Sakhanda Wire
NVDA $230.86 +1.09% MSFT $512.80 -0.02% GOOGL $338.24 -1.70% META $725.93 +0.10% AMZN $248.23 -0.37%
← До новин

Ollie робить ставку на те, що його зосередженість на приватності допоможе йому перемогти в перегонах AI-асистентів

Щоб AI-асистент став по-справжньому корисним, він спочатку має багато знати про вас. Ollie, персональний асистент для повсякденного життя, робить ставку на те, що для цього вам не доведеться передавати всі свої дані й жертвувати приватністю.

Хоча деякі орієнтовані на підприємства AI-асистенти вже мають засоби захисту конфіденційності даних, Ollie є одним із перших масових AI-асистентів для сімей, який досяг відповідності стандарту SOC 2 — системі, що дає змогу компанії за допомогою незалежного аудиту продемонструвати наявність формальних засобів контролю для захисту даних клієнтів і безпечної роботи своїх систем.

Досягнення цього стало важливою віхою для команди Ollie, оскільки сигналізує потенційним користувачам, що асистент не намагається збирати їхні персональні дані для інших цілей, як-от навчання AI.

«Ми вважаємо, що довіра та приватність абсолютно необхідні, і саме тому наша бізнес-модель передбачає підписку: ми хочемо, щоб наші користувачі знали, що Ollie працює для вас», — пояснив співзасновник і генеральний директор Ollie Білл Ленон в інтерв’ю TechCrunch. «Ми не передаємо ваші дані нікому», — наголосив він.

Автор зображення:Ollie

Є чимало персональних AI-асистентів, які позиціонують себе як зручні для споживачів рішення, зосереджені на інтеграції в повсякденне життя користувачів через текстові повідомлення, тож акцент Ollie на приватності може стати суттєвою конкурентною перевагою.

Сьогодні Ollie конкурує з іншими текстовими асистентами, що вже існують, такими як Poke (придбаний Cognition), Fambot, Ohai, Folk, Saner.ai і Tomo. Є також низка асистентів, більше орієнтованих на роботу, керування календарем та електронною поштою, як-от Town, Lindy і Reclaim.ai. І, звичайно, є Instinct — AI-асистент, який нещодавно залучив 350 мільйонів доларів фінансування за оцінки в 2,5 мільярда доларів, ще навіть не вийшовши на ринок.

Іншими словами, сказати, що конкуренція в цій сфері загострюється, — означає применшити масштаби.

Для порівняння, компанія Ollie із Сан-Дієго залучила набагато скромніший посівний раунд на 7,5 мільйона доларів, переважно від Khosla Ventures, а також від AI House.

Автор зображення:Ollie

Попри корисність, яку надають ці асистенти, споживачі, які звертаються до таких інструментів, розмірковують над тим, скільки приватності та персональних даних вони готові віддати. Наприклад, Instinct зазнав критики через надто широкі Умови використання та політику конфіденційності, які надавали йому «безстрокову та безвідкличну» ліцензію на «доступ, використання, розміщення, кешування, зберігання, відтворення, передавання, відображення, публікацію, розповсюдження та зміну» будь-яких матеріалів користувача, зокрема для навчання своїх AI-моделей. Оце так.

Ленон обирає інший підхід із Ollie. Наразі цей сімейний асистент підключається до календарів та електронної пошти, щоб організовувати сімейні розклади й тримати користувачів у курсі їхніх справ. Він також пропонує інструменти, які допомагають планувати харчування, купувати продукти, відстежувати завдання, бронювати зустрічі та оплачувати рахунки через групові чати. Згодом він також може допомогти керувати домашнім бюджетом.

Однак увесь цей доступ потребує довіри, і Ollie стверджує, що саме вона є його додатковою цінністю порівняно з конкурентами. «Ми не передаємо ваші дані нікому. Це надзвичайно чутлива інформація, і це необхідно, щоб завоювати довіру користувачів», — сказав Ленон.

Автор зображення:Ollie

Окрім засобів захисту даних, передбачених відповідністю SOC 2, Ollie не запитує імена користувачів або паролі для виконання своїх завдань. Коли Ollie потрібно увійти на вебсайт від імені користувача, він робить це за допомогою власного браузера у хмарі та надсилає користувачеві посилання на віддалений сеанс у браузері. Аналогічний процес відбувається, коли асистенту потрібно здійснити платіж або покупку від імені користувача.

Хоча цей метод забезпечує безпеку, його недоліком є те, що користувачам завжди доводиться входити в систему для виконання певних завдань. Водночас Ленон вважає, що з часом технології це вдосконалять.

«Це… нова територія. Думаю, у майбутньому ми використовуватимемо певну форму надійної токенізації у безпечний спосіб, тож вам не доведеться щоразу повторно вводити [свою інформацію]», — сказав він. «Це передові технології… ми хочемо знайти правильний користувацький досвід, який збалансовує зручність і довіру».

Перш ніж користувачі довірять Ollie доступ до більш чутливих матеріалів, як-от їхні банківські рахунки, навіть якщо це відбуватиметься через такий конектор, як Plaid, важливо буде вибудувати цю довіру.

Ленон, який має докторський ступінь у галузі AI, також має досвід у фінтеху: у 2021 році він продав свій стартап Groundwork — необанк для некомерційних організацій. Цей досвід може стати в пригоді, коли Ollie глибше займатиметься управлінням фінансами.

Знімок екранаАвтор зображення:Ollie

Втім, досі не зрозуміло, чи взагалі люди хочуть усієї цієї допомоги.

Однак Ленон сповнений оптимізму, зазначаючи, що криві утримання користувачів Ollie відповідають показникам провідних AI-підписок за кількістю платних підписників. (Він не повідомив, скільки користувачів або платних клієнтів наразі користуються Ollie, заявивши, що конкуренція в цій сфері надто висока.)

Ці системи також часом працюють непередбачувано. Попри ажіотаж навколо Instinct, одним із моїх перших тестів було попросити його порівняти ціни на готелі, а потім забронювати один із них, але він назвав абсолютно неправильні тарифи. Тим часом під час мого тестування Ollie стався збій інфраструктури його постачальника текстових повідомлень, і асистент припинив відповідати.

Ми запитали засновника, як Ollie розв’язує такі проблеми, з огляду на те, що більшість споживачів дають новому застосунку або технології лише один шанс. Якщо щось не працює, вони просто переходять до іншого рішення.

Ленон погодився, що це загальна проблема AI. «У цьому й полягає проблема LLM загалом — оскільки вони стохастичні [тобто пов’язані з імовірностями], вони за своєю суттю ненадійні», — сказав він. «Ми фактично маємо створити каркас — каркас агента — у захисний спосіб, щоб виявляти й запобігати таким речам… Це майже як тисяча порізів, які потрібно спочатку закрити».

Перекладено автоматично з англійської. Оригінал статті — за посиланням нижче.

Вперше опубліковано виданням TechCrunch

Читати оригінал на TechCrunch ↗

Текст і зображення належать TechCrunch і наводяться тут із зазначенням авторства та посиланням на оригінальну публікацію.

← До новин

Ще новини

Усі останні новини