AI có thể viết công thức nước hoa không?

AI có thể viết một công thức nước hoa nghe hợp lý, và một chatbot đa năng viết ra công thức không cân được: nó gọi tên những nguyên liệu bạn không có, định liều theo trung bình của mọi bài diễn đàn nó đã đọc, và không biết Iso E Super ở 0.1 phần trăm hành xử thế nào cạnh một aldehyde mạnh vì chẳng ai viết điều đó ra. Một công cụ được trao một danh mục thật, kệ nguyên liệu của bạn và bảng IFRA mỗi lần chạy có thể viết ra thứ bạn đặt lên cân được. Lần thử trên giấy vẫn là của bạn.

Một chatbot đa năng thực sự biết gì về nguyên liệu nước hoa?

Chữ nghĩa. Một mô hình ngôn ngữ đã đọc mô tả, trang của nhà cung cấp, chủ đề diễn đàn và vài cuốn sách, và từ đó nó biết người ta nói gì về một nguyên liệu: rằng hedione là một mùi hoa nhài trong suốt, rằng ethyl maltol là caramel. Nó không biết rằng hedione gần như không hiện ra trên giấy thử mới mà lại gánh cả công thức ở giờ thứ tư, hay rằng ethyl maltol ở 1 phần trăm đã là toàn bộ chai nước hoa, trừ khi tình cờ có ai viết đúng câu đó. Nó chưa từng ngửi thứ gì, và quan trọng hơn, chưa từng bị giấy thử sửa sai. Vì vậy công thức của nó là trung bình của các công thức: phần mở đầu cam chanh, hương giữa hoa, hương cuối gỗ hổ phách, với các tỷ lệ cộng lại đủ một trăm và định liều mọi nguyên liệu mạnh như thể nó lặng lẽ.

Ba lỗi lần nào cũng xuất hiện:

• Nguyên liệu bạn không có. Nó viết cho một kệ nguyên liệu tưởng tượng. Một nửa số dòng là absolute và phân tử độc quyền mà người nghiệp dư chưa từng mua.
• Không có cảm nhận về độ mạnh. Tỷ lệ phần trăm đến từ mức độ một nguyên liệu được nhắc đến, không phải từ độ to của nó.
• Không có tuân thủ. Nó không biết dòng nào chứa phân tử bị hạn chế, chứ đừng nói đến việc một phân tử đến từ ba nguyên liệu tự nhiên phải được cộng một lần.

Điều gì thay đổi khi AI được trao danh mục và kệ nguyên liệu của bạn?

Khác biệt không nằm ở một mô hình thông minh hơn. Mà nằm ở thứ mô hình được trao trong yêu cầu. Khi mỗi lần chạy mang theo những nguyên liệu bạn có, kèm mô tả mùi, chỉ số độ mạnh, con số thời gian lưu, mức trần liều cho các nguyên liệu mạnh và giới hạn IFRA cho các dòng có giới hạn, mô hình sáng tác từ sự thật thay vì từ ký ức về chữ nghĩa. Nó không thể gọi tên một nguyên liệu không có trong danh sách. Một nguyên liệu độ mạnh 9 đến kèm mức trần báo cho mô hình biết nó sống ở mức một phần nhỏ của một phần trăm. Câu trả lời trả về là các dòng từ kệ của bạn, mỗi dòng có phần trăm và vai trò, và các tỷ lệ được chuẩn hóa lại bằng mã đúng 100 trước khi bạn thấy, rồi được đối chiếu lại với kệ nguyên liệu.

Đó là cách AI Studio của PerfuMate hoạt động, và sự phân biệt đủ quan trọng để nói rõ: mô hình được trao danh mục và kệ nguyên liệu của bạn mỗi lần chạy. Nó không được huấn luyện trên chúng. Không gì của bạn trở thành một phần của mô hình, và cùng một yêu cầu với một kệ khác sẽ cho một công thức khác, vì kệ nguyên liệu chính là bản mô tả ý tưởng.

Một công cụ như vậy làm tốt được gì?

• Phác một cấu trúc từ bản mô tả ý tưởng. “Một mùi cam chanh gỗ khô cho mùa hè, dưới 15 nguyên liệu, từ những gì tôi có” trả về một bộ khung bạn cân được trong mười phút.
• Gợi ý chất thay thế từ chính các chai của bạn. Nếu bản mô tả cần đàn hương mà bạn có Javanol nhưng không có tinh dầu đàn hương, nó viết Javanol ở liều của Javanol.
• Biến một chỉnh sửa thành các dịch chuyển tính bằng gam. “Bớt ngọt, khô hơn” trở thành một dòng vanillin nhỏ hơn và một dòng vetiver mới, từ những chai bạn có.
• Giữ phép tính chính xác. Độ pha loãng, tổng bằng 100 và các mức trần an toàn được xử lý bằng mã bao quanh mô hình, không phải do mô hình làm.

Nó vẫn thất bại ở đâu?

Ở giấy thử. Một mô hình được trao dữ kiện tuyệt vời vẫn không có mũi. Nó không thể biết rằng chai bergamot của bạn đã cũ và mất mùi, hay rằng hai nguyên liệu mà mỗi cái đọc ra ổn sẽ đánh nhau trong diễn biến mùi hương, hay rằng ý tưởng đằng sau bản mô tả hay hơn chính bản mô tả. Đôi khi nó cũng sẽ quá liều một nguyên liệu lặng lẽ và thiếu liều một nguyên liệu to trong phạm vi mức trần được trao, vì mức trần là hàng rào, không phải sự phán đoán. Hãy coi kết quả là một bản nháp đầu có năng lực từ một người đã đọc mọi thứ và chưa ngửi gì.

Nên dùng một công thức do AI viết như thế nào?

1. Cân bản phác đúng như đã viết, ở cỡ thử nhỏ, trước khi thay đổi bất cứ điều gì.
2. Đọc giấy thử ở mười phút, một giờ, bốn giờ và sáng hôm sau, và viết điều sai trong một câu.
3. Đưa câu đó trở lại làm bản mô tả ý tưởng tiếp theo, hoặc tự dịch một dòng đó.
4. Giữ mọi phiên bản. Công thức thành công thường là bản thứ ba hoặc thứ tư, và chính phần khác biệt so với bản đầu mới dạy bạn điều gì đó.

Vòng lặp chính là sản phẩm. Một AI viết bản nháp đầu trong vài giây hữu ích chính vì giấy thử, chứ không phải mô hình, có tiếng nói sau cùng.

Đó là điều AI Studio được xây dựng để làm: nó chỉ sáng tác từ kệ nguyên liệu của bạn, được trao danh mục, các chai của bạn và giới hạn IFRA mỗi lần chạy và không bao giờ được huấn luyện trên chúng, trả về những dòng bạn cân được, và đưa bản phác thẳng vào trình soạn, nơi hồ sơ hương và biểu đồ diễn biến mùi hương cho thấy nó sẽ đọc ra thế nào trong ngày. Bàn pha chế bắt đầu miễn phí.