ניתוח ביקורתי של מקרי שימוש בתואר שני במשפטים בעולם האמיתי: בין הבטחה למציאות

ככל שהוויכוח על הערך האמיתי של מודלים לשוניים גדולים (LLMs) נמשך, חיוני לבחון באופן ביקורתי את מקרי השימוש בעולם האמיתי המיושמים על ידי חברות. ניתוח זה נועד לבחון את היישומים הקונקרטיים של מודלים לשוניים גדולים (LLMs) במגזרים שונים, תוך הערכה ביקורתית של הערך האמיתי שלהם, מגבלותיהם ופוטנציאלם.

‍

מסחר אלקטרוני וקמעונאות: אופטימיזציה ממוקדת או הנדסת יתר?

בתעשיות הקמעונאות והמסחר האלקטרוני, תואר שני במשפטים (LLMs) מועסקים למגוון משימות:

• עוזרים פנימיים ושיפורי זרימת עבודה : Instacart פיתחה עוזר בינה מלאכותית בשם Ava כדי לעזור לצוותים לכתוב, לסקור ולפתור באגים בקוד, לשפר את התקשורת ולבנות כלים פנימיים. למרות שהם מבטיחים, ישנן שאלות האם עוזרים אלה מציעים ערך משמעותי יותר מכלי שיתוף פעולה מסורתיים ופחות מורכבים.
• ניהול תוכן ואבטחה : Whatnot משתמשת ב-LLM כדי לשפר ניהול תוכן רב-מודאלי, הגנה מפני הונאות וזיהוי אי-סדרים בהצעות מחיר. Zillow משתמשת ב-LLM כדי לזהות תוכן מפלה ברישומי נדל"ן. מקרים אלה מייצגים יישומים ספציפיים שבהם LLM יכול להציע ערך אמיתי, אך דורש מערכות אימות יסודיות כדי למנוע תוצאות חיוביות ושליליות שגויות.
• חילוץ וסיווג מידע : OLX יצרה את Prosus AI Assistant כדי לזהות תפקידי עבודה במודעות, בעוד וולמארט פיתחה מערכת לחילוץ מאפייני מוצר מקבצי PDF. מקרים אלה מדגימים את התועלת של תוכניות לימודים לתואר שני באוטומציה של משימות חוזרות שאחרת היו דורשות עבודה ידנית משמעותית.
• יצירת תוכן יצירתי : StitchFix משלבת טקסט שנוצר באופן אלגוריתמי עם פיקוח אנושי כדי לפשט את יצירת כותרות פרסום ותיאורי מוצרים. Instacart מייצרת תמונות של מוצרי מכולת. יישומים אלה מעלים שאלות לגבי מקוריות התוכן שנוצר והומוגניזציה הפוטנציאלית של שפת הפרסום.
• שיפור החיפוש : Leboncoin, Mercado Libre ו-Faire משתמשים ב-LLM כדי לשפר את הרלוונטיות של החיפוש, בעוד שאמזון משתמשת ב-LLM כדי להבין קשרים של הגיון בריא ולספק המלצות מוצר רלוונטיות יותר. מקרים אלה מייצגים תחום שבו הערך המוסף של LLM הוא משמעותי פוטנציאלית, אך מורכבות החישוב ועלויות האנרגיה הנלוות עשויות לא להצדיק את השיפור ההדרגתי לעומת אלגוריתמי החיפוש הקיימים.

פינטק ובנקאות: ניווט בין סיכוני ערך ורגולציה

‍

במגזר הפיננסי, לימודי משפטים (LLM) מיושמים בזהירות, בהתחשב באופיים הרגיש של הנתונים ובדרישות הרגולטוריות המחמירות:

• סיווג ותיוג נתונים : Grab משתמש ב-LLM לניהול נתונים, סיווג ישויות, זיהוי מידע רגיש והקצאת תגים מתאימים. מקרה שימוש זה מעניין במיוחד מכיוון שהוא מטפל באתגר קריטי עבור מוסדות פיננסיים, אך דורש מנגנוני בקרה קפדניים כדי למנוע סיווג שגוי.
• דיווח על פשעים פיננסיים : SumUp מייצר נרטיבים מובנים לדיווח על הונאות פיננסיות והלבנת הון. יישום זה, למרות שהוא מבטיח להפחית את עומס העבודה הידני, מעלה חששות לגבי יכולתם של חוקרים במשפטים לטפל כראוי בעניינים רגישים מבחינה משפטית ללא פיקוח אנושי.
• תמיכה בשאלות פיננסיות : Digits מציעה שאילתות הקשורות לעסקאות בנקאיות. מקרה שימוש זה מדגים כיצד תואר שני במשפטים (LLMs) יכול לתמוך באנשי מקצוע מבלי להחליף אותם, גישה שעשויה להיות בת קיימא יותר מאשר אוטומציה מלאה.

טכנולוגיה: אוטומציה וסיוע טכני

‍

בתעשיית הטכנולוגיה, תואר ראשון במשפטים (LLM) נמצא בשימוש נרחב לשיפור זרימות עבודה פנימיות וחוויית משתמש:

• ניהול אירועים ואבטחה : לפי security.googleblog.com, גוגל משתמשת ב-LLM כדי לספק סיכומי אירועים בתחום האבטחה והפרטיות עבור קהלים שונים, כולל מנהלים בכירים, מנהלים וצוותי שותפים. גישה זו חוסכת למנהלים זמן ומשפרת את איכות סיכומי האירועים. מיקרוסופט משתמשת ב-LLM כדי לאבחן אירועי ייצור, בעוד ש-Meta פיתחה מערכת לניתוח גורמי שורש בסיוע בינה מלאכותית. Incident.io מייצרת סיכומי אירועים בתוכנה. מקרים אלה מדגימים את הערך של LLMs בהאצת תהליכים קריטיים, אך מעלים שאלות לגבי אמינותם במצבים בעלי סיכון גבוה.
• סיוע בתכנות : GitHub Copilot מציע הצעות קוד והשלמות אוטומטיות, בעוד Replit פיתחה LLM לתיקון קוד. NVIDIA משתמשת ב-LLM כדי לזהות פגיעויות תוכנה. כלים אלה מגבירים את הפרודוקטיביות של המפתחים, אך הם עלולים גם להפיץ דפוסי קוד לא יעילים או לא בטוחים אם משתמשים בהם בצורה לא ביקורתית.
• שאילתות נתונים וחיפוש פנימי : Honeycomb עוזר למשתמשים לכתוב שאילתות נתונים, ו-Pinterest הופך שאילתות משתמשים לשאילתות SQL. מקרים אלה ממחישים כיצד מנהלי תואר ראשון במשפטים (LLMs) יכולים להנגיש את הגישה לנתונים בצורה דמוקרטית, אך הם עלולים גם להוביל לפרשנויות שגויות או לא יעילות ללא הבנה מעמיקה של מבני הנתונים הבסיסיים.
• מיון וניהול של בקשות תמיכה : GoDaddy מיון בקשות תמיכה כדי לשפר את חוויית הלקוח. Dropbox מסכם ועונה על שאלות הקשורות לקבצים. מקרים אלה מדגימים את הפוטנציאל של תואר שני במשפטים (LLMs) לשפר את שירות הלקוחות, אך מעלים חששות לגבי איכות ודיוק התגובות שנוצרו.

אספקות וניידות: יעילות תפעולית והתאמה אישית

‍

בתעשיית המשלוחים והניידות, תואר ראשון במשפטים (LLM) משמש לשיפור היעילות התפעולית וחוויית המשתמש:

• בדיקות ותמיכה טכנית : Uber משתמשת בתואר LLM כדי לבדוק אפליקציות מובייל עם DragonCrawl ובנתה את Genie, טייס משנה של בינה מלאכותית שיענה על שאלות תמיכה. כלים אלה יכולים להפחית משמעותית את זמן הבדיקות והתמיכה, אך ייתכן שהם לא יתפסו בעיות מורכבות או מקרי קצה כמו שבודק אנושי היה עושה.
• חילוץ והתאמה של מידע על מוצרים : DoorDash מחלצת פרטי מוצר מנתוני SKU, ו-Delivery Hero מתאימה את המלאי שלה למוצרים של המתחרים. מקרים אלה ממחישים כיצד חברות לימודי משפטיות (LLMs) יכולות להפוך תהליכי התאמת נתונים מורכבים לאוטומטיים, אך הן עלולות להכניס הטיה או פרשנות שגויה ללא בקרות נאותות.
• חיפוש ורלוונטיות שיחתיים : פיקניק משפרת את הרלוונטיות של חיפוש עבור רשימות מוצרים, בעוד שסוויגי הטמיעה חיפוש עצבי כדי לעזור למשתמשים לגלות מזון ומצרכים שיחתיים. מקרים אלה ממחישים כיצד תוכניות לימודים לתואר שני (LLM) יכולות להפוך את ממשקי החיפוש לאינטואיטיביים יותר, אך הן יכולות גם ליצור "בועות סינון" המגבילות את גילוי מוצרים חדשים.
• אוטומציה של תמיכה : DoorDash בנתה צ'אטבוט תמיכה מבוסס LLM אשר שואב מידע מבסיס הידע שלה כדי לייצר תגובות שפותרות בעיות במהירות. גישה זו יכולה לשפר את זמני התגובה, אך דורשת אמצעי הגנה חזקים כדי להתמודד עם מצבים מורכבים או טעונים רגשית.

מדיה חברתית, B2C: תוכן ואינטראקציות מותאמות אישית

‍

בתעשיית המדיה החברתית ושירותי B2C, תואר ראשון במשפטים (LLM) משמש ליצירת תוכן מותאם אישית ולשיפור אינטראקציות:

• ניתוח תוכן וניהול : Yelp עדכנה את מערכת ניהול התוכן שלה עם LLM כדי לזהות איומים, הטרדות, דברי גסות, התקפות אישיות או דברי שטנה. לינקדאין מנתחת תכנים שונים בפלטפורמה כדי לחלץ מידע על כישורים. מקרים אלה מדגימים את הפוטנציאל של LLMs לשיפור איכות התוכן, אך מעלים חששות לגבי צנזורה והגבלות אפשריות על חופש הביטוי.
• יצירת תוכן חינוכי ושיווק : Duolingo משתמשת ב-LLM כדי לעזור למעצבים ליצור תרגילים רלוונטיים, בעוד Nextdoor משתמשת ב-LLM כדי ליצור שורות נושא מרתקות בדוא"ל. יישומים אלה יכולים להגביר את היעילות, אך הם יכולים גם להוביל לתוכן סטנדרטי מדי.
• תרגום ותקשורת רב-לשונית : Roblox ממנפת מודל רב-לשוני מותאם אישית כדי לאפשר למשתמשים לתקשר בצורה חלקה בשפת האם שלהם. יישום זה מדגים את הפוטנציאל של תואר שני במשפטים להתגבר על מחסומי שפה, אך עשוי להכניס ניואנסים תרבותיים שגויים לתרגומים.
• אינטראקציה עם מדיה : Vimeo מאפשר למשתמשים לעסוק בשיחות עם סרטונים באמצעות מערכת שאלות ותשובות מבוססת RAG שיכולה לסכם תוכן וידאו, לקשר לרגעים מרכזיים ולעורר שאלות המשך. יישום זה מדגים כיצד תואר ראשון במשפטים יכול לשנות את האופן שבו אנו מקיימים אינטראקציה עם מדיה, אך מעלה שאלות לגבי נאמנות הפרשנויות שנוצרות.

הערכה ביקורתית: ערך אמיתי לעומת מעקב אחר המגמה

כפי שמציין צ'יטרה סונדראם , מנהל מחלקת ניהול הנתונים ב-Cleartelligence, Inc., "בעלי תואר שני במשפטים הם זוללי משאבים. אימון והפעלה של מודלים אלה דורשים כוח חישובי עצום, וכתוצאה מכך פליטות פחמן משמעותיות. IT בר-קיימא עוסק באופטימיזציה של ניצול משאבים, מזעור בזבוז ובחירת פתרון בגודל הנכון". תצפית זו רלוונטית במיוחד בעת ניתוח מקרי השימוש המוצגים.

‍

מניתוח מקרי השימוש הללו, עולים מספר שיקולים קריטיים:

1. ערך מצטבר לעומת מורכבות

‍

יישומי LLM רבים מציעים שיפורים הדרגתיים על פני פתרונות קיימים, אך עם עלויות חישוב, אנרגיה ויישום גבוהות משמעותית. כפי שציין צ'יטרה סונדראם, "שימוש ב-LLM לחישוב ממוצע פשוט הוא כמו שימוש בבזוקה כדי לפגוע בזבוב" (paste-2.txt). חשוב להעריך האם הערך המוסף מצדיק מורכבות זו, במיוחד בהתחשב ב:

• הצורך במערכות ניטור חזקות
• עלויות אנרגיה והשפעה סביבתית
• מורכבות התחזוקה והעדכון
• הדרישות למיומנויות מיוחדות

2. תלות בפיקוח אנושי

‍

רוב מקרי השימוש המוצלחים מאמצים גישת "אדם בתוך הלולאה", שבה תוכניות לימודים לתואר שני (LLM) מסייעות ולא מחליפות לחלוטין את ההתערבות האנושית. דבר זה מצביע על כך:

• אוטומציה מלאה באמצעות תואר שני במשפטים נותרה בעייתית
• הערך העיקרי הוא בהגברת היכולות האנושיות, לא בהחלפתן.
• יעילות תלויה באיכות האינטראקציה בין אדם למכונה

3. ספציפיות לתחום לעומת יישומים גנריים

‍

מקרי השימוש המשכנעים ביותר הם אלו שבהם תואר ראשון במשפטים (LLM) הותאם ומותאם לתחומים ספציפיים, כאשר ידע בתחום מוטמע באמצעות:

• כוונון עדין של נתונים ספציפיים לתעשייה
• אינטגרציה עם מערכות ומקורות ידע קיימים
• מעקות בטיחות ואילוצים ספציפיים להקשר

4. אינטגרציה עם טכנולוגיות קיימות

המקרים היעילים ביותר אינם משתמשים בתואר ראשון במשפטים (LLM) בנפרד, אלא משלבים אותו עם:

• מערכות שחזור ואחסון נתונים (RAG)
• אלגוריתמים מיוחדים וזרימות עבודה קיימות
• מנגנוני אימות ובקרה

כפי שמדגיש מקרה השימוש של גוגל , שילוב תוכניות LLM בזרימות עבודה של אירועים הקשורים לאבטחה ופרטיות מאפשר "האצת תגובת אירועים באמצעות בינה מלאכותית גנרית", עם סיכומים שנוצרו המותאמים לקהלים שונים, מה שמבטיח שמידע רלוונטי יגיע לאנשים הנכונים בפורמט השימושי ביותר.

‍

סיכום: גישה פרגמטית לתואר ראשון במשפטים

צ'יטרה סונדראם מציעה פרספקטיבה מאירת עיניים כשהיא מציינת: "הדרך לאנליטיקה בת קיימא היא בחירת הכלי הנכון למשימה, לא רק רדיפה אחר המגמה האחרונה. מדובר בהשקעה באנליסטים מיומנים ובניהול נתונים איתן. מדובר בהפיכת הקיימות לעדיפות עליונה."

‍

ניתוח מקרי השימוש הללו מהעולם האמיתי מאשר כי תוכניות לימודים לתואר שני (LLMs) אינן פתרון קסם, אלא כלים רבי עוצמה שכאשר מיושמים אסטרטגית לבעיות ספציפיות, יכולים לספק ערך משמעותי. ארגונים צריכים:

1. זיהוי בעיות ספציפיות בהן עיבוד שפה טבעית מציע יתרון משמעותי על פני גישות מסורתיות
2. התחילו עם פרויקטים פיילוטיים שיכולים להדגים ערך במהירות ובצורה מדידנית
3. שלב תוכניות לימודים לתואר שני (LLM) עם מערכות קיימות במקום להחליף לחלוטין זרימות עבודה
4. לשמור על מנגנוני פיקוח אנושיים , במיוחד עבור יישומים קריטיים
5. הערכת יחס עלות-תועלת באופן שיטתי , תוך התחשבות לא רק בשיפורי ביצועים אלא גם בעלויות אנרגיה, תחזוקה ושדרוג

החברות שמשגשגות בעידן תואר שני במשפטים (LLM) אינן בהכרח אלו שמאמצות אותם בצורה הנרחבת ביותר, אלא אלו שמיישמות אותם בצורה האסטרטגית ביותר, תוך איזון בין חדשנות ופרגמטיזם, ושומרות על עין ביקורתית על הערך האמיתי שנוצר מעבר להייפ.

‍