Uber وOpenAI يطلقان مساعدين AI وطلب الرحلات صوتيًا للسائقين والركاب

توسّع أوبر (Uber) تعاونها مع أوبن إيه آي (OpenAI): دمجت الشركة أدوات ذكاء اصطناعي لجمهورين رئيسيين في نفس الوقت — السائقين والركاب. بالنسبة للأولين، هذه نصائح حول أين ومتى يكون العمل أكثر ربحية؛ وبالنسبة للآخرين، حجز رحلة أسرع عبر الصوت مباشرة في التطبيق.

مساعد السائقين

تدير أوبر سوقاً ضخماً وفي تغير مستمر: وفقاً للشركة، تعالج الخدمة حوالي 40 مليون رحلة يومياً، وتجمع 10 ملايين سائق وعامل توصيل وتعمل في 15 ألف مدينة في أكثر من 70 دولة. في مثل هذا النظام، يتعين على السائق اتخاذ عشرات القرارات الصغيرة أثناء التنقل. تستخدم أوبر نماذج أوبن إيه آي لتحويل هذا التدفق من الإشارات إلى توصيات قصيرة وواضحة، بدلاً من ترك الشخص وحده مع الرسوم البيانية وخرائط الحرارة.

المنتج الرئيسي هنا هو مساعد أوبر (Uber Assistant)، وهو مساعد ذكاء اصطناعي للسائقين وعمال التوصيل. يرافق المستخدم طوال رحلته داخل المنصة: من التدريب الأولي والرحلات الأولى إلى تحسين الأرباح اليومي. يمكن للسائق أن يطرح سؤالاً باللغة الطبيعية والحصول على إجابة دون الحاجة إلى فهم الآلية الداخلية المعقدة للسوق الإلكترونية.

في الأساس، تحاول أوبر تقليل الحمل المعرفي: وقت أقل في تفسير البيانات، وقت أكثر في الطلبات الفعلية. وفقاً لأوبن إيه آي، تم بالفعل منح الوصول إلى النسخة التجريبية لمئات الآلاف من السائقين في الولايات المتحدة.

• اقتراحات حول أين تكون الآن
• مقارنة السيناريوهات: الرحلات والتوصيل والمطار
• شرح لماذا يختلف الدخل اليوم عن أمس
• مساعدة السائقين الجدد عند البداية

هندسة الثقة والسرعة

بالنسبة لأوبر، لا يكفي مجرد تقديم إجابة معقولة. إذا كانت النصيحة حول الأرباح غير دقيقة وكان الواجهة بطيئة، فسيتوقف المستخدم بسرعة عن الثقة بالنظام. لهذا السبب بنت الشركة هندسة معمارية متعددة الوكلاء: يتم توجيه أنواع مختلفة من الطلبات إلى دوائر متخصصة مختلفة.

يتم معالجة أسئلة التدريب والأرباح والتوصيات بشأن الموضع والإجراءات المعاملاتية بشكل مختلف، مع الأخذ في الاعتبار السياق ومتطلبات الدقة. هذا حرج بشكل خاص في تطبيق حيث يكون القرار مطلوباً في ثوانٍ. طبقة منفصلة داخل هذا المخطط هي حارس الذكاء الاصطناعي (AI Guard)، مستوى إدارة داخلي يتحقق من النصائح والإجابات لضمان الامتثال لسياسات الأمان والخصوصية والجودة.

بالنسبة للمهام البسيطة والسريعة، تستخدم أوبر نماذج أخف وزناً، بينما بالنسبة للمهام المعقدة تستخدم نماذج التفكير مع التحليل الأعمق. هذا النهج ضروري ليس من أجل الأناقة المعمارية، بل لأسباب عملية: الحد الأدنى من الكمون في تطبيق الجوال والإجابات القابلة للتنبؤ أهم من إظهار "سحر" الذكاء الاصطناعي.

"إذا لم يثق المستخدمون بالنظام، فستفقدهم بسرعة كبيرة."

حجز الرحلة عبر الصوت

الجزء الثاني الملحوظ من المشروع هو السيناريوهات الصوتية للركاب. بدلاً من النقر خطوة بخطوة عبر القوائم، يمكن للمستخدم أن ينقر على أيقونة الميكروفون في شريط البحث ويصف الموقف باللغة الطبيعية. على سبيل المثال، قول أنه يحتاج إلى نقل إلى المطار، مع الأمتعة وعدة ركاب.

يفسر النظام النية، ويأخذ في الاعتبار العناوين المحفوظة وسياق العميل، ثم يقترح خيار رحلة مناسب ويزامن الرد الصوتي والبصري. بالنسبة لأوبر، هذا ليس فقط للراحة، بل طريقة لجعل الخدمة أكثر سهولة في الوصول إليها. الصوت مهم بشكل خاص للأشخاص الذين يجدون من غير المريح التعامل مع الشاشة لفترة طويلة: المستخدمون الأكبر سناً والأشخاص ذوو الإعاقات البصرية أو أولئك الذين يريدون ببساطة حل المهمة بشكل أسرع.

من جانب السائقين، هذه الواجهات مفيدة أيضاً: عمليات يدوية أقل في التطبيق، مزيد من الفرص للتفاعل مع الخدمة دون تشتيت الانتباه بسبب الكتابة. توضح الشركة أن حجز الرحلة الصوتي يتم نشره تدريجياً في الأسابيع القادمة.

ما يعنيه هذا

يُظهر شراكة أوبر وأوبن إيه آي كيف ينتقل الذكاء الاصطناعي التوليدي من وضع العروض التوضيحية إلى المنتجات التشغيلية بمتطلبات صارمة للسرعة والأمان والفائدة. هنا لا يقوم الذكاء الاصطناعي بـ "كتابة النصوص"، بل يساعد في اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي داخل سوق إلكترونية ضخمة. إذا تبين أن النشر ناجح، فإن منطقاً مماثلاً سيظهر بسرعة في خدمات أخرى حيث تحتاج إلى العمل في نفس الوقت مع الخدمات اللوجستية والطلب والسلوك الاستهلاكي والواجهات الصوتية.