بوبي سامويلز، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة بروتيج – سلسلة المقابلات

بوبي سامويلز يقود استراتيجية بروتيج وتطبيقها عبر المنتج والتسويق وتكوين رأس المال. وهو مؤسس مشارك لشركة بروتيج في عام 2024، وشغل منصب الرئيس التنفيذي منذ البداية. تحت قيادته، جمعت بروتيج 35 مليون دولار في التمويل ووسعت إلى 30 مليون دولار في إيرادات السنة الأولى الكاملة من العمل. في وقت سابق، كان بوبي مدير عام لخصوصية هاب في داتافانت، حيث ساعد في قيادة نمو الشركة قبل اندماجها البالغ 7.0 مليار دولار مع سيوكس هيلث لإنشاء أكبر نظام محايد لبيانات الصحة في الولايات المتحدة. في وقت سابق، قاد الشراكات في لايفرامب، حيث طور الخبرة في بناء شبكات بيانات محايدة. يحمل بوبي ماجستير في إدارة الأعمال من جامعة ستانفورد ودرجة البكالوريوس من كلية هارفارد، حيث كان رئيسًا لصحيفة هارفارد كريمسون. إنه يأتي بخبرة عميقة في تبادل البيانات المنظم وترجمة البنية التحتية المعقدة إلى تمكين موثوق به للذكاء الاصطناعي للشركاء المؤسسين. (RAMP )

بروتيج هي شركة بنية تحتية للبيانات تربط أصحاب مجموعات بيانات قيمة ومملوكة بمنشئي نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقدم طريقة محكمة واولية للخصوصية لترخيص الوصول إلى بيانات التدريب على نطاق واسع. تأسست في عام 2024، تركز المنصة على فتح البيانات المتعددة مثل السجلات الطبية والتصوير والفيديو والصوت التي يصعب على فرق الذكاء الاصطناعي الحصول عليها، مع منح مقدمي البيانات سيطرة كاملة على الخصوصية والامتثال وتحقيق الربح. بالنسبة لمطوري الذكاء الاصطناعي، تسهل بروتيج اكتشاف الحصول من خلال كتالوج منظم وأدوات للفلاتر والجمع بين مجموعات البيانات، مما يساعد على تسريع التطوير عبر قطاعات الرعاية الصحية والوسائط وغيرها. في جوهره، تهدف الشركة إلى أن تصبح طبقة البيانات الموثوقة للذكاء الاصطناعي، مما يقلل من أحد أكبر عرقلة في تطوير النماذج الحديثة.

ما هو ما ألهمك لتأسيس بروتيج، وكيف أثرت تجاربك في قيادة مبادرات البيانات والخصوصية والتحول التنظيمي في داتافانت – وكذلك الأدوار السابقة في لايفرامب – على رؤيتك لإنشاء الشركة؟

أظهر لي تجربتي في داتافانت قوة وcomplexity من الاتصال بالبيانات مسؤول في النطاق. بنى داتافانت منصة ساعدت على ربط المعلومات الصحية الحساسة مع الحفاظ على خصوصية المرضى، وأصبح من الواضح لي أن البيانات الخاضعة للإدارة الجيدة يمكن أن تدفع التقدم الاجتماعي الكبير. ولكن عندما لا يكون كذلك، يمكن أن يحدث ضررًا حقيقيًا.

随着 تسارع الذكاء الاصطناعي، رأيت نفس النمط يتكرر: التركيز على الحوسبة وعمارة الذكاء الاصطناعي، ولكن ليس كثيرًا على البيانات التي تدفع النماذج نفسها. فرضت فرضية أن العرقلة الكبيرة التالية هي الوصول إلى البيانات الصحيحة. أردت بناء طبقة بنية تحتية للبيانات تجعل مشاركة البيانات آمنة وشفافة ومتعاونة لصاحبي البيانات وبنائين الذكاء الاصطناعي، مع تقديم خبرة محددة للبيانات للذكاء الاصطناعي لدعم التطورات البحثية للذكاء الاصطناعي. هذا ما أدى إلى بروتيج.

توصف بروتيج نفسها بأنها تبني “العمود الفقري لاقتصاد بيانات الذكاء الاصطناعي”. كيف تعرف هذه الطبقة، وماذا تبدو بنية تحتية حقيقية للبيانات للذكاء الاصطناعي في الممارسة؟

بروتيج هي الأنسجة الضامة التي تتيح لمالكي البيانات ومطوري الذكاء الاصطناعي التعاون بأمان وكفاءة. بنية تحتية حقيقية للبيانات للذكاء الاصطناعي تفعل أكثر من تخزين أو نقل البيانات؛ إنها تؤكد الأصل وتدير الأذون وتضمن أن كل مجموعة بيانات تستخدم بطريقة أخلاقية وبالموافقة. في الممارسة، إنها منصة واحدة حيث يمكن لمالكي المحتوى ترخيص البيانات بثقة ويتحصلون على تعويض مناسب، ومطوري الذكاء الاصطناعي يمكنهم الوصول إلى مجموعات البيانات الحاسمة عبر الصناعات والمناطق والأنماط والتنسيقات التي يحتاجونها لتدريب وتقييم النماذج مسؤول.

إحدى مهماتك الأساسية هي ضمان أن يتم تدريب النماذج على مجموعات بيانات مرخصة وتمثيلية ومتوافقة. كيف تعمل بروتيج على تشغيل التموين الأخلاقي على نطاق واسع؟

نعمل على الأخلاقيات من خلال الأنظمة، وليس الشعارات. مع كل مصدر ومحتوى بيانات نجمعها ونقدمها، نضمن أن مالكي الحقوق يحتفظون بالملكية مع شروط ترخيص واضحة وحماية الخصوصية

تجمع منصتنا بين خبرتنا البحثية البشرية وأنابيب البيانات والأنظمة التي تتناسب مع تقديم البيانات المحمية بالحقوق. كما نعمل مع عملائنا لضمان أن تكون البيانات ممثلة للسكان في العالم الحقيقي وانعكاسًا لحالات الاستخدام في العالم الحقيقي. من خلال معالجة كل من الموردين والمتعاملين مع البيانات بالوضوح والاتساق، نحافظ على الامتثال والعدالة والثقة.

لم تكن صناعة الذكاء الاصطناعي مدفوعة لفترة طويلة بمنطق “الحفر أولا، وسؤال لاحقا”. كيف ترى ترخيص البيانات الشفافة يعيد تشكيل العلاقات بين مقدمي البيانات ومطوري الذكاء الاصطناعي؟

الشفافية تحول الاستخراج إلى تعاون. بدلاً من الحفر، لدى شركات الذكاء الاصطناعي خيار ترخيص البيانات بطريقة أخلاقية من مقدمي البيانات المعتمدون، مما يخلق حوافز أفضل للطرفين. يحصل مقدمو البيانات على إيرادات وسيطرة، ويحصل مطوري الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات نظيفة وعالية الجودة دون مشاكل قانونية وملكية فكرية.

يؤدي هذا التحول إلى بناء الثقة، والتي تفتح بدورها سرعة التطوير في الذكاء الاصطناعي. عندما يرى المنظمون أن الذكاء الاصطناعي يمكن بناؤه مسؤولًا بالموافقة والتعويض الواضحين لحقوق البيانات، يفتح ذلك المزيد من حالات الاستخدام ومتطلبات البيانات. هذا يخلق طلبًا أكبر على مجموعات بيانات عالية الجودة، مما يبدأ عجلة طاقة طبيعية: يجذب أفضل مصادر البيانات المشترين، والمتعاملون يجذبون المزيد من مصادر البيانات عالية الدقة. الجميع يستفيدون.

يُعتبر البيانات الاصطناعية في كثير من الأحيان حلاً للتحديات المتعلقة بالخصوصية والانحياز. أين تقع التوازن الصحيح بين مجموعات البيانات الاصطناعية ومجموعات البيانات في العالم الحقيقي، خاصة في قطاعات محددة مثل الرعاية الصحية؟

البيانات الاصطناعية مفيدة للاختبار والتوسيع، ولكنها لا يمكن أن تحل تمامًا محل التعقيد الكامل للأنشطة في العالم الحقيقي التي تولد بيانات التدريب والتقويم. هذا صحيح بشكل خاص في الرعاية الصحية، حيث يهم تاريخ العلاج الطويل للمريض والنتائج في سياق نهج الرعاية.

نعتقد بشكل أساسي أن الذكاء الاصطناعي الذي لم يتم تدريبه على تعقيدات العالم الحقيقي بالكامل لا يمكن أن ينتج بياناتًا اصطناعية تمثيلية للعالم الحقيقي. من المحتمل أن يكون التوازن الصحيح سيكون نهجًا هجينًا، حيث سنحتاج إلى المزيد من مصادر البيانات المفيدة والعالية الجودة التي يتم حبسها حاليًا ويتعين فتحها، ثم دمجها مع البيانات الاصطناعية التي يتم توليدها بواسطة الذكاء الاصطناعي لحالات الاستخدام المحددة.

كيف تمكن بروتيج المنظمات من مشاركة البيانات الحقيقية القيمة بأمان، دون كشف المعلومات المملوكة أو بيانات المرضى أو الملكية الفكرية؟

الأمان والخصوصية مبنيتان في كل خطوة من الرحلة. سواء كان ذلك من خلال الأنظمة الداخلية أو شركائنا في تحديد الهوية وشركائنا في الخصوصية الذين يؤكدون تحويلات البيانات لدينا، نضمن أن بياناتنا تبقى داخل الحدود المقصودة.

في الرعاية الصحية، هذا يعني الامتثال لأطر الخصوصية والامتثال لجميع تحويلات البيانات لدينا. في وسائل الإعلام، يعني ذلك ضمان ترخيص المحتوى فقط للاستخدامات المقصودة وفقًا للشروط والفترات المحددة.

随着 استمرار نمو نماذج الأساس، ما الذي سيحدد الجيل التالي من خطوط أنابيب بيانات التدريب عالية الجودة؟

سيتحدد بواسطة ثلاثة مبادئ: الأصل، والدقة، والغرض.

الأصل يعني تتبع كامل إلى المصدر والشروط. الدقة تعني تحضير مجموعات بيانات محددة لتحديد أنماط أو حالات استخدام معينة بدلاً من مجموعات بيانات عامة – أو بيانات ليست بالكامل انعكاسًا لحالات العالم الحقيقي. الغرض يعني محاذاة اختيار البيانات مع نتائج ملموسة حقيقية، وليس فقط معايير التكلف.

معًا، هذه المبادئ تفتح طريقًا نحو استخدام بيانات عالية الجودة لتشغيل نماذج أفضل.

كيف تؤثر اللوائح الناشئة مثل قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي والاطار القادم في الولايات المتحدة على نهج بروتيج للاامتثال والتعاون البيانات عبر الحدود؟

تؤكد هذه اللوائح نهجنا الذي قمنا بإنشاء الشركة عليه. تؤكد على الشفافية والأصل وإدارة المخاطر، وهي مدمجة في منتجاتنا ومنصتنا بشكل افتراضي.

نعتقد أن الفرص المستقبلية للذكاء الاصطناعي يجب أن تحمي حقوق المالكين وتحافظ على ضوابط الخصوصية الصارمة. من خلال معاملة هذه الأمور على أنها غير قابلة للمفاوضة، نساعد شركائنا في البيانات وشركائنا على التقدم بثقة وثقة في مشهد الذكاء الاصطناعي المتغير. هدفنا هو جعل تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول ليس فقط الشيء الصحيح الذي يجب فعله، ولكن أيضًا الشيء الأسهل الذي يجب فعله.

ما الدور الذي تلعبه شفافية البيانات والأصل في إعادة بناء الثقة العامة في أنظمة الذكاء الاصطناعي؟

الثقة تبدأ بالتتبع. عندما يفهم الناس من أين أتت البيانات وكيف يتم استخدامها، فإنهم أكثر احتمالًا للثقة في نتائج الذكاء الاصطناعي.

الشفافية والأصل تخلق مسؤولية من مالك البيانات إلى مطور النموذج إلى المستخدم النهائي. تتحول إلى نظام الذكاء الاصطناعي من صندوق أسود إلى شيء أكثر فهمًا ووضوحًا.

بعد نمو 20 ضعفًا وتمويل سلسلة أ 25 مليون دولار، كيف تتوازن بين التوسع السريع والحفاظ على التزامات بروتيج الأخلاقية وأمانها — وماذا يأتي بعد ذلك عند استمرار تشكيل كيفية تدريب المنظمات لنماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول؟

الأخلاقيات والأمان هما الأساس الذي يسمح لنا بالتوسع. كل عملية جديدة وشراكة ومنتج يتم قياسها ضد العمل كما لو كان الآخرون يراقبون. إذا رأى الجميع كيف نعمل والقرارات التي اتخذناها، أريد أن يكونوا فخورين.

نحن نوسع نطاقنا إلى مجالات جديدة خارج الرعاية الصحية ووسائل الإعلام، بالإضافة إلى إنشاء منتجات بيانات جديدة مثل بيانات التقييم للاختبارات كما تسعى منظمات الذكاء الاصطناعي إلى تحسين قياس أداء الذكاء الاصطناعي لحالات الاستخدام في العالم الحقيقي. هدفنا هو أن نصبح المنصة الموثوقة الوحيدة للبيانات الحقيقية في العالم والخبرة للذكاء الاصطناعي، مبنية لتشغيل تقدم الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل.

 شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا بروتيج.