亚马逊设想有朝一日智能体替你购物

虽然亚马逊没有ChatGPT，但它有一条清晰的开发路线图，旨在开发更先进的人工智能形式，其中就包括全力帮助你购物的AI智能体。

目前，亚马逊已经在其网站和应用程序中引入了类似ChatGPT的AI功能，今天还宣布了一系列增强功能，其中包括为数百个不同产品类别生成的AI购物指南。

公司高层表示，工程师们还在探索更加雄心勃勃的AI服务，包括自主购物智能体，能够为客户推荐商品，甚至直接将商品添加到购物车。

亚马逊副总裁兼杰出科学家Trishul Chilimbi表示：“这在我们的开发路线图上。我们正在研发并制作原型，当我们认为它足够完善时，就会以合适的形式推出。”

Chilimbi认为，AI智能体的第一步可能是能够根据用户的习惯和兴趣，以及广泛的趋势，主动推荐产品的聊天机器人。他也坦言，如何让这种体验不打扰用户非常重要。“如果做得不好且让人烦，那用户很快就会忽略它。但如果它能提出有趣的惊喜，你就会越来越频繁地使用它。”

亚马逊在2024年2月推出了名为Rufus的聊天机器人，能够回答关于亚马逊上各种商品的广泛问题。这个机器人基于定制的大型语言模型（LLM），类似于ChatGPT背后的算法，也叫Rufus。

Rufus LLM不仅训练于大量互联网公开数据，还通过输入亚马逊的专有数据进行精细调优，成为专注于电商领域的模型。Chilimbi表示，亚马逊的LLM拥有“数千亿参数”（参数是一种衡量模型能力的标准；相比之下，Meta的最大公开LLM拥有4050亿参数）。他还透露，亚马逊正在训练一个更大的模型，但未透露其具体规模及希望实现的功能。

与许多科技公司一样，亚马逊也在探索“智能体”技术的潜力，这种智能体基于LLM，试图帮助用户执行有用的任务，比如实时编写代码、输入文本或移动光标。未来的AI智能体可能会浏览各类网站来解决停车罚单，或操作电脑完成报税。但让LLM驱动的程序可靠地执行这些复杂任务仍然充满挑战，因为这些任务比简单的问答复杂得多，要求更高的精确性和可靠性。

卡内基梅隆大学的计算机科学家Ruslan Salakhutdinov正在研究AI智能体，他表示：“现在每个大公司都在做AI智能体。”他认为这项技术令人兴奋，因为它有望自动化人们日常的无数任务。“在电商领域，如果智能体能为我找到最佳购物方案，那简直太棒了。”

Salakhutdinov和他的团队还开发了一个虚拟电商网站，用于测试AI智能体。关键挑战在于让智能体更好地理解视觉信息，并训练它们在众多选项中做出正确选择——这可能需要更强的推理能力。

不过，Salakhutdinov也指出，拥有丰富的用户数据，尤其是关于用户如何进行购物等关键任务的数据，可能是确保智能体运作顺利的关键。“数据将变得非常重要。”他说。

亚马逊的智能体无疑将专注于帮助客户找到并购买他们需要或想要的商品。比如，Rufus智能体可能会察觉到某人正在阅读的系列小说的下一本书已经上市，随后自动推荐，或者将其加入购物车，甚至直接购买。亚马逊负责对话式AI购物的副总裁Rajiv Mehta表示：“它可能会说，‘我们已经为您购买了一本，今天可以发货，明天早上送到您家门口。您要这样吗？’”Mehta还提到，亚马逊正在考虑如何将广告融入这种推荐模式中。

Chilimbi和Mehta指出，未来某一天，智能体或许可以在用户简单地说“我要去露营，帮我买齐所有需要的东西”时，为其准备好所有物品。一个极端但并非不可能的情境是，智能体会在用户无需提示的情况下自动购买用户所需物品，并将其送到家门口。“也许你可以给它设定一个预算。”Chilimbi笑着说。

亚马逊在其Reinvent大会上宣布的AI生成购物指南，已初步在美国移动网站和应用上推出。这些指南标志着亚马逊向打造超级智能购物助手迈出了小小的一步。Rufus LLM用于自动生成那些用户可能需要数小时网上搜索才能获得的产品信息和见解。亚马逊个性化团队的高级产品经理Brett Canfield表示：“如果你曾在一个不熟悉的产品类别中购物，想要弄清楚市场的状况、可用的功能和各种选择，可能非常耗时。”

Canfield展示了电视和耳机的购物指南，指南中详细说明了重要的技术特点、关键术语的解释，当然还有推荐的产品。该模型能访问大量产品信息、客户提问、评论和反馈数据，以及用户的购买习惯。“只有生成式AI才能实现这一点。”Canfield说道。

这些新购物指南展示了生成式AI在电商中的巨大潜力，尤其是能够为一些小众产品类别提供详细指南，比如“最好的树篱修剪器”。

不过，这些指南也揭示了生成式AI可能颠覆搜索和购物经济模式的风险。AI生成的搜索结果往往提供产品比较和意见，这可能会分流传统媒体的流量，比如《连线》杂志等依靠制作购物指南和产品评论内容盈利的媒体。尽管这些AI结果的生成往往基于从这些网站抓取的数据。

Canfield拒绝透露亚马逊为其新AI购物指南功能使用了哪些额外的训练数据。（《连线》母公司康泰纳仕于今年8月与ChatGPT背后的OpenAI达成合作协议。）

尽管有这些担忧，但亚马逊或其他电商公司对AI的兴趣不会因此减退。机器学习早已广泛应用于电商领域的分析、搜索和产品推荐。随着LLM的兴起，新应用场景层出不穷。一份分析报告指出，到2032年，电商中AI市场的价值预计将从2023年的66亿美元增长到226亿美元。

到2032年，电商中AI市场的价值预计将从2023年的66亿美元增长到226亿美元。

Profitmind公司CEO Mark Chrystal表示：“LLM智能体将彻底改变客户服务的游戏规则。”该公司使用AI为零售商提供分析服务。

Chrystal认为，像亚马逊这样拥有大量数据的巨头可能会从生成式AI的崛起中受益最多，因为他们有丰富的数据来训练模型。“这将带来更强大的AI系统，不仅能改善客户服务，还能推动产品和配送方面的创新。”不过他也指出，“本质上，数据丰富的公司会越来越强大，而数据贫乏的公司则会陷入劣势。”

亚马逊表示，其Rufus LLM已经展示了一些特别适合电商领域的独特能力。Chilimbi回忆道，一位亚马逊高管曾要求LLM推荐最佳蝙蝠侠漫画小说，结果模型给出了一个包含非蝙蝠侠题材的反乌托邦经典《守望者》的推荐列表。当被问及为何选择这本书时，Rufus模型解释道，弗兰克·米勒的《黑暗骑士归来》中的主题和角色与艾伦·摩尔的《守望者》有相似之处。“有时你会感叹，‘哇，它是怎么做到的？’”Chilimbi说道。

亚马逊的Rufus LLM不仅训练数据与其他LLM不同，其微调方式也有别于常规模型。通常，聊天机器人通过额外的训练来保证对话的连贯性并避免不当言论，而亚马逊则利用这些训练让其模型成为更好的“购物管家”。Chilimbi表示：“我们为模型加入了多种信号进行微调，包括用户是否点击推荐、是否将商品加入购物车，最终是否完成购买。”

他补充道，亚马逊还开发了自己的购物基准，用于测试Rufus并帮助其提升购物体验。与传统LLM可能测试其回答常识问题或解决数学问题的能力不同，亚马逊的基准则评估模型帮助用户更轻松找到所需商品的能力。

亚马逊希望，通过提升AI的“购物智商”，最终能够实现完全独立的购物智能体。

卡内基梅隆大学的Salakhutdinov表示：“我们还没有达到那个阶段。”他还指出，目前他并不放心让AI智能体掌控自己的信用卡。“有些事情你无法撤销，”他说，“比如你已经买了某个东西。”