تطبيق ويبي يحدث ثورة في خدمات المواعدة بالذكاء الاصطناعي: من المطابقة إلى الأمان

تعلم بيانات 8.4 مليون مستخدم... تطور نظام التوصيات بالذكاء الاصطناعي

مساعد المطابقة الذكي 'ميلا' يوصي بالشريك المثالي بعد الحوار

كشف المستخدمين غير النزيهين مسبقاً... تعزيز أمان الخدمة

• تعلم بيانات 8.4 مليون مستخدم... تطور نظام التوصيات بالذكاء الاصطناعي

• مساعد المطابقة الذكي 'ميلا' يوصي بالشريك المثالي بعد الحوار

• كشف المستخدمين غير النزيهين مسبقاً... تعزيز أمان الخدمة

صورة لخدمة الذكاء الاصطناعي لتطبيق ويبي للمواعدة الاجتماعية التابع لشركة إنلايز [الصورة: إنلايز وجيميناي]

يحدّث تطبيق ويبي للمواعدة الاجتماعية، الذي تديره شركة إنلايز، تجربة المستخدمين من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي في مختلف جوانب خدمة المواعدة. وتتسع مجالات التطبيق من أنظمة التوصيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تتعلم من بيانات سلوك المستخدمين الفعليين، إلى مساعد المطابقة الذكي 'ميلا' المعتمد على نماذج ذكاء اصطناعي توليدي، وصولاً إلى أنظمة الأمان التي تكتشف المستخدمين الشاذين، مما يعزز القدرة التنافسية المعتمدة على البيانات والذكاء الاصطناعي.

تكمن قوة تنافسية ويبي في مجال الذكاء الاصطناعي ليس في نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي ذاتها، بل في البيانات الحقيقية للمستخدمين التي تراكمت خلال عملية تشغيل الخدمة. يمتلك تطبيق ويبي بيانات تشمل 8.4 مليون مستخدم جديد متراكم، وأكثر من 20 مليون عملية مطابقة متراكمة، وأكثر من 100 مليون طلب صداقة متراكم. وتشكل بيانات السلوك الناشئة عن عملية استخدام الخدمة - مثل أي الملفات الشخصية التي اطلع عليها المستخدم، ومن أرسل إليه طلبات صداقة، وما إذا أدت تلك الطلبات إلى علاقات فعلية - الأساس لتحسين الذكاء الاصطناعي.

أطلق ويبي نموذج التنبؤ بالذكاء الاصطناعي في أغسطس من العام الماضي لتعزيز التوصيات المخصصة. فقد كانت الطريقة السابقة تعتمد على توصيات الأفراد ذوي الشروط المتشابهة وفقاً لقواعد محددة مسبقاً، بينما الآن يتعلم الذكاء الاصطناعي من أنماط استخدام المستخدم ويتنبأ بمن يرجح أن يشعر المستخدم برغبة حقيقية في مقابلتهم.

خدمات المواعدة تختلف عن غيرها؛ فالمطابقة لا تتحقق بمجرد توافق الذوق من جانب واحد. يجب أن تكون هناك أيضاً احتمالية معقولة في أن يبدي الطرف الآخر اهتماماً بك. يطبق ويبي هيكلاً توصياتياً ثنائي الاتجاه يأخذ في الاعتبار هذه الخصوصية، حيث يحلل ليس فقط تفضيلات المستخدم الواحد، بل أيضاً احتمالية رد فعل الطرف الآخر.

تشكل بيانات السلوك المتراكمة من الخدمة الفعلية عنصراً أساسياً في تعزيز دقة التوصيات. فالنتائج المختلفة للسلوك - مثل عدم الرد حتى عند عرض ملف شخصي، أو إرسال طلب صداقة، أو الوصول إلى مطابقة فعلية - تُستخدم مرة أخرى في تدريب النموذج. وبهذا يتشكل هيكل تدفق إيجابي: "توصية → رد المستخدم → تراكم البيانات → تحسين التوصيات".

مساعد المطابقة الذكي 'ميلا' لتطبيق ويبي [المصدر: إنلايز]

يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضاً في تحسين تجربة التوصيات. لا يقتصر مساعد المطابقة الذكي 'ميلا' على عرض المرشحين فحسب، بل يحاور المستخدم لفهم الشريك المثالي الذي يبحث عنه. بعد ذلك يوصي بشريك يتطابق مع تلك الشروط ويشرح أسباب التوصية.

كانت ردود فعل المستخدمين إيجابية. شكلت النساء في العشرينات من العمر 67.3% من طالبات خدمة مساعد المطابقة. وهذه نسبة أعلى بحوالي 21.5 نقطة مئوية من نسبة النساء في العشرينات من مجمل النساء النشطات في التطبيق.

كان معدل احتفاظ المستخدمات اللواتي طلبن خدمة مساعد المطابقة في نفس يوم التسجيل أعلى بمقدار 1.4 مرة من المستخدمات اللواتي لم يطلبنها. وهذا يعني أن المستخدمين يستجيبون بنشاط أكبر لتجربة البحث القائمة على الذكاء الاصطناعي التي توفر شريكاً يتطابق مع شروطهم مع شرح سبب التوصية، بدلاً من مجرد استكشاف عدد كبير من الملفات الشخصية.

يطبق ويبي الذكاء الاصطناعي أيضاً في إدارة أمان الخدمة. يحلل الذكاء الاصطناعي صور الملف الشخصي والسيرة الذاتية المسجلة أثناء التسجيل، والكلمات المفتاحية داخل غرف الدردشة، والأنماط السلوكية غير الطبيعية للمستخدمين، للكشف المسبق عن احتمالية انتهاك سياسات التشغيل.

تشمل الحالات الرئيسية للكشف: تسجيل صور الآخرين، واستخدام صور يصعب تحديد الوجه فيها، وإدراج نصوص تنتهك سياسات التشغيل أو مشاركة بيانات الاتصال، والقيام بسلوكيات تحريض على لقاءات غير نزيهة. يكتشف الذكاء الاصطناعي بداية العلامات المريبة، ثم يجري المشغل مراجعة نهائية، مما يرفع سرعة الاستجابة والاتساق في التعامل.

تعتزم ويبي تحسين نظام الذكاء الاصطناعي لرفع دقة التوصيات بشكل إضافي، وتوسيع نطاق تطبيق الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء الخدمة.

قال متحدث باسم ويبي: "سنواصل تعلم بيانات السلوك الفعلي للمستخدمين وبيانات تفضيلاتهم لرفع دقة التوصيات، وسنعكس التفضيلات الفردية بشكل أدق مثل الذوق في الجمال والمظهر الخارجي". وأضاف: "نخطط لتوسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي في جميع مراحل العمل - التوصيات والبحث والتشغيل - من خلال الجمع بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي".

* تمت ترجمة هذا المقال تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.