Yahoo'nun eski CEO'su Marissa Mayer, telefondaki fotoğraf geçmişinin kullanıcı hayatı hakkında e-posta veya takvimden daha fazla şey ortaya koyabileceğine güveniyor. Bu, geliştiricisi olan girişimin geçen aralık ayında tohum turunda 8 milyon dolar topladığı kişisel yapay zekâ asistanı Dazzle'ın üzerine inşa edildiği temel.
Dazzle, bağlamı birden fazla metin uygulamasından toplamak yerine tek bir kaynağa, fotoğraf kitaplığına odaklanıyor. Mayer'e göre sistem; hobiler, ilgi alanları, yiyecekler ve kişisel tercihler hakkında göstergeler çıkarabilmenin yanı sıra zamanın nasıl geçirildiğini ve kullanıcının hayatında sürekli görünen kişileri belirlemek için fotoğrafları analiz edebiliyor.
Dazzle nasıl çalışıyor?
Asistan uygulama üzerinden veya kısa mesajlarla kullanılabiliyor ve işlevleri iki ana kola ayrılıyor. Doğrudan görevlerde, uygulanabilir bilgiler çıkarmak için yakın tarihli fotoğrafları inceliyor; örneğin bir etkinlik ilanını okuyup ayrıntılarını takvime ekleyebilir veya hasarlı bir garaj kapısının fotoğrafını fark edip bir tamir teknisyeni bulmayı önerebilir.
İkinci kol ise tatil, hediye ve aile etkinliği fikirleri gibi kişisel öneriler oluşturmak için fotoğraf geçmişinin tamamını kullanıyor. Seyahatle ilgili bir talep sırasında Dazzle, Akdeniz'de destinasyonlar önerdi ve görünüşe göre İspanya ile Yunanistan'a yapılan önceki seyahatlerden yararlandı. Ayrıca seramik atölyesi ve Tomales Körfezi'nde biyolüminesan teknelerle kürek turu da dahil olmak üzere yerel etkinlikler önerdi.
Onu farklı kılan ve sınırları neler?
Dazzle'ın sunmaya çalıştığı özellik, yalnızca fotoğrafın içeriğini tanımak veya fotoğrafta görünen bir ürünü aramak değil; biriken fotoğrafları yaşam tarzları ve ilgi alanlarıyla ilişkilendirmek. Mayer, sistemin ailesinin fotoğraflarından kaçış odalarını sevdikleri sonucunu çıkardığını ve ardından San Francisco Körfez Bölgesi'nde kendisinin bilmediği birkaç yer önerdiğini söyledi.
Ancak deneyim, belirgin sınırları da ortaya çıkardı. Asistan, kullanıcının kızına bir çift kayak satın almayı önerdi; oysa kız kayak yapmayı zaten biliyordu. Sistem ayrıca dört yıl geçmiş olmasına rağmen Sicilya'ya yapılan bir seyahati hatırladı; bu da arşivden çıkardığı sonuçların her zaman tutarlı veya kullanıcı tarafından anlaşılır olmadığını gösteriyor.
Bu eğilim neden önemli?
Dazzle, kişisel asistanların tasarımında farklı bir yönü temsil ediyor: e-posta ve takvime dayanarak komutları yerine getirmekten, kullanıcının kimliği ve tercihleri hakkında bir model oluşturmaya çalışmaya geçiş. Bu, önerileri daha uygun hâle getirebilir; ancak fotoğraf kitaplığı çocukların, evlerin, konumların ve özel olayların fotoğraflarını içerebileceğinden, sistemin analiz etmesi gereken verilerin hassasiyetini de artırıyor.
Mayer, Dazzle'ın gizliliğe öncelik verdiğini ve yapay zekânın hassas olarak belirlediği kişisel bilgileri ortadan kaldırdığını söylüyor. Ayrıca bazı kullanıcıların, özellikle Muse ve Instinct gibi rakip asistanlarla bağlantılı güvenlik endişeleri nedeniyle, asistana e-posta ve mesajlara erişim vermek yerine fotoğraflarını vermeyi tercih edebileceğini düşünüyor. Ancak bu yaklaşım temel soruyu ortadan kaldırmıyor: Hassas verileri silme mekanizması yeterli mi ve kullanıcı, sistemin çıkardığı sonuçların doğruluğunu ya da ek bilgileri saklamadığını nasıl doğrulayabilir?
Mayer'in fotoğraf araçları konusunda, 2024'te yapay zekâ destekli Shine aracını kullanıma sunan ve daha sonra tasarımı ile sınırlı yayılımı nedeniyle gelen eleştirilerin ardından aracı durduran Sunshine şirketi aracılığıyla önceki deneyimi bulunuyor. Mayer, bu deneyimin geride yararlı fikrî mülkiyet bıraktığını söylüyor. Dazzle ise daha kişisel bir asistan için umut verici bir tasarım sunuyor; ancak rakip asistanlardan hâlâ daha az kapsamlı ve pratik faydasının, daha geniş veri kaynaklarına dayanan asistanlara sürdürülebilir bir alternatif hâline gelmeden önce hatırlama ve çıkarım hatalarının üstesinden gelmesi gerekiyor.