为什么框特卡斯特公司 的首席执行官押注于“个性化人工智能”

大思想网站与广告技术创新者框特卡斯特公司（Quantcast ）的创始人康拉德菲尔德曼（Konrad Feldman ）进行了交谈。

BUSINESS — MARCH 25, 2024

Jonny Thomson

Konrad Feldman / Big Think

关键要点

在2000 年代初的互联网时代，人工智能被视为一个遥远的科幻希望。今天，它无处不在。

框特卡斯特公司很快认识到机器学习的力量。

创始人兼首席执行官康拉德·费尔德曼（Konrad Feldman）向我们介绍了人工智能如何能在营销中起作用，以及这对整个商业世界意味的。

旧金山有一家新的创业公司，他们正在从事营销工作。单独的，这不会如此有趣，但这家公司已经做出了它的关于“算法营销”的业务。这是 2006 年当时Facebook 还新的，生成式人工智能是一个科幻迷中的对话。但这家初创公司确信机器学习是未来。

这家初创公司确保了一个大客户，一个当地的旅游局并更热心将这转化为一个早期胜利。因此他们把头凑在一起并熬到了午夜。你为什么要来旧金山？他们应该针对谁以及怎样？该团队想出了古老而熟悉的答案：恶魔岛、金门大桥和葡萄酒之乡。但随后他们转向他们的算法来衡量潜在旧金山游客的决策行为。

他们的系统嗡嗡作响......他们带着“牙科”回来了。起初，首席执行官认为这是一个错误。牙科？毫无疑问，旧金山人有一口漂亮的牙齿，但他们并不以牙齿闻名。然后团队意识到了某些事情：一年一度的牙科协会会议即将在旧金山举行。没有人已经知道。甚至没有人想到这一点。但机器做到了。该团队为他们的客户鞭打出一个演示文稿，每个人都认为这很棒。

这是框特卡斯特公司最早的成功之一的真实故事。如今框特卡斯特公司是世界上最大的人工智能驱动型广告技术公司之一。他们在全球十个国家设有办事处，拥有数百名员工。他们是为数不多的在世界其他地方认识到人工智能力量之前的人之一。上个月，大思想网站与框特卡斯特公司创始人兼首席执行官康拉德·费尔德曼 （Konrad Feldman）进行了交谈，来使人工智能如何改变了营销有意义并将继续彻底改变业务。

连接数据

世界上几乎每个人都用某种银行。每秒发生数十亿笔交易，每笔交易都代表一种行为。一个男孩正在从自动售货机上购买一个巧克力棒。一名养老金领取者正在养老金账户之间转移资金。一对年轻夫妇正在为一栋房子存金。一位商人正在给一笔慷慨的小费。金钱移动而它告诉我们一个故事。我们往往能从人们的消费习惯而不是从任何自我记录的账户告诉更多关于他们的行为。

然后问题就是如何使这些故事有意义。任何人怎样能希望来读数十亿微交易的习惯呢？费尔德曼告诉大思想网站，“我在伦敦大学学院的神经网络研究中开始了我的职业生涯，我创办了一家用机器学习技术来发现主要在金融服务行业中模式的公司，我最终工作在许多不同的业务领域，在这些领域中人们很难解释所有数据并发现他们所需的解决特定业务问题的活动模式。我们最终在银行部门建立了许多系统来帮助大银行探测像洗钱和恐怖主义融资一样行为”。

在已经微调了金融部门中的各种算法后，费尔德曼看向移动进在线领域，框特卡斯特公司集中在刚刚起步的互联网企业家。但现在有一个问题。在云计算和万物互联之前，互联网是一个微小口袋和有把门的社区的网络。费尔德曼解释道，“框特卡斯特度量（Quantcast Measure ）是我们在 2006 年推出的旨在帮助任何规模网站的产品，最初这是一种典型的颠覆性创新。这些算法有能力来提供更广泛的可见性以更好地了解受众。随着时间，越来越大的网站意识到他们可以获得的受众信息的丰富性并参与机器学习。这是框特卡斯特度量的首次使用”。

营销人员需要数据。但每个人有他们自己的数据集，通常非常小。框特卡斯特公司提供了来将它们组合和分析它们的机会。费尔德曼说，“我们不得不解决一些真的棘手的技术问题，无论是按我们需要的数据处理架构类的还是按所涉及的数据量刚好是绝对的广大的”。

微调

人们往往误解“机器学习”和“人工智能”是某种数据处理灵丹妙药。一台计算机能每纳秒进行数十亿次计算，因此它们肯定能轻松做出所有这些数据的工作吗？但一个算法只能好的像工程它的人一样。正如费尔德曼所说，“很多人当他们考虑人工智能或机器学习时，认为它为某种做一切的整体算法一样。事实上，即便我们现在在大型语言模型（LLM）有实际上能做许多不同事情的算法，但根本上大多数特定体问题都需要特定的算法以及这些算法的特定调整和应用。

各种“GPT”的爆炸就是这个的一个很好例子。OpenAI 已经产生了文明史上最强大的人工智能之一，但几个月后它的使用率下滑，人们开始将它视为一个浪费时间。然后，在 2023 年底，OpenAI 公司介绍了定制的 GPTs，本质上，任何人都可以用OpenAI公司的LLM微调并创建他们自己的一个算法。 用户开始以一种算法风格制作提示：“想象你是一个电影评论家”、“以一个浪漫诗人的风格”、“你是阿尔伯特·爱因斯坦”、“像我五岁一样解释”等等。这是费尔德曼谈到的将机器学习变成实用的某些东西的微调的一个例子——因为机器学习变化的。

 “我们相信来建立实际上能够推断受众特征的机器学习模型是可能的。Konrad Feldman, founder & CEO, Quantcast

费尔德曼解释道，“我们用来衡量受众的机器学习与我们正用来构建广告投放预测受众模型的机器学习不同，这与已经被用于确保品牌安全或为个人印象定价的机器学习是不同的。我们已经开发了来解决其中一些基本问题的不同类型机器学习方法”。框特卡斯特公司的营销算法将“实时捕获信息，然后随它们进行的样子做出调整”。它们是“交互式工具”，将随它们起作用为某些特定目标优化。

这里的明确含义是人工智能的下一阶段将是更灵活的、细粒度和被微调的。为让人工智能变得真的有用的，让对话变得非常令人满意，费尔德曼说，“我们相信来建造可能实际上推断受众特征的机器学习模型是可能的，人类真的擅长模式匹配——这就是我们怎样已经进化了的”。但机器也有灵活性，因为它们能处理如此许多维度的数据。如果你要调整和定制内容，如果你要为每个收件人修改内容，那么人们就不能这样做。你必须用一台电脑来做它。

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