीडिया सहित उद्योगों में प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार करने के लिए करने की योजना बना रही है।

सामग्री के बजाय व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए एआई का निर्माण

वर्तमान उत्पन्न एआई बाजार का अधिकांश हिस्सा आउटपुट बनाने पर केंद्रित है। बड़े भाषा मॉडल सॉफ़्टवेयर, विपणन प्रतिलिपि, छवियों, उत्पाद अवधारणाओं और व्यावसायिक योजनाओं का उत्पादन कुछ सेकंड में कर सकते हैं।

सिमिले उस निर्णय लेने की प्रक्रिया पर लक्ष्य कर रहा है जो उन आउटपुट का उत्पादन करने से पहले आती है। इसका प्लेटफ़ॉर्म संगठनों को यह मूल्यांकन करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि उन्हें क्या बनाना चाहिए, विभिन्न दर्शकों कैसे प्रतिक्रिया दे सकते हैं और एक निर्णय लेने के बाद क्या द्वितीयक प्रभाव उत्पन्न हो सकते हैं।

कंपनी खुद को मानव व्यवहार के लिए एक फाउंडेशन मॉडल बनाने के रूप में वर्णित करती है, न कि एक और सामान्य-उद्देश्य भाषा मॉडल। तर्कसंगत उत्तरों या सहज पाठ के लिए प्राथमिक रूप से अनुकूलन के बजाय, मॉडल को लोगों की पसंद, अनुभव, मूल्यों और निर्णय पैटर्न में अंतरों का प्रतिनिधित्व करने के लिए प्रशिक्षित किया जा रहा है।

संगठन प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके तुलनीय परिदृश्य बना सकते हैं और जांच सकते हैं कि समान सिम्युलेटेड आबादी कैसे प्रतिक्रिया करती है जब मूल्य निर्धारण, संदेश, उत्पाद विशेषताओं या नीति शर्तों जैसे परिवर्तनशील होते हैं। उद्देश्य केवल सिंथेटिक उत्तरदाताओं से राय मांगना नहीं है, बल्कि यह मॉडल करना है कि व्यवहार कैसे बदल सकता है कई स्थितियों में और समय के साथ।

स्टैनफोर्ड अनुसंधान से एक उद्यम सिमुलेशन प्लेटफ़ॉर्म तक

सिमिले की प्रौद्योगिकी स्टैनफोर्ड अनुसंधानकर्ताओं माइकल बर्नस्टीन और पर्सी लियांग के साथ-साथ सह-संस्थापक और सीईओ जून संग पार्क द्वारा किए गए शोध पर आधारित है।

पार्क 2023 के “जनरेटिव एजेंट: मानव व्यवहार के इंटरएक्टिव सिमुलाक्रा” पत्र के प्रमुख लेखक थे, जिसने 25 एआई एजेंटों द्वारा आबादी वाले एक सिम्युलेटेड शहर की शुरुआत की। प्रत्येक एजेंट ने संदर्भ, प्रतिबिंब और योजना तंत्र के साथ-साथ संदर्भ बनाए रखने और अपने अगले कार्यों का निर्धारण करने के लिए एक स्मृति प्रवाह का उपयोग किया।

एजेंटों ने संबंध बनाए, दिनचर्या विकसित की और बिना कि प्रत्येक बातचीत को विशेष रूप से प्रोग्राम किया गया हो, गतिविधियों का समन्वय किया। प्रयोग ने कई वास्तुकला विचारों को स्थापित करने में मदद की जो अब बहु-एजेंट सिमुलेशन में उपयोग किए जाते हैं, जहां स्वायत्त एजेंट एक दूसरे के साथ बातचीत करते हैं न कि अलग-अलग प्रेरित करने वालों का जवाब देते हैं।

बाद के शोध में यह परीक्षण किया गया कि क्या उत्पन्न एजेंट वास्तविक व्यक्तियों के दृष्टिकोण और व्यवहार को पुन: उत्पन्न कर सकते हैं। 1,052 प्रतिभागियों के साथ एक अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने गुणात्मक साक्षात्कार का उपयोग करके एजेंट बनाए और मूल्यांकन किया कि वे प्रतिभागियों की प्रतिक्रियाओं को कितनी सटीकता से प्रतिबिंबित करते हैं।

एजेंटों ने 85% की सटीकता हासिल की जो प्रतिभागियों ने दो सप्ताह के अंतराल पर खुद ही एक ही प्रश्नों का उत्तर दिया था। यह एक महत्वपूर्ण अंतर है: परिणाम का अर्थ यह नहीं है कि मानव व्यवहार की 85% की सटीकता के साथ भविष्यवाणी की गई थी। इसका अर्थ है कि एजेंटों ने उन लोगों के साथ तुलना की, जिन्हें वे प्रतिनिधित्व करने के लिए डिज़ाइन किए गए थे।

सिमिले की वेबसाइट भी 2.9 मिलियन प्रतिक्रियाओं के साथ 210 सामाजिक विज्ञान प्रयोगों के बाद के काम की ओर इशारा करती है। कंपनी का कहना है कि इस व्यवहारिक डेटा पर मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करने से पहले से अनदेखे अध्ययनों पर संरेखण 26% तक सुधर गया है।

उत्पाद में आत्मविश्वास स्कोर केंद्रीय हैं

सिमिले का एक और परिणामी तकनीकी दावा यह है कि इसने प्रत्येक सिमुलेशन की विश्वसनीयता का अनुमान लगाने के लिए एक अलग आत्मविश्वास मॉडल को प्रशिक्षित किया है।

मानव व्यवहार की भविष्यवाणी करना अनिवार्य रूप से अनिश्चित है। एक ही व्यक्ति समय, संदर्भ, उपलब्ध जानकारी और डेटासेट में मौजूद नहीं होने वाले कारकों के आधार पर अलग-अलग निर्णय ले सकता है। एक प्रणाली जो एक 单ल उत्तर के साथ एक भविष्यवाणी उत्पन्न करती है जो उन सीमाओं को संवाद नहीं करती है, संगठनों को प्रोत्साहित कर सकती है कि वे सिम्युलेटेड व्यवहार को तथ्य के रूप में मानें।

सिमिले का कहना है कि इसका प्लेटफ़ॉर्म सिम्युलेटेड प्रतिक्रिया वितरण की तुलना वास्तविक लोगों से एकत्र की गई प्रतिक्रियाओं के साथ करता है, जो दो संभावना वितरण के बीच के अंतर का एक सांख्यिकीय उपाय है। प्रत्येक परिणाम को समर्थन करने वाले मानव प्रमाण की मात्रा और प्रासंगिकता के आधार पर एक आत्मविश्वास स्कोर मिलता है।

जब किसी विशेष आबादी या परिदृश्य के लिए प्रमाण सीमित होता है, तो आत्मविश्वास स्कोर उस अनिश्चितता को दिखाने का इरादा रखता है। कंपनी का कहना है कि इसके मॉडल को मूल्य निर्धारण, नीति, आर्थिक स्थितियों और उपभोक्ता व्यवहार जैसे क्षेत्रों में परिवर्तनों को शामिल करने के लिए साप्ताहिक रूप से पुनः कैलिब्रेट किया जाता है।

यह सत्यापन परत सिमुलेशन के रूप में ही महत्वपूर्ण साबित हो सकती है। महंगे या संवेदनशील निर्णय लेने वाले उद्यमों के लिए, यह जानना कि मॉडल पर भरोसा करना संभव नहीं है, एक और संभावित भविष्यवाणी प्राप्त करने से अधिक मूल्यवान हो सकता है।

सीवीएस हेल्थ लॉन्च से पहले निर्णयों का परीक्षण करने के लिए सिमुलेशन का उपयोग करता है

सीवीएस हेल्थ सिमिले के सबसे प्रमुख शुरुआती ग्राहकों में से एक है और सीवीएस हेल्थ वेंचर्स के माध्यम से वित्तपोषण दौर में भी भाग लिया है।

स्वास्थ्य सेवा कंपनी ने मौजूदा ग्राहक अनुसंधान को मान्य करने, ग्राहक संतुष्टि के चालकों की जांच करने और दवा अनुपालन से संबंधित रणनीतियों का परीक्षण करने के लिए सिम्युलेटेड आबादी का उपयोग किया है। इसने पारंपरिक सर्वेक्षणों के माध्यम से पहुंच पाना मुश्किल या महंगा होने वाली आबादी, जिनमें पुरानी बीमारियों वाले रोगी शामिल हैं, का अन्वेषण किया है।

सिमिले के अनुसार, सीवीएस पहल 400,000 से अधिक प्रतिभागियों से 2.9 मिलियन से अधिक अनुमत प्रतिक्रियाओं पर आधारित है, जो 200 से अधिक व्यवहारिक परिदृश्यों में फैली हुई है। सिमुलेशनों का उपयोग विचारों को पूर्व-स्क्रीन करने और यह पहचानने के लिए किया गया है कि कौन से परिकल्पनाएं वास्तविक दुनिया के शोध या पायलट परीक्षणों के माध्यम से आगे परीक्षण के योग्य हैं।

यह अंतर महत्वपूर्ण है। सिमुलेशन सीधे ग्राहकों के साथ परीक्षण किए जाने वाले विचारों की संख्या को कम कर सकता है, लेकिन यह वास्तविक दुनिया के साक्ष्य एकत्र करने की आवश्यकता को समाप्त नहीं करता है। सीवीएस ने प्रौद्योगिकी को शोध को प्राथमिकता देने और रोगियों या ग्राहकों को उन्हें उजागर करने से पहले संभावित हस्तक्षेप को परिष्कृत करने के तरीके के रूप में वर्णित किया है।

सिमिले गैलप के साथ नीति अनुसंधान, कार्यस्थल अध्ययन और सामाजिक रुझान विश्लेषण पर भी काम कर रहा है। कंपनी द्वारा प्रदर्शित अन्य संगठनों में वेल्थफ्रंट, डेलॉइट, बैंको इटाउ और संटोरी शामिल हैं। उद्यम प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग उत्पाद परीक्षण, बाजार प्रवेश, ग्राहक अनुभव अनुसंधान, प्रतिस्पर्धी स्थिति और कमाई कॉल तैयारी जैसे क्षेत्रों में कर रहे हैं।

व्यक्तिगत एजेंटों से सिम्युलेटेड बाजारों तक जाना

सिमिले के कई वर्तमान अनुप्रयोग त्वरित बाजार अनुसंधान की तरह लगते हैं। एक कंपनी एक वास्तविक अभियान या पायलट के लिए योग्य होने से पहले एक सिम्युलेटेड आबादी के खिलाफ कई उत्पाद अवधारणाओं या संदेशों का परीक्षण कर सकती है।

लंबी अवधि का अवसर काफी जटिल है। सिमिले ग्राहकों, प्रतिस्पर्धियों, संस्थानों, नीतियों और बाजारों के बीच परस्पर क्रिया का मॉडल बनाना चाहता है। व्यक्तिगत एजेंटों के बजाय अलग-अलग एजेंटों के बीच परस्पर क्रिया का अध्ययन करने के बजाय, ये बहु-एजेंट सिमुलेशन लोगों के व्यवहार को प्रभावित करने और निर्णयों के कैस्केडिंग प्रभावों का अध्ययन करेंगे।

संभावित अनुप्रयोगों में वित्तीय झटकों, नीति परिवर्तन, उत्पाद लॉन्च या प्रोत्साहन में परिवर्तन की प्रतिक्रियाओं का मॉडलिंग शामिल हो सकता है। एक सिमुलेशन यह जांच सकता है कि न केवल ग्राहक एक नए सेवा को अपनाते हैं, बल्कि यह गोद लेने से प्रतिस्पर्धी व्यवहार, सार्वजनिक धारणा और संबंधित उत्पादों की मांग कैसे बदलती है।

यह वह जगह है जहां तकनीकी सीमाएं अधिक महत्वपूर्ण हो जाएंगी। छोटे त्रुटियां तब जमा हो सकती हैं जब हजारों या लाखों एजेंट परस्पर क्रिया करते हैं, विशेष रूप से सिमुलेशन में जहां शुरुआती घटनाएं सब कुछ के पाठ्यक्रम को बदलती हैं। सिमिले को यह प्रदर्शित करना होगा कि इसके सत्यापन तरीके जटिल, गतिशील प्रणालियों की ओर सिमुलेशन बढ़ने के रूप में अभी भी अर्थपूर्ण हैं।

निर्णय बुनियादी ढांचे की एक नई परत

सिमिले के नवीनतम वित्तपोषण का आकार और गति सुझाव देते हैं कि निवेशक व्यवहार सिमुलेशन को एक संभावित नए परत के रूप में देखते हैं उद्यम निर्णय लेने में।

संगठन पहले से ही सर्वेक्षणों, परामर्श, फोकस समूहों, उत्पाद परीक्षण और बाजार अनुसंधान पर भारी निवेश करते हैं। एआई सिमुलेशन यह जांचने के लिए अधिक विकल्पों का अन्वेषण करने, संकीर्ण दर्शक वर्गों का परीक्षण करने और महत्वपूर्ण पूंजी को प्रतिबद्ध करने से पहले कमजोर विचारों की पहचान करने के लिए सस्ता बना सकता है।

प्रौद्योगिकी भी सहमति, प्रतिनिधित्व और जवाबदेही के आसपास कठिन प्रश्न पेश करती है। एक सिम्युलेटेड आबादी केवल तभी उपयोगी है जब इसके अंतर्निहित डेटा में लोग, व्यवहार और परिस्थितियां शामिल हों। भविष्यवाणियां अस्थिर हो सकती हैं जब उन्हें अपरिचित संस्कृतियों, तेजी से बदलते बाजारों या सीमित ऐतिहासिक पूर्ववर्ती के साथ उच्च जोखिम वाली स्थितियों में तैनात किया जाता है।

इसलिए, सिमिले जैसे प्लेटफ़ॉर्म की सबसे मजबूत निकटवर्ती भूमिका मानव अनुसंधान को पूरक बनाने के लिए हो सकती है, न कि इसे बदलने के लिए। सिमुलेशन संगठनों को यह तय करने में मदद कर सकते हैं कि किन प्रश्नों की जांच करनी है, लेकिन वास्तविक ग्राहक और समुदाय परिणामों की पुष्टि करने के लिए आवश्यक हैं कि वे मॉडल के बाहर रखते हैं।

सिमिले के नए वित्तपोषण से उसे यह परीक्षण करने के लिए संसाधन मिलेंगे कि क्या मानव व्यवहार सिमुलेशन एक उभरते हुए शोध क्षेत्र से विश्वसनीय उद्यम बुनियादी ढांचे में विकसित हो सकता है। इसकी तत्कालीन चुनौती केवल अधिक सिमुलेशन चलाना नहीं है, बल्कि यह साबित करना है कि संगठन सीमाओं को समझ सकते हैं और जानते हैं कि कब परिणाम महत्वपूर्ण निर्णयों को प्रभावित करने के लिए पर्याप्त विश्वसनीय हैं।