Mirror Particle تبني "نموذجاً للعالم" الخاص بالسلوك البشري

تعيش الشركات الناشئة التي تعد بالتنبؤ بسلوك البشر لحظة رواج كبيرة. ففي العام الماضي، جمعت Simile 200 مليون دولار بتقييم بلغ 2 مليار دولار، وجمعت Aaru 88 مليون دولار بتقييم بلغ 1 مليار دولار، وأعلنت Humans& في يناير عن جولة تمويل أولية (seed) بقيمة 480 مليون دولار بتقييم بلغ 4.48 مليار دولار، قبل أن تطلق Persimmon لنمذجة السلوك البشري. وترى Mirror Particle، ومقرها سان فرانسيسكو وعمرها عامان، أن النهج السائد خلف معظم هذه الجهود -أي توجيه أو ضبط النماذج اللغوية الكبيرة لتؤدي دور جمهور مستهدف- نهج معطوب بشكل جوهري.

وتقول Abhivyakti Ahuja، المؤسِّسة المشاركة والرئيسة التنفيذية لشركة Mirror Particle، التي تزوّد العلامات التجارية بمحرك ذكاء اصطناعي يتنبأ بسلوك المستهلك وأسبابه: “الأمر أشبه بإحضار مسدس ماء إلى شلالات نياغارا”. وترى Ahuja أن النماذج اللغوية الكبيرة، التي تدرَّبت في الغالب على اللغة المكتوبة، تنمذج العالم بطريقة مختلفة عن طريقة إدراك البشر له -عبر الإدراك البصري والتفكير المكاني والذكاء الاجتماعي- ولذلك فإن الاستنتاجات المستخلصة منها تقوم على ما لا ينتبه إليه البشر.

وبدلاً من ذلك، تبني Mirror Particle نموذجاً تأسيسياً من الصفر -“نموذج عالم”، على حد تعبير Ahuja- يحاكي سبب تصرف البشر على النحو الذي يتصرفون به وكيفية تغيّر هذا السلوك بمرور الوقت. وبدلاً من التقاط صورة ثابتة لشخص ما، قالت Ahuja، فإن النموذج يسعى لالتقاط الشخص المتغيّر: بيانات طولية حول كيفية تغيّر الناس، وما الذي يدفعهم للتغيّر، وبأي درجة. ويعتمد النموذج على مزيج خاص من بيانات العملاء والأحداث الجارية والثقافة الشعبية ووسائل التواصل الاجتماعي لتتبع شريحة ديموغرافية أثناء تطورها، مع التركيز على “السلوك الظاهر” -أي ما يفعله الناس بالفعل- بدلاً من إجابات الاستطلاعات التي يبلّغ عنها الأفراد أنفسهم.

وقد جمعت Mirror Particle بالفعل جولة تمويل ملائكية (angel) وتقول إنها قريبة من إغلاق أول جولة تمويل من رأس المال المخاطر. كما أنها من بين الشركات المتنافسة في Startup Battlefield 200، مسابقة TechCrunch للشركات الناشئة ضمن فعالية Disrupt 2026 في سان فرانسيسكو، يومي 13-15 أكتوبر. وعلى غرار منافسيها، تركز استراتيجية الشركة الناشئة الأولية لدخول السوق على أبحاث السوق واستراتيجية العلامة التجارية، حيث توجد ميزانيات جاهزة لهذا النوع من الرؤى. وفي أحد المشاريع التجريبية، أرادت علامة تجارية معروفة لأغذية الحيوانات الأليفة معرفة أي صورة تضعها على العبوة -دجاج؟ لحم بقري؟ خضروات؟- لتعزيز المبيعات؛ فوجدت تقنية Mirror Particle أن الصورة لم تكن هي المشكلة. فقد جعلتها شهرتها تبدو علامة رخيصة وواسعة الانتشار، وكانت المبيعات ستصل إلى ثبات ما لم تعالج مشكلة التصور هذه.

وينبع اهتمام Ahuja بنمذجة الدماغ البشري من خلفيتها في علم الأعصاب وعلوم الحاسوب؛ ثم عملت لاحقاً في Amazon Robotics، حيث التقت بشريكيها المؤسسين، Will Song، الذي بنى محركات لتخصيص المبيعات، وThomson Yen، الذي ركّز على كيفية فهم وكلاء الذكاء الاصطناعي للسلوك البشري. وهدف الشركة على المدى الطويل، بحسب Ahuja، هو أن تصبح “طبقة عامة لاستباق السلوك البشري”، بالانتقال من التحليل على مستوى الفئات السكانية إلى رؤى على المستوى الفردي.

لماذا يهم

تراهن Mirror Particle بنهجها -نموذج عالم مبني من الصفر بدلاً من نموذج لغوي كبير يؤدي دوراً تمثيلياً- في مواجهة منافسين ممولين جيداً مثل Simile وAaru وHumans&، معتمدة على أن نمذجة كيفية تغيّر الناس بمرور الوقت ستكون أكثر فائدة للعلامات التجارية من المحاكاة الديموغرافية الثابتة.