Amazon sunʼiy intellektdan foydalanish baholash metrikalarini qayta koʻrib chiqmoqda, token sarfini emas, balki taʼsirga ustuvorlik beradi
Batafsil
Tecnoblog
tecnoblog.net

Amazon sunʼiy intellektdan foydalanish baholash metrikalarini qayta koʻrib chiqmoqda, token sarfini emas, balki taʼsirga ustuvorlik beradi

Amazon oʻz dasturiy taʼminot muhandislarining sunʼiy intellektdan foydalanishni oʻlchash usulini qayta baholayotgan. Yangi ichki yoʻriqinga koʻra, kompaniya tokenlardan foydalanish miqdori, vositalarni qabul qilish va koddagi oʻzgartirishlar hajmi kabi metrikalarni maqsad sifatida belgilaganda «chuqur xato» koʻrsatkichlari deb hisoblaydi.

Bu oʻzgarishga qaramay, kompaniya AIʼni tashlab yuborishni nazarda tutmaydi. Oʻzgarishning eʼtibori baholashga qaratilgan: Amazon koʻproq vositalardan foydalanadigan yoki katta hajmdagi kod hosil qiladiganlarni mukofotlash oʻrniga, ishning mijozlar, biznes va jamoalarga taʼsirini oʻlchashni maqsad qilgan.

Aniqlangan qiyinchiliklardan biri bu «tokenmaxxing» deb ataladigan hodisadir, bu atama ichki koʻrsatkichlarni shişirish maqsadida tokenlardan ortiq foydalanishni tasvirlash uchun ishlatiladi. Tokenlar modellar tomonidan maʼlumotlarni qayta ishlash va yaratish uchun ishlatiladigan birliklarni ifodalaydi va shu bilan birga ushbu vositalarning operatsion xarajatlariga ham taʼsir qiladi.

Fortune tomonidan bildirilganiga koʻra, Amazon bunday sarfni maqsadga aylantirishning natijasi haqiqiy natijalarda yaxshilanishni kafolatlamasdan xarajatlarning oshishiga olib kelishi mumkinligini ogohlantiradi. Bu muammo faqat nazariy emas; kompaniya xodimlari hatto oʻzlarining ichki reytingdagi raqamlarni oshirish uchun keraksiz faoliyatlarda AI agentlaridan foydalangan.

Amazonning vitse-prezidenti Terk Terkowitz fikricha, eng mos mezon uzoq muddatli erishilgan natijalarda, mijozlar, biznes va oʻzlari uchun taʼsirni qamrab oladi. Token sarfi va vositalarni qabul qilish koʻrsatkichlari yoʻq qilinmasa-da, kompaniya ular nafaqat naqshlarni aniqlashga yordam berishi mumkin, balki faqat samaradorlik maqsadlari sifatida xizmat qilmasligi kerakligini tushuntiradi.

Yoʻriqnoma teskari holatga ham tegishli: Terkowitz AI samarali boʻlmagan sohalarni topishni ham qadrlaydi. Kompaniya muhandislarni kundalik faoliyatlariga AI ni oʻrganish va integratsiya qilishga ragʻbatlantirishni davom ettiradi, chunki texnologiya bilim, texnik tajriba va muayyan yechimning haqiqatan ham dolzarb ekanligini baholash qobiliyati bilan birgalikda dasturiy taʼminot ishlab chiqishda markaziy oʻrin egallashiga ishonadi.

Bu muhokama kompaniya chegaralaridan tashqariga kengayadi. Yaqinda oʻtkazilgan tadqiqot shuni koʻrsatdiki, aksariyat kompaniyalar ushbu texnologiyaga sarmoyalarini kengaytirishni rejalashtirganlariga qaramay, faqat 3% tashkilotlar AI tomonidan taʼminlangan samaradorlik orttirish orqali tejash maqsadlariga erishishga muvaffaq boʻlgan.

Oʻxshash hikoyalar

Googlening AI rejimi anʼanaviy qidiruvdan kamroq daromad keltiradi, garchi qidiruv hajmi oshsa ham
Batafsil
tecnoblog.net

Googlening AI rejimi anʼanaviy qidiruvdan kamroq daromad keltiradi, garchi qidiruv hajmi oshsa ham

AI rejimi foydalanuvchilarni Googleʼda koʻproq qidiruvlar qilishga undasa ham, u anʼanaviy qidiruvga nisbatan har bir qidiruvdan kamroq daromad keltiradi. Alphabet sunʼiy intellektga asoslangan vosita orqali amalga oshirilgan soʻrovlar monetizatsiya darajasi anʼanaviy qidiruvlardan past ekanligini tasdiqladi.

Bu maʼlumot uchinchi chorak natijalarini taqdim etish paytida eʼlon qilindi. Qidiruv va boshqa reklama manbalaridan kelib tushgan daromad oʻtgan yilga nisbatan 12% ga oʻsib, 63,3 milliard AQSh dollariga (toʻgʻridan-toʻgʻri konversiyada taxminan 338,7 milliard BRL) yetdi. Biroq, bu oʻsish surʼati ikkinchi chorakda qayd etilgan 17% ga qaraganda sekinroq boʻldi.

Biznes direktori Philipp Schindler ushbu farqning bir qismi soʻrovlarning oʻzi shaklida yotganini tushuntirdi. Ushbu oʻzaro aloqalarning koʻpchiligi isteʼmolchining qaror qabul qilish jarayonining dastlabki bosqichlarida sodir boʻladi, bu esa ularning barchasining qatʼiy tijorat maqsadiga ega emasligini anglatadi.

Google maʼlumotlariga koʻra, AI rejimidagi qidiruv standart qidiruvga qaraganda oʻrtacha uch marta koʻproq soʻzni oʻz ichiga oladi. Bu funksiya murakkab savollarni qayta ishlash va foydalanuvchiga yangi soʻrovlar bilan uzluksiz dialogni saqlash imkonini beradi.

AI rejimi portugal tilida mavjud va Gemini va ChatGPT kabi chatbotlar bilan shunga oʻxshash tajriba taqdim etadi. Oddiy havolalar roʻyxatidan farqli oʻlaroq, bu vosita savollarni bir nechta qidiruvlarga ajratadi va internetdan toʻplangan maʼlumotlardan foydalanib javob tuzadi.

Daromadni oshirish strategiyasi vositaga koʻproq reklama joylashtirishni oʻz ichiga oladi. Google 2025-yil may oyida AI rejimida reklama sinovlarini boshladi va sunʼiy intellekt tomonidan yaratilgan javoblar ichida yoki ostida koʻrsatilishi mumkin boʻlgan sponsorlik havolalarini taqdim etdi. Kompaniya ushbu reklamalarni shu hafta Avstraliya, Kanada, Hindiston va yana yetti bozorga kengaytirishni rejalashtirmoqda. Bundan tashqari, Braziliya, Meksika va Buyuk Britaniya 2026-yil toʻrtinchi choragigacha ushbu kengaytirishga kiritilishi kerak. AQShda Google shuningdek, bir xil suhbat davomida savollar paytida koʻrsatiladigan reklama sinovlarini boshladi.

Qidiruv hali ham Alphabetning asosiy daromad manbalaridan biri hisoblanadi. Segment choraklik taraqqiyotni namoyish etgan boʻlsa-da, 12% oʻsish ikkinchi chorakdagi 17% va birinchi chorakdagi 19% dan past qoldi. AI rejimining kamroq monetizatsiyasi qoʻshimcha eʼtibor talab qiladigan nuqtadir, chunki Google sunʼiy intellekt strategiyasini saqlab turish uchun koʻproq resurslarni kiritmoqda.

Alphabetning infratuzilma uchun xarajatlari chorakda 51,4 milliard AQSh dollariga yetdi, bu toʻgʻridan-toʻgʻri konversiyada 275 milliard BRL dan ortiqga teng. Bu miqdor kompaniyaning reklama biznesini qoʻllab-quvvatlash uchun yangi AI mahsulotlari hissasiga ega boʻlish zaruriyatini kuchaytiradi.

Biroq, Google surʼatini pasaytirish niyati yoʻq. Kompaniya AI vositalari allaqachon qidiruv hajmini oshirayotganini taʼkidlaydi va 2027-yilda texnologiyalarga sarmoyalarini yanada oshirishni rejalashtirmoqda. Hozirgi asosiy muammo bu yangi qidiruvlarni oldingi modellar kabi foydali qilishdir.

Mashhur