DoNotPay के सीईओ जोशुआ ब्राउडर कहते हैं, 'मल्टीमॉडल सबसे कम सराहना प्राप्त AI सफलता है'

जोशुआ ब्राउडर के संस्थापक/सीईओ हैं भुगतान नहीं करते . उन्होंने 2016 में बहुत ज़्यादा पार्किंग टिकट मिलने के बाद कंपनी की स्थापना की। पिछले 8 सालों में, कंपनी पार्किंग टिकटों से लड़ने वाले चैटबॉट से एक AI साथी के रूप में विकसित हुई है जिसने सभी प्रकार की फीस कम कर दी है, कुल मिलाकर उनके ग्राहकों के लिए एक मिलियन से ज़्यादा सफल मामले हैं। जोशुआ का उच्चारण भी बहुत बढ़िया ब्रिटिश है और उन्होंने हैकरनून समुदाय के साथ अपनी कुछ जानकारियाँ साझा कीं।

जोशुआ ब्राउडर: मुझे यहाँ बुलाने के लिए डेविड आपका बहुत-बहुत धन्यवाद। मैं हैकरनून का लंबे समय से पाठक रहा हूँ और इसने मेरी उद्यमशीलता की यात्रा में मेरी बहुत मदद की है।

तो मैं पहली बार वायरल पॉडकास्ट टिप्स के माध्यम से आपके काम में आया ( इसे लाईक करें ) आपके पास विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म पर सैकड़ों हज़ारों फ़ॉलोअर भी हैं। क्या आप अपनी रणनीति का वर्णन कर सकते हैं और DoNotPay को बढ़ाने के लिए मीडिया और सोशल मीडिया का उपयोग करने के तरीके के बारे में कुछ तार्किक सुझाव दे सकते हैं?

सबसे महत्वपूर्ण बात है प्रामाणिक होना। लोग उबाऊ कॉर्पोरेट बोलचाल से तंग आ चुके हैं। वे बस चाहते हैं कि कोई ऐसा व्यक्ति हो जो वास्तविक मानवीय अनुभव साझा करे।

उदाहरण के लिए, मैंने DoNotPay की शुरुआत इसलिए की क्योंकि मैं व्यक्तिगत रूप से एक खराब ड्राइवर था और मुझे 30 से ज़्यादा पार्किंग टिकट मिले थे। जब मैंने पहली बार अपनी कहानी साझा की, तो मुझे थोड़ी चिंता हुई कि लोग मेरा मज़ाक उड़ाएँगे। लेकिन यह पता चला कि पूरी दुनिया महंगी टिकटों से ठगे जाने से सहमत है। मुझे पूरा यकीन है कि अगर मैंने अपनी व्यक्तिगत कमियों और सेवा शुरू करने के पीछे की प्रेरणाओं को साझा नहीं किया होता, तो उत्पाद का पहला संस्करण सफल नहीं होता।

दूसरा, मेरा मानना है कि सबसे सफल उत्पाद और कंपनियाँ मूल मानवीय भावनाओं को प्रभावित करती हैं। टिंडर "वासना" को प्रभावित करता है, रॉबिनहुड "लालच" को प्रभावित करता है, उबर ईट्स "आलस्य/भूख" को प्रभावित करता है। उत्पाद और मीडिया दोनों में, मैं "क्रोध" को प्रभावित करने की कोशिश करता हूँ। लोग एयरलाइनों द्वारा सीटों की ओवरबुकिंग या मकान मालिकों द्वारा जमा राशि लेने से तंग आ चुके हैं। DoNotPay वेबसाइट (हमारे SEO के साथ) और सोशल मीडिया दोनों पर लोगों को न्याय दिलाने के लिए उपयोगी सुझाव साझा करना उपभोक्ताओं को पसंद आता है।

कुल मात्रा और प्रति केस बचाई गई धनराशि के संदर्भ में, DoNotPay प्लेटफ़ॉर्म पर सबसे लोकप्रिय केस प्रकार कौन से हैं? और आप अगले कुछ वर्षों में इसमें क्या बदलाव देखते हैं?

DoNotPay ने अपने ग्राहकों के लिए 1,000,000 से ज़्यादा मामले जीते हैं। कार्यों की सबसे लोकप्रिय श्रेणी वह है जिसे मैं "कॉर्पोरेट नौकरशाही श्रेणी" में रखूँगा: ऐसे कार्य जहाँ बड़ी कंपनियाँ आपको कई तरह के काम करवाती हैं (जिनके बारे में उन्हें पता है कि किसी के पास समय नहीं है), जैसे कि सदस्यता रद्द करना, रिफ़ंड का अनुरोध करना, बिलों पर बातचीत करना और वारंटी दावे दायर करना।

किसी के पास 12 डॉलर बचाने के लिए 4 घंटे तक प्रतीक्षा करने का समय नहीं है, इसलिए यह सॉफ्टवेयर के लिए एकदम सही काम लगता है।

अगले कुछ वर्षों में, मुझे लगता है कि उपयोग के मामले "सक्रिय" से "पूर्वव्यापी" में बदल जाएंगे। अपने पार्किंग टिकट से छुटकारा पाने के लिए DoNotPay पर आने के बजाय, यह आश्चर्यजनक होगा यदि आप जाग सकें और AI आपको एक नोट भेजे जिसमें लिखा हो: "जब आप सो रहे थे, तो मैंने देखा कि आपका इंटरनेट बंद था और आपको $50 का रिफंड मिला!" बहुत सी कंपनियाँ खेती में भागीदारी पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं। DoNotPay में, हम इसे ऐसा बनाना चाहते हैं कि साइन अप करने के बाद, आपको फिर से ठगे जाने की चिंता न करनी पड़े।

आप DoNotPay के उपयोग के नए मामलों को कैसे खोजते और उनका मूल्यांकन करते हैं, जिससे ग्राहकों को पैसे वापस मिल सकें? जैसे कि क्या आप यह जानने से पहले कि आप मदद की पेशकश कर सकते हैं, कितनी सरकारों/व्यवसायों को टेम्पलेट्स के प्रकार भेजते हैं?

जब मैंने DoNotPay शुरू किया, तो मैंने खुद से पूछा: "अब क्यों?" अपने अधिकारों के लिए लड़ने में आपकी मदद करने के लिए एक ऐप का विचार स्पष्ट लगता है, इसलिए मुझे लगा कि यह शोध करना महत्वपूर्ण है कि यह पहले क्यों काम नहीं करता था। मैंने पाया कि कई कंपनियों ने वही बनाने की कोशिश की थी जो हम बना रहे थे; "फिक्स्ड" ने आपकी पार्किंग टिकट, "कुशन" ने बैंक शुल्क और "सर्विस" ने विलंबित उड़ानों के साथ-साथ कई अन्य चीजों में आपकी मदद की। हालाँकि, इन सभी कंपनियों के साथ समस्या यह है कि वे केवल एक ही वर्टिकल यूज़ केस पर ध्यान केंद्रित करती हैं। जब तक आप मेरे जैसे खराब ड्राइवर नहीं हैं, औसत अमेरिकी को साल में केवल एक बार टिकट मिलता है, इसलिए मुझे पता था कि अगर मैं एक सफल व्यवसाय बनाना चाहता था, तो मुझे सैकड़ों उत्पादों का एक सूट बनाते हुए क्षैतिज जाना होगा। हम लगातार नए उत्पादों की तलाश में रहते हैं।

हम दो तरीकों से नए उत्पादों की खोज करते हैं। सबसे पहले, आंतरिक टीम संस्कृति वह है जहाँ हम लगातार "खुद को आगे बढ़ाते" रहते हैं, अपने पैसे बचाने के तरीकों की तलाश में सुबह 3 बजे Reddit ब्राउज़ करते हैं और फिर उसे दुनिया भर में आगे बढ़ाते हैं। उदाहरण के लिए, हमारे पास एक टीम का सदस्य था जो मुफ़्त ट्रायल के लिए लगातार वॉलमार्ट वीज़ा गिफ्ट कार्ड खरीदता रहता था (ताकि ट्रायल खत्म होने पर उससे कभी पैसे न लिए जाएँ)। एक दिन, वह काम पर आया और कहा: "चलो इसे सभी के लिए एक उत्पाद के रूप में बनाते हैं!"

दूसरा, हम उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया के प्रति बहुत संवेदनशील हैं। जब मैंने पहली बार टिकट के साथ शुरुआत की, तो उपयोगकर्ताओं ने हमें बमबारी करना शुरू कर दिया, अपने मकान मालिकों, कॉमकास्ट आदि से मदद का अनुरोध किया। इन अनुरोधों ने मुझे विस्तार के बहुत सारे विचार दिए।

चैटजीपीटी के लॉन्च के बाद से, एआई बूम मुख्यधारा के मीडिया के निशाने पर रहा है। PyTorch और TensorFlow ऐसी उपलब्धियाँ थीं, जिनकी शायद तब तक पूरी तरह सराहना नहीं की गई, जब तक कि इसके साथ/ऊपर/परे कुछ और उपयोगकर्ता के अनुकूल नहीं बनाया गया। भविष्य की कौन सी एआई सफलताएँ आपको उत्साहित करती हैं? और आपको क्या लगता है कि मीडिया द्वारा किन ऐतिहासिक एआई सफलताओं को कम आंका गया है?

ऐसा लगता है कि हम एआई में हर महीने वर्षों के बराबर प्रगति कर रहे हैं और जो चीजें पिछली शरद ऋतु में भी संभव नहीं थीं, वे आज संभव हैं।

पहली बड़ी सफलता तब मिली जब GPT 3 बातचीत करने के लिए पर्याप्त सुसंगत था। उस समय, हमने एक ऐसा AI बनाया जो सदस्यता रद्द कर सकता है। जैसा कि आप जानते होंगे, कुछ कंपनियाँ, जैसे कि द न्यू यॉर्क टाइम्स, आपको सदस्यता रद्द करने के लिए एजेंट से चैट करने के लिए कहती हैं। पहली बार जब हमने AI के साथ एक पत्रिका की सदस्यता रद्द की तो यह जादू जैसा लगा

फिर GPT-4 आया। हम जो हासिल करने की कोशिश कर रहे थे, उसके लिए तर्क कार्यक्षमता एक क्रम के परिमाण सुधार की तरह लग रही थी, इसलिए इसने अधिक परिष्कृत उत्पादों की अनुमति दी। हाल ही में, हमने AI बिल बातचीत शुरू की, जहाँ हमारे रोबोट आपके उपयोगिता खाते (जैसे कॉमकास्ट) में लॉग इन करते हैं और आपको छूट दिलाने के लिए एजेंट से चैट करना शुरू करते हैं। कुछ मामलों में, बड़ी कंपनियाँ AI का उपयोग कर रही हैं (और हम AI का उपयोग कर रहे हैं), इसलिए दोनों AI एक दूसरे से जूझ रहे हैं। GPT 3 के साथ, यह उपयोग मामला संभव नहीं होता।

मल्टीमॉडल, जहाँ AI विभिन्न प्रकार के इनपुट (जैसे छवियाँ) स्वीकार कर सकता है, संभवतः मीडिया द्वारा सबसे अधिक अप्रशंसित सफलता है। मुझे नहीं लगता कि बहुत से उपभोक्ताओं को एहसास है कि ChatGPT "देख सकता है।" DoNotPay में, हम पार्किंग साइनेज का आकलन करने के लिए GPT-4 विज़न का उपयोग कर रहे हैं, जैसे कि जब हमारा सिस्टम GPT-4 को यह निर्धारित करने के लिए संकेत देता है: "क्या कोई पेड़ साइन को ढक रहा है?"

विलंबता अभी भी वह चीज है जिसे सबसे अधिक सुधारने की आवश्यकता है। 6 महीने पहले, दोनों बड़े भाषा मॉडल (और वॉयस मॉडल) फोन पर बातचीत करने में बहुत अधिक समय लेते थे। हमारे उद्देश्यों के लिए, बहुत सारे उपभोक्ता अधिकार विवाद वहाँ निपटाए जाते हैं। ऐसा लगता है कि हम आखिरकार उस बिंदु पर पहुँच गए हैं जहाँ हम लोगों की ओर से कार्यों को पूरा करने के लिए फ़ोन बॉट बना सकते हैं, हालाँकि हमें अभी भी कुछ छोटे तकनीकी सुधार करने की आवश्यकता है।

एआई एजेंट ट्रेंडिंग में हैं, और मुझे लगता है कि आपके DoNotPay के वर्तमान और भविष्य के लिए यह बहुत महत्वपूर्ण है। अपनी इच्छा के मानवीय विस्तार को प्रशिक्षित करना कठिन है। अपनी इच्छा के AI विस्तार को प्रशिक्षित करना कठिन है। आप किस बारे में सोच रहे हैं और क्या आपके पास ऐसे उदाहरण हैं जिनसे प्रदर्शन में सुधार और जोखिम में कमी आती है जब AI एजेंट आपके ग्राहकों की ओर से काम करते हैं?

हमारे दृष्टिकोण से AI का सबसे बड़ा जोखिम यह है कि यह अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए झूठ बोलता है। कॉमकास्ट के साथ उपयोगिता बिल के उदाहरण पर वापस जाएं, तो यह कुछ इस तरह की बातें कहेगा: "पिछले 24 घंटों में मेरे पास पाँच आउटेज थे," कुछ ऐसा जो स्पष्ट रूप से असत्य था! जबकि यह बातचीत के दृष्टिकोण से काम कर सकता है, यह देयता के दृष्टिकोण से स्वीकार्य नहीं है। हमें यह सुनिश्चित करने के लिए संकेत के साथ बहुत सावधान रहना पड़ा है कि AI "तथ्यों पर टिके रहे।" इसके अलावा, कुछ परिस्थितियों में, हमारे पास एक दूसरा मशीन लर्निंग मॉडल है जो सुनिश्चित करता है कि पहला AI सच बोल रहा है। कुल मिलाकर, हमारे पास एक AI (सत्य मॉडल) है, दूसरा AI (बातचीत मॉडल) देखता है, तीसरे AI (बड़ी कंपनी की स्वचालित ग्राहक सेवा) से बात करता है।

आपने हाल ही में यह निर्णय लिया है कि अपने शुरुआती शेयरधारकों को लाभांश का भुगतान करें मुझे लगता है कि कंपनियाँ जितना खर्च करती हैं, उससे ज़्यादा पैसा कमाने के लिए ही होती हैं। लेकिन आपके पास a16z जैसे वेंचर कैपिटल शेयरधारक भी हैं, जो परंपरागत रूप से विकास को सबसे ऊपर रखने की मानसिकता के लिए जाने जाते हैं। हर डॉलर का खर्च कंपनी के विकास पर खर्च न किया गया डॉलर है। क्या ऐसा कोई अहम पल था जब आपने ऐसा करने का फ़ैसला किया? किस तर्क ने कंपनी के बाकी लोगों और हितधारकों को इस दृष्टिकोण के साथ जोड़ा? और आप यह कैसे तय करेंगे कि आगे चलकर लाभांश में कितना भुगतान करना है?

मुझे लगता है कि हम सिलिकॉन वैली और सामान्य रूप से स्टार्टअप दोनों में एक नए प्रतिमान में हैं। निवेशक और कर्मचारी अस्थिर पैसे खोने वाली कंपनियों से थक चुके हैं और पहले से कहीं ज़्यादा लिक्विडिटी को महत्व दे रहे हैं। सार्वजनिक बाज़ारों में भी, मेटा ने अपना पहला लाभांश दिया, जो समय का संकेत है। इस बीच, AI का मतलब है कि आप उल्लेखनीय रूप से कुशल बड़े परिणामों को संचालित कर सकते हैं; क्लारना ने AI एजेंटों के साथ अपने ग्राहक सेवा कार्यभार का 60% से अधिक स्वचालित किया है।

मुझे लगता है कि ये दोनों कारक एक साथ आएंगे और आप देखेंगे कि ज़्यादा कंपनियाँ लाभांश का भुगतान करेंगी। शीर्ष स्तर की वृद्धि और लाभप्रदता परस्पर अनन्य नहीं हैं। उदाहरण के लिए, फ़ेसबुक वास्तव में लाभदायक था जब उन्होंने अपनी सीरीज़ ए जुटाई, जो एक स्थायी व्यवसाय मॉडल का संकेत है। यह एक हालिया मिथक है (कम ब्याज दरों के कारण) कि कंपनियों को पैसे को आग में जला देना चाहिए।

शेयरधारकों की प्रतिक्रिया अत्यधिक सकारात्मक थी। एक निवेशक ने टिप्पणी की कि उसने 600 से अधिक निजी कंपनियों में निवेश किया था और उसे पहले कभी लाभांश नहीं मिला था। एक अन्य कर्मचारी अपने लाभांश भुगतान का उपयोग घर के लिए डाउनपेमेंट के रूप में कर रहा है!

हम भाग्यशाली हैं कि हमारे पास जितना पैसा जुटाया गया है, उससे कहीं ज़्यादा है और हम अपने नकदी का इस्तेमाल विकास में निवेश करने के लिए जारी रख रहे हैं (भविष्य के संभावित लाभांश के अलावा)। हम कुछ कंपनियों का अधिग्रहण करने पर भी विचार कर रहे हैं।

आपके हाल ही में ब्लूमबर्ग साक्षात्कार , आपने छोटी टीम की मानसिकता का उल्लेख किया, मिडजर्नी के बारे में सराहनीय बात करते हुए कि उसके पास केवल 20 कर्मचारियों के साथ सैकड़ों मिलियन का राजस्व है। मैं लंबे समय से क्रेगलिस्ट को एक तकनीकी कंपनी के रूप में सराहता रहा हूँ, जो दुनिया की शीर्ष पचास साइटों में से एक है केवल 50 कर्मचारियों के साथ $1B प्रति वर्ष कमरे में कम लोगों के होने से, हर एक व्यक्ति का महत्व अधिक होता है। आप कैसे सुनिश्चित करते हैं कि DoNotPlay के साथ सही लोग काम कर रहे हैं? आप किसके साथ काम करना है, यह तय करते समय किन प्रतिभाओं, कौशलों और विशेषताओं को प्राथमिकता देते हैं?

सबसे पहली खूबी जो हम तलाशते हैं, वह है “मिशनरी” होना, न कि “भाड़े का सिपाही” होना। क्या यह व्यक्ति सोचता है कि कॉमकास्ट से लोगों को रिफंड दिलाने में मदद करना दुनिया का सबसे अच्छा काम है? या फिर उन्हें सिर्फ़ दिखावे से जुड़े पहलुओं की परवाह है? हम बहुत भाग्यशाली हैं कि पिछले कई सालों से हमारे पास एक ही कोर टीम है (कुछ अपवादों को छोड़कर जिन्होंने अपनी खुद की सफल कंपनियाँ शुरू की हैं)।

हम स्वामित्व में भी दृढ़ता से विश्वास करते हैं। हमारे पास एक पूर्व कर्मचारी था जिसने पांच साल पहले DoNotPay में इंटर्नशिप की थी; यहां तक कि उन्हें भी लाभांश भुगतान मिला।

आपके जीवन का सबसे गर्वित काम क्या है? क्या यह पार्किंग टिकट न चुकाने की इच्छा को सफल कंपनी में बदलना है? या कुछ और?

अगर मैं इसे यहाँ लिखकर रखूँगा तो यह अच्छा नहीं होगा!

पूरी गंभीरता से कहें तो, यह 18 वर्ष की आयु में संयुक्त राज्य अमेरिका जाने की सूझबूझ थी। अमेरिकी लोग अंग्रेजों की तुलना में 10 गुना अधिक महत्वाकांक्षी हैं; सैन फ्रांसिस्को में तो आसमान ही सीमा है!

मेरी कंपनी में भी आपकी कंपनी के बराबर ही लोग हैं, लेकिन यह कम पैसे कमाती है। क्या आपके पास कोई सलाह है कि HackerNoon ज़्यादा पैसे कैसे कमा सकता है? आय ?

DoNotPay में हम एक चीज़ की तलाश कर रहे हैं, वह है कुछ बड़ी साझेदारियाँ। जहाँ हम ऐसी कंपनी के साथ काम करते हैं जो हमारे मूल्यों के साथ संरेखित हो ताकि हमारे उत्पाद को दुनिया के लिए और भी ज़्यादा उपलब्ध कराया जा सके। मैंने हाल ही में इसे एक मार्ग के रूप में कभी नहीं देखा और मुझे लगता है कि उपभोक्ता-उन्मुख संगठनों के लिए भी "उद्यम मार्ग" एक दिलचस्प विचार हो सकता है।

बस सोचा कि पूछ लूं। और अंत में, संस्थापक/सीईओ होना एक तनावपूर्ण काम हो सकता है। क्या आपने हाल ही में अपनी उत्पादकता में सुधार के लिए कोई सामान्य दिनचर्या सुधार पाया है?

एक उद्यमी के रूप में, स्वस्थ और फिट रहना मुश्किल है। खास तौर पर कोविड महामारी के दौरान, मैं DoNotPay पर इतना केंद्रित था कि मैंने पर्याप्त कसरत नहीं की। हाल ही में, मुझे गर्व है कि मैंने हर सुबह जिम जाकर 50 पाउंड वजन कम किया है। सुनने में भले ही यह साधारण लगे, लेकिन दिन के अंत में स्वास्थ्य ही एकमात्र ऐसी चीज है जो मायने रखती है!

अधिक जानने के लिए लिंक:

• DoNotPay.com
• Twitter.com/Jbrowder1
• HackerNoon द्वारा साक्षात्कार लें