Alexa预计用途广泛、功能强大，但由于原有算法与大型语言模型不兼容，目前推进难度较大，仍需要时间解决。业内下游企业表示，设备上线受到阻碍。 Alexa 在安全性、可靠性和可预测性方面存在的问题是当前生成式人工智能的常见问题。业界尚未找到明确的解决方案，亚马逊也在努力克服。
1、为Alexa配备“大脑”，从语音助手变身私人管家
亚马逊的技术团队正在积极应对困扰AI系统改革的挑战，因此准备重新推出语音助手Alexa，并尝试将其打造成能够完成实际任务的AI代理。该团队正在积极解决困扰系统人工智能检修的挑战。
这家价值 2.4 万亿美元的公司过去两年一直在尝试重新设计 Alexa。其对话系统嵌入全球5亿台消费设备中，运行模式从原来的算法系统转变为AI算法模型。
亚马逊人工智能（AGI）负责人罗希特向英国《金融时报》表示，语音助手在推出之前仍需克服多项技术障碍。
这包括解决“幻觉”或捏造的答案、响应速度或“滞后”以及可靠性问题。 “答案的捏造必须减少到几乎为零，”他说。 “这仍然是行业内的一个问题，我们还不知道答案，但我们正在非常努力地解决它。”
亚马逊领导层的愿景是将 Alexa 从很大程度上仅限于播放音乐和设置闹钟等简单任务，转变为“类似代理”的产品，使其能够充当个性化的私人管家，其中可以包括从推荐餐厅等所有内容根据个人的需要。睡眠周期调节各种功能，例如卧室照明。
2. Alexa每周处理数十亿个请求，需要考虑到生成式AI的新功能和原有优势。
自 2022 年底推出微软支持以来，Alexa 的重新设计一直在进行中。虽然微软、谷歌、meta 等公司正在迅速将生成式人工智能嵌入其计算平台并增强软件服务，但批评者质疑亚马逊能否及时解决其技术和组织困境与竞争对手竞争。
据多位近年来在亚马逊语音助手团队工作的员工透露，Alexa的人工智能研发已经经历了多年，因此团队的相关工作一直困扰着复杂的情况。
一些前员工表示，延迟很大程度上是由于研究团队在切换和组合 Alexa 所基于的更简单的预定义算法与更强大但不可预测的大型语言模型时遇到了意想不到的问题。困难。
对此，亚马逊回应称，他们“正在努力让语音助手变得更加主动和强大”。亚马逊还补充说，从未如此大规模地将技术应用到实时服务和全球用户使用的一系列设备中。这不能通过简单地将大型语言模型覆盖到 Alexa 服务上来实现。 。
亚马逊前 Alexa 首席架构师透露，该公司上个月发布的内部 Nova 模型（由其 AGI 团队领导）部分是出于对最佳速度、成本、可靠性的特定需求，以帮助像 Alexa 这样的人工智能应用“完成真正困难的任务”。最后一英里。”
为了充当代理，Alexa 的“大脑”必须能够调用数百个第三方软件和服务。
“有时我们会低估集成到 Alexa 中的服务数量，而且这是一个巨大的数字。这些应用程序每周收到数十亿个请求，因此当您尝试快速可靠地采取行动时......您必须以非常高的成本来做到这一点-有效的方法，”他补充道。
复杂性源于这样一个事实：Alexa 用户期望快速响应和极高的准确性，这些品质与当今生成式人工智能固有的概率性质相矛盾，生成式人工智能是基于语音和语言模式的统计单词预测软件。
一些前员工还指出，在保留其原始属性（包括连贯性和功能性）的同时，为助手注入新的生成能力（例如创造力和自由对话）是很困难的。
据知情人士透露，由于大语言模型（LLM）具有更多聊天属性，该公司还计划聘请专家来塑造AI的个性、声音和措辞，以保持Alexa用户的熟悉感。
3. 避免“幻觉”并不容易。罪魁祸首在于“技术和官僚问题”
Alexa团队的一位前高级成员分享道，虽然大型语言模型非常复杂，但也存在风险，比如有时“完全凭空编造答案”。亚马逊表示，“以亚马逊的运营规模来看，这种情况每天可能会发生多次”，并可能损害公司的品牌和声誉。
去年 6 月，Alexa 前机器学习科学家、“对话建模团队”创始成员 Eric 表示，亚马逊错失了让 Alexa 成为“对话式 AI 领域无可争议的市场领导者”的机会。尽管拥有强大的科学人才和“巨大”的财务资源，该公司“充满了技术和官僚问题”，暗指“数据注释不当”和“说明要么不存在，要么过时”。
两名从事 Alexa 相关人工智能工作的前亚马逊员工表示，支持语音助手的技术历来不灵活且难以快速改进，受到笨拙且杂乱的代码库和“过于扁平和分散”的工程团队的阻碍。
最初的 Alexa 软件是基于亚马逊 2012 年从英国初创公司 Evi 收购的技术构建的，它是一款问答机，可以通过在一组给定的事实（例如当天的天气或音乐中的内容）中进行搜索来找到正确的答案。图书馆。一首特定的歌曲。
新的 Alexa 使用几种不同的人工智能模型来识别和翻译语音问题并生成响应，以及识别异常情况，例如过滤掉不适当的答案和“幻觉”。构建在遗留系统和新人工智能模型之间进行翻译的软件一直是 Alexa 与大型语言模型集成的主要障碍。
这些模型包括亚马逊自己最新的 Nova 模型，以及来自生成式 AI 初创公司（亚马逊在过去 18 个月内投资了 80 亿美元）的 AI 模型。
他补充说，基于代理的人工智能软件需要达到“人们真正信任该系统”的程度。 “一旦我们达到这一点，我们将发布这些系统。”
一名现任员工表示，仍需要采取更多措施，例如覆盖儿童安全过滤器和测试自定义 Alexa 集成（如智能灯和门铃）。
“可靠性是问题所在——让它接近 100% 地工作。”这位员工补充道，“这就是为什么你会看到我们……或者苹果或谷歌缓慢而渐进地推出产品。”
许多为 Alexa 开发“技能”或功能的第三方公司表示，他们不确定何时会推出能够应用生成式人工智能的新设备，以及如何为其创建新功能。
“我们正在等待细节和理解，”瑞典内容开发商的联合创始人说。 “当我们第一次开始合作时，他们更加开放......并且随着时间的推移他们已经发生了变化。”
另一位合作伙伴表示，在亚马逊最初向开发者施加“压力”一段时间，要求他们开始为下一代 Alexa 做准备之后，事情已经平静下来。
结论：亚马逊Alexa团队的长期挑战：走出裁员阴影，克服盈利困难
对于亚马逊 Alexa 团队来说，长期挑战是在 2023 年遭遇大规模裁员后如何赚钱。亚马逊联合创始人 Jared 表示，弄清楚如何让这款助手“足够便宜以实现大规模运营”将是一项艰巨的任务。 AI Group 的创始人。
Alexa 的一名前员工表示，正在讨论的选项包括创建新的 Alexa 订阅服务或从商品和服务销售中抽取一定比例。
亚马逊表示，其目标是创建多种超越 Alexa 的人工智能模型，并可以作为各种应用程序的“构建块”。
“我们始终以用户和实用的人工智能为基础。我们不是为了科学而做科学。”他说：“我们这样做……是为了向用户提供价值并产生影响，这在这个生成式人工智能时代比以往任何时候都更加重要。这从未如此重要，因为用户希望看到他们的投资回报。”
