- تجاوزت شركة EvenUp تقييمًا بقيمة مليار دولار أمريكي بناءً على فكرة أن الذكاء الاصطناعي سيساعد في أتمتة متطلبات الإصابة الشخصية.
- أخبر موظفون سابقون BI أن الشركة اعتمدت على البشر للقيام بالكثير من العمل.
- وتقول شركة EvenUp إنها تستخدم مزيجًا من الذكاء الاصطناعي والبشر لضمان الدقة، كما أن الذكاء الاصطناعي الخاص بها يتحسن.
تجاوزت قيمة شركة EvenUp مليار دولار أمريكي بسبب فكرة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في أتمتة جزء مربح من الأعمال القانونية. وقال موظفون سابقون لموقع Business Insider إن الشركة الناشئة اعتمدت على البشر لإكمال الكثير من العمل.
تهدف EvenUp إلى تبسيط متطلبات الإصابات الشخصية، وقالت إنها واحدة من أسرع الشركات نموًا في التاريخ بعد أن قفزت من تقييم بقيمة 85 مليون دولار في بداية العام إلى وضع يونيكورن في جولة تمويل في أكتوبر.
يقوم العملاء بتحميل السجلات الطبية وملفات الحالات، ومن المفترض أن يقوم الذكاء الاصطناعي الخاص بـ EvenUp بفحص الكم الهائل من البيانات، وسحب التفاصيل الأساسية لتحديد المبلغ الذي يجب أن يستحقه ضحية الحادث.
وصف أحد مستثمري EvenUp “نهجها القائم على الذكاء الاصطناعي” بأنه يمثل “قفزة نوعية إلى الأمام”.
الحقيقة، على الأقل حتى الآن، هي أن الموظفين البشريين قاموا بجزء كبير من هذا العمل، وكان الذكاء الاصطناعي في EvenUp بطيئًا في تعويض النقص، حسبما قال ثمانية موظفين سابقين في EvenUp لموقع Business Insider في مقابلات أجريت في أواخر الصيف وأوائل الخريف.
قال الموظفون السابقون إنهم شهدوا العديد من المشكلات مع الذكاء الاصطناعي الخاص بـ EvenUp، بما في ذلك الإصابات المفقودة، والحالات الطبية المهلوسة، وزيارات الطبيب المسجلة بشكل غير صحيح. وطلب الموظفون السابقون عدم الكشف عن هويتهم للحفاظ على فرص العمل المستقبلية.
قال موظف سابق في EvenUp والذي غادر في وقت سابق من هذا العام: “إنهم يزعمون أثناء عملية المقابلة والتدريب أن الذكاء الاصطناعي هو أداة لمساعدة العمل على السير بشكل أسرع وأنه يمكنك إنجاز الكثير بسبب الذكاء الاصطناعي”. “من الناحية العملية، بمجرد أن بدأت مع الشركة، كانت تجربتي هي أن مديري أخبروني بعدم استخدام الذكاء الاصطناعي. قالوا إنه غير موثوق به ويسبب الكثير من الأخطاء.”
قال موظفان سابقان آخران أيضًا إن المشرفين أخبروهم في نقاط مختلفة هذا العام بعدم استخدام الذكاء الاصطناعي الخاص بـ EvenUp. وقال موظف سابق آخر غادر هذا العام إنه لم يُطلب منهم مطلقًا عدم استخدام الذكاء الاصطناعي، بل كان عليهم فقط أن يكونوا يقظين في تصحيحه.
قال الموظف السابق: “لقد قيل لي بنسبة 100% أن هذا ليس موثوقًا به بشكل كبير، ويجب أن أراقبه عن كثب”.
قالت شركة EvenUp لـ BI إنها تستخدم مزيجًا من البشر والذكاء الاصطناعي، وينبغي النظر إلى هذا على أنه ميزة، وليس خطأً.
وقال رامي كارابيبار، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة EvenUp، في بيان: “يضمن النهج المشترك أقصى قدر من الدقة وأعلى جودة”. “يتم إنشاء بعض الطلبات وإنهائها باستخدام الذكاء الاصطناعي في الغالب، مع الحاجة إلى كمية صغيرة من المدخلات البشرية، في حين تتطلب الطلبات الأخرى الأكثر تعقيدًا مدخلات بشرية مكثفة ولكن لا يزال يتم توفير الوقت باستخدام الذكاء الاصطناعي.”
دورة التحسين الحميدة للذكاء الاصطناعي
إنها استراتيجية شائعة لشركات الذكاء الاصطناعي تعتمد على البشر في وقت مبكر لإكمال المهام وتحسين الأساليب. وبمرور الوقت، يتم إدخال هذه المدخلات البشرية في نماذج الذكاء الاصطناعي والأنظمة ذات الصلة، وتهدف التكنولوجيا إلى التعلم والتحسين. في شركة EvenUp، كانت علامات دورة الذكاء الاصطناعي الفاضلة هذه ضعيفة على أرض الواقع، كما قال الموظفون السابقون.
قال أحد الموظفين السابقين: “لا يبدو لي أن الذكاء الاصطناعي يتحسن”.
وقال كارابيبار: “إن الذكاء الاصطناعي لدينا يتحسن كل يوم”. “إنه يوفر وقتًا أكثر اليوم مما كان عليه قبل أسبوع، وقد وفر وقتًا أكثر قبل أسبوع مما كان عليه قبل شهر، كما وفر الكثير من الوقت قبل شهر مما كان عليه في العام الماضي.”
قلق أوسع
يسلط وضع EvenUp الضوء على قلق أوسع نطاقًا، حيث يجتاح الذكاء الاصطناعي الأسواق ومجالس الإدارة وفي أماكن العمل وحياة المستهلكين. يتطلب النجاح في الذكاء الاصطناعي التوليدي تكنولوجيا جديدة معقدة لمواصلة التحسين. في بعض الأحيان، هناك فجوة بين أحلام مؤسسي الشركات الناشئة والمستثمرين والواقع العملي لهذه التكنولوجيا عند استخدامها من قبل الموظفين والعملاء. حتى شركة Microsoft كافحت مع بعض التطبيقات العملية لمنتج الذكاء الاصطناعي الخاص بها، Copilot.
قال عبدي عيديد، أستاذ القانون المساعد، إنه في حين أن الذكاء الاصطناعي ماهر في فرز وتفسير كميات هائلة من البيانات، فإنه يواجه حتى الآن صعوبات في فك تشفير المحتوى بدقة مثل السجلات الطبية التي يتم تنسيقها بشكل مختلف وغالبًا ما تتميز بخط يد الأطباء مكتوبًا على الهوامش. في جامعة تورنتو الذي قام ببناء أدوات التعلم الآلي.
وقال عيديد: “عندما تقوم بمسح البيانات، فإنها تصبح مشوشة كثيرًا، كما أن قيام الذكاء الاصطناعي بقراءة البيانات المشوشة ليس مفيدًا”.
في وقت سابق من هذا العام، سألت شركة BI شركة EvenUp عن دور البشر في إنتاج خطابات الطلب، وهو أحد منتجاتها الرئيسية. بعد التوعية، استجابت الشركة الناشئة بإجابات مكتوبة ونشرت مشاركة مدونة التي توضح الأدوار التي يلعبها الموظفون.
وكتبت الشركة: “في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على البيانات العامة يمكنها التعامل مع بعض المهام، فإن تعقيد صياغة خطابات الطلب عالية الجودة يتطلب أكثر بكثير من الأتمتة وحدها”. “في EvenUp، نجمع بين الذكاء الاصطناعي والمراجعة البشرية المتخصصة لتقديم دقة ورعاية لا مثيل لهما.”
رفض المتحدث باسم الشركة الناشئة تحديد مقدار الوقت الذي يوفره الذكاء الاصطناعي، لكنه أخبر BI أن الموظفين يقضون وقتًا أقل بنسبة 20٪ في كتابة رسائل الطلب عما كانوا يفعلونه في بداية العام. وقال المتحدث أيضًا إن 72% من محتوى خطاب الطلب يبدأ من مسودة الذكاء الاصطناعي، ارتفاعًا من 63% في يونيو 2023.
إصابة الأب
تأسست EvenUp في عام 2019، أي قبل أكثر من عامين من إطلاق ChatGPT من OpenAI لازدهار الذكاء الاصطناعي التوليدي.
بدأ كارابيبار وريمون ميسزانيك وسام مشهد مبادرة “EvenUp” من أجل “تسوية” الملعب لضحايا الإصابات الشخصية. غالبًا ما يستشهد المؤسسون والمستثمرون بقصة والد ميسزانيك، راي، لشرح سبب أهمية مهمتهم. وقال Lightspeed Venture Partners، أحد مستثمري EvenUp، في مقال عن الشركة، إنه أصبح معاقًا بعد أن صدمته سيارة، لكن محاميه لم يعرف التعويض المناسب، وكانت التسوية الناتجة “غير كافية”.
“لقد قمنا بتدريب آلة لتكون قادرة على قراءة السجلات الطبية، وتفسير المعلومات التي تقوم بمسحها، واستخراج الأجزاء الهامة من المعلومات.” قال Mieszaniec في مقابلة العام الماضي. “نحن أول تقنية تم إنشاؤها على الإطلاق لأتمتة هذه العملية برمتها بشكل أساسي والحفاظ على الجودة العالية مع ضمان حصول هذه الشركات على كل هذا العمل بطريقة فعالة من حيث التكلفة.”
EvenUp الأخطاء الفنية
أخبر موظفو EvenUp الثمانية السابقون BI في وقت سابق من هذا العام أن هذه العملية كانت بعيدة كل البعد عن كونها آلية وعرضة للأخطاء.
قال أحد الموظفين السابقين: “عليك التحقق مرة أخرى من كل ما يقدمه لك الذكاء الاصطناعي أو القيام بذلك بالكامل من الصفر”.
على سبيل المثال، أغفل البرنامج الإصابات الرئيسية في السجلات الطبية بينما كان يعاني من حالات هلوسة لم تكن موجودة، وفقًا لبعض الموظفين السابقين. لم يعثر BI على أي أمثلة لهذه الأخطاء أثناء وصوله إلى المنتج النهائي. وقال ثلاثة من الموظفين إن مثل هذه الأخطاء، إذا لم يتم اكتشافها من قبل الموظفين البشريين، كان من الممكن أن تؤدي إلى خفض الرواتب.
يسجل نظام EvenUp أحيانًا زيارات متعددة للمستشفى على مدار عدة أيام كزيارة واحدة فقط. وقال أحد الموظفين السابقين إنه لو لم يكتشف الموظفون الأخطاء، لكان من الممكن أن تكون المطالبة أقل.
يتذكر الموظفون السابقون أن نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بـ EvenUp كان يهلوس زيارات الطبيب التي لم تحدث. كما أفادت أن أحد الضحايا تعرض لإصابة في الكتف بينما كانت ساقه في الواقع مصابة. وقال الموظفون السابقون إن النظام أيضًا قد خلط بين الاتجاه الذي كانت تسير فيه السيارة، وهي معلومات مهمة في الدعاوى القضائية المتعلقة بالإصابات الشخصية.
يتذكر أحد الموظفين السابقين قائلاً: “سيؤدي ذلك إلى سحب معلومات غير موجودة”.
كما تجاهل البرنامج أحيانًا تفاصيل أساسية، مثل ما إذا كان الطبيب قد قرر أن إصابة المريض كانت ناجمة عن حادث معين، وهي معلومات مهمة لتحديد الأضرار، وفقًا لبعض الموظفين.
وقال أحد الموظفين السابقين: “لقد كان ذلك بمثابة مصدر دخل كبير للمحامين، وكان الذكاء الاصطناعي يفتقد ذلك طوال الوقت”.
واعترف المتحدث باسم EvenUp بأن هذه المشكلات التي ذكرها الموظفون السابقون “كان من الممكن أن تحدث”، خاصة في الإصدارات السابقة من الذكاء الاصطناعي، لكنه قال إن هذا هو السبب وراء توظيف البشر كمساندة.
عميل ومستثمر
لم تتيح شركة EvenUp إتاحة المديرين التنفيذيين لإجراء المقابلات، لكن المتحدث الرسمي جعل شركة BI على اتصال مع أحد العملاء والمستثمرين.
وقال روبرت سيمون، المؤسس المشارك لمجموعة Simon Law Group، إن الذكاء الاصطناعي الخاص بـ EvenUp جعل شركته المتخصصة في التعامل مع الإصابات الشخصية أكثر كفاءة، كما أن استخدام البشر يقلل من الأخطاء.
قال سايمون: “أنا أقدر ذلك لأنني أحب أن أراقبه قبل أن يعود المنتج إليّ”. “EvenUp دقيق للغاية.”
قالت سارة هينكفوس، الشريكة في Bain Capital Ventures، إنها تقدر العاملين البشريين في EvenUp لأنهم يساعدون في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي لا يمكن للمنافسين مثل OpenAI ومنتج ChatGPT تكرارها بسهولة.
وكتب هينكفوس في تدوينة في وقت سابق من هذا العام: “إنهم يبنون مجموعات بيانات جديدة لم تكن موجودة من قبل، ويقومون بأتمتة العمليات التي تعزز الهوامش الإجمالية بشكل كبير”.
ساعات طويلة، وأتمتة أقل
قال معظم موظفي EvenUp السابقين إن السبب الرئيسي وراء انجذابهم إلى الشركة الناشئة هو أن لديهم انطباعًا بأن الذكاء الاصطناعي سيقوم بمعظم العمل.
قال أحد الموظفين السابقين: “اعتقدت أن هذه المهمة ستكون سهلة حقًا”. “اعتقدت أن الأمر سيكون مثل التحقق من العمل الذي قام به الذكاء الاصطناعي بالفعل من أجلك.”
وقال هؤلاء الأشخاص إن الحقيقة هي أنهم اضطروا إلى العمل لساعات طويلة لاكتشاف وتصحيح وإكمال المهام التي لا يستطيع نظام الذكاء الاصطناعي التعامل معها بدقة كاملة.
يتذكر موظف سابق آخر قائلاً: “كان الكثير من زملائي في العمل يعملون حتى الساعة الثالثة صباحاً وفي عطلات نهاية الأسبوع لمحاولة مواكبة ما هو متوقع”.
يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي الخاص بـ EvenUp مفيدًا في الحالات البسيطة التي يمكن إكمالها في أقل من ساعتين. لكن الحالات الأكثر تعقيدا تتطلب في بعض الأحيان ثماني ساعات، لذلك يمكن أن يمتد يوم العمل إلى 16 ساعة، على حد قول أربعة من الموظفين السابقين.
قال أحد هؤلاء الأشخاص: “كان علي أن أعمل في عيد الميلاد وعيد الشكر”. “لقد تصرفوا (المديرون) كما لو كان ينبغي أن يكون الأمر سريعًا جدًا لأن الذكاء الاصطناعي فعل كل شيء. لكنه لم يفعل ذلك.”
وقال المتحدث باسم EvenUp إن المرشحين يتم إخبارهم مقدمًا بأن الوظيفة تمثل تحديًا وتتطلب قدرًا كبيرًا من الكتابة. وقال إن معدلات الاحتفاظ “تتماشى مع الشركات الناشئة الأخرى ذات النمو المفرط” وأن 40٪ من شركاء العمليات القانونية تمت ترقيتهم في الربع الثالث من هذا العام.
وقال المتحدث: “نحن ندرك أن العمل في شركة تتوسع بهذه السرعة ليس مناسبًا للجميع”. “بالإضافة إلى ذلك، مع استمرار تحسن الذكاء الاصطناعي لدينا، ستصبح الاستفادة من التكنولوجيا لدينا أسهل وأسهل.”
وفي معرض تسليط الضوء على الأهمية المستمرة للعمال البشريين، أشار المتحدث إلى أن شركة EvenUp عينت نائبًا لرئيس قسم الأفراد في نهاية شهر أكتوبر.