جيفري لاي، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة IrisGo – سلسلة المقابلات

جيفري لاي، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة IrisGo، هو رائد أعمال في مجال الذكاء الاصطناعي وقائد منتجات ذو جذور عميقة في المساعدين الذكيين وتكنولوجيا اللغة. قبل إطلاق IrisGo في عام 2025 والعمل كشريك مؤسس في صندوق الذكاء الاصطناعي، قضى لاي أكثر من 12 عامًا في شركة Apple (AAPL ) ، حيث ساهم في بناء وتوسيع سيري، وأخيرًا شغل منصب مدير هندسة اللغة في سيري. ركز عمله على تعزيز الذكاء الاصطناعي المتعدد اللغات، بما في ذلك تطوير الإصدار الصيني من سيري. قبل شركة Apple، شغل مناصب هندسية في شركة Cisco Systems (CSCO ) وأكمل تدريبًا في مجموعة الروبوتات الذكية في مركز أبحاث Ames التابع لناسا. مع مسيرة مهنية تشمل الروبوتات والبرمجيات المؤسسية وذكاء المستخدم، ركز لاي باستمرار على جعل التكنولوجيا المعقدة أكثر سهولة وفعّالية في سير العمل اليومي.

IrisGo تعمل على تطوير نظام تشغيل ذكاء اصطناعي مصمم للأجهزة الشخصية الجديدة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. بدلاً من العمل كمساعد محادثة مستقل، تم بناء المنصة لمراقبة كيفية أداء المستخدمين للمهام عبر التطبيقات، و学习 سير العمل تلك، وتحويلها إلى سير عمل قابل لإعادة الاستخدام من خلال مساعد ذكي يعمل على الجهاز. يركز النهج الأساسي على السماح للمستخدمين بتعليم النظام مهمة مرة واحدة ثم تحويل ذلك العملية إلى سير عمل قابل لإعادة الاستخدام، مما يساعد في تقليل العمل الرقمي المتكرر. من خلال الاستفادة من قدرات المعالجة الذكية المخصصة الموجودة في أجهزة الكمبيوتر الشخصية الحديثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، تهدف IrisGo إلى تمكين التأتمات أكثر خصوصية وسرعة ووعي سياقي، ووضع نفسها داخل السوق المتزايدة لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها تنفيذ المهام بنشاط نيابة عن المستخدمين بدلاً من تقديم التوصيات فقط.

بعد مساعدتك في بناء سيري في شركة Apple، ما هي الخبرات المحددة التي أقنعتك بأن الوقت قد حان لبدء IrisGo، وما هو المشكل الرئيسي في التفاعل بين الإنسان والحاسوب الذي شعرت أنه لا يزال بدون حل؟

عندما كنا نبني سيري، كنا مركزين بشكل لا يصدق على فهم اللغة الطبيعية. لكن سيري واجهت صعوبات مع السياق، وهو تحدي لأن الطريقة التي يعمل بها الناس في الواقع وتتواصل مليئة بالسياق الضمني. عندما تسأل زملاءك، “هل يمكنك إرسال لي ذلك التقرير؟”، يعرفون التقرير الذي تقصده. يعرفون تاريخك المشترك، مشروعك الحالي، ما كنت قد ناقشته. لم يكن سيري يمتلك ذلك.

لمدة طويلة، تم تصميم الذكاء الاصطناعي للرد عليك. تكتب شيئًا، تحصل على رد. هذا نموذج التفاعل الذي ورثناه من محركات البحث والrobots المحادثة. لكن معظم ما يفعله الناس على الكمبيوتر ليس سؤالا، بل سير عمل. قم بتجميع هذا التقرير. قارن بين هذه الإصطبلات. استخرج البيانات من ثلاثة تطبيقات مختلفة وتنسيقها في وثيقة. هذا النوع من العمل لا يناسب نموذج الرد على السؤال.

ما أقنعني لبدء IrisGo هو إدراكي بأن الصناعة لم تكن تبني للاستخدامات اليومية. الجميع كان يبني نماذج أكثر ذكاءً، وفهمًا لغويًا أفضل، استجابات أسرع. لكن الفجوة الأساسية، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي فعلاً أداء العمل، لا يزال موجودًا. هذا هو المشكل الذي حاولنا حلّه.

عندما نظرنا إلى سنوات عملك على سيري، ما كانت أكبر الدروس التي تعلمتها حول حدود المساعدين الصوتيين، خاصة فيما يتعلق بفهم السياق والنية وسلوك المستخدم؟

الدروس الأكبر التي تعلمتها هي أن السياق هو كل شيء. الناس نادرًا ما يتواصلون بأوامر معزولة؛ طلباتهم تتأثر بما يعملون عليه وما يحاولون إنجازه. كانت المساعدين الصوتيين في البداية مصممة حول الإجابة على طلبات فردية، وهو ما يعمل جيدًا للعديد من المهام ولكن أقل فعالية للعمل المستمر الذي يمتد عبر تطبيقات وسيور عمل متعددة. هذا ما علمني أن فهم النية يتطلب فهم السياق، وأن هذا الإدراك أصبح واحدة من الأفكار الأساسية وراء IrisGo.

ما تعلمناه هو أن النية غالبًا ما تكون متعددة الطبقات. يقول شخص ما شيئًا ويعني شيئًا آخر، والحصول على ذلك بشكل صحيح يتطلب فهم الشخص، وليس فقط الكلمات. هذا الفهم مخبأ في IrisGo من البداية.

IrisGo غالبًا ما يوصف بنظام تشغيل ذكاء اصطناعي بدلاً من مساعد ذكاء اصطناعي. ما هو الفرق، ولماذا تعتقد أن الصناعة تحتاج إلى طبقة برمجية جديدة للعصر الجديد من أجهزة الكمبيوتر التي تعمل بالذكاء الاصطناعي؟

مساعد الذكاء الاصطناعي ينتظرك. تفتحه، تكتب شيئًا، يرد، ثم ينتهي. نموذج التفاعل أساسًا نفس نموذج محرك البحث، حيث يقدم المستخدم طلبًا ويولد الذكاء الاصطناعي استجابة.

IrisGo، الذي هو نظام تشغيل ذكاء اصطناعي، يعمل إلى جانب كل ما تفعله، عبر نظامك بأكمله، في جميع الأوقات. لديه الوصول إلى ملفاتك، تطبيقاتك، متصفحك، بريدك الإلكتروني. يفهم كيف تعمل لأنها كانت ت观 فيك، وبإذن منك. وأهم من ذلك، يمكنه العمل، وليس مجرد النصيحة.

فكر في ما فعلته نظام التشغيل Windows للحوسبة الشخصية. قبل ذلك، كان عليك أن تكون تقنيًا لاستخدام الكمبيوتر. أنشأت Windows طبقة عالمية و直觉ية بين الناس والبرمجيات. تحتاج عصور الكمبيوتر التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إلى نسخة منها، أخذ القوة الخام للنماذج الذكية وجعلها مفيدة حقًا للأشخاص الذين يقومون بعملهم اليومي.

هذا ما هو IrisGo: طبقة الذكاء في الكمبيوتر الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي. عندما تطرح أجهزة الكمبيوتر التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بدون تلك الطبقة، لديك فقط شريحة قوية جالسة عاطلة. ما تحتاجه هو برمجية تعرف كيف تجعلها تعمل نيابة عن الشخص الذي يستخدمها.

أحد الأفكار الرئيسية في IrisGo هو أن المستخدمين يمكنهم تعليم النظام مهمة من خلال 演示 واحدة. لماذا تعتقد أن نموذج “مراقبة وتعلم” هو أكثر طبيعية من النماذج الأخرى مثل التوجيه أو بناء سير العمل يدوياً؟

ما يجعل ميزة “Watch and Learn” قوية جدًا هو أنها تستند إلى كيفية تعليمنا لبعضنا البعض. عندما تدرج موظفًا جديدًا، لا تكتب له تعليمات بطريقة 40 خطوة. تريه كيف تفعل شيئًا مرة واحدة، يراقب، يتعلم، ويأخذها من هناك. هذا直觉ي. هذا طبيعي.

المشكلة مع التوجيه هي أنها تضع العبء على المستخدم لتحديد بالضبط ما يريد، بطريقة يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها.对于 استفسارات بسيطة، يعمل ذلك جيدًا. لكن ماذا عن سير العمل المعقدة متعددة الخطوات التي تتضمن ملفاتك الخاصة وطريقة عملك الخاصة؟ يمكن أن ينهار بسرعة. معظم الناس لا يستطيعون وصف سير عملهم بدقة كافية لتحفيز الذكاء الاصطناعي على أداءها بشكل صحيح.

الแสดง أسهل من القول. هذه ليست فكرة جديدة؛ إنها الحس السليم. ما تفعله ميزة “Watch and Learn” هو تطبيق المنطق على التأتمات. تفعل المهمة مرة واحدة، بالطريقة التي تفعلها عادة. يتعلم IrisGo النمط. ومن ذلك الحين فصاعدًا، يتعامل مع سير العمل نيابة عنك.

ما يفرق بين وكيل ذكاء اصطناعي حقيقي والذي يتبع ببساطة الإرشادات؟

الإجابة القصيرة هي أن وكيل ذكاء اصطناعي حقيقي يمتلك سياقه الخاص، ويأخذ قرارات الحكم الخاصة به، ويواصل العمل حتى عندما لا تكون تراقبه.

مساعد المحادثة هو تفاعلي بالتصميم. يعيش ويموت بالتوجيه. تمنحه توجيهًا، ينفذه، ثم يتوقف. إذا تغير شيء ما، أو فشل خطوة، أو احتاج إلى التكيف، يضيع. سيسألك ماذا تفعل بعد ذلك.

وكيل ذكاء اصطناعي حقيقي يمتلك هدفًا، وليس مجرد توجيه. لديه سياق حول البيئة التي يعمل فيها. يمكنه التعامل مع الاستثناءات. يمكنه أن يقرر ما إذا كان سيستمر، أو يعيد المحاولة، أو يرفع شيئًا لمراجعة إنسانية. وأهم من ذلك، يمكنه تشغيل الخلفية بينما تعمل على أشياء أخرى.

معظم ما يتم بيعه كـ “وكلاء ذكاء اصطناعي” اليوم هو في الواقع مساعدين محادثة متقدمين بخطوات إضافية. الفجوة بين هذه المنتجات والاستقلالية الحقيقية هائلة. ما يجعل IrisGo مختلفًا هو أنه يبدأ من نموذج لطريقة عملك، مُتعلم مباشرة من مراقبتك، ويستخدم ذلك لاتخاذ القرارات الصحيحة، وليس مجرد اتباع الإرشادات.

لقد تحدثت عن أهمية الذاكرة المستدامة والسياق المحلي. لماذا هذه القدرات أساسية إذا كان الذكاء الاصطناعي سيجاوز الإجابة على الأسئلة ويتحرك لتنفيذ أعمال نيابة عن المستخدم؟

تخيل توظيف مساعد لا يتذكر كل صباح من أنت، ما تعمل عليه، أو كيف تفضل الأمور. ستقضي نصف يومك في إعادة شرح السياق، وست trởي جدًا متضايقًا. هذا أساسًا ما يطلب منه أدوات الذكاء الاصطناعي اليوم.

الذاكرة المستدامة تعني أن النظام يعرفك. يعرف مشاريعك، سير عملك، تفضيلاتك، وكيف تطور الأشياء مع مرور الوقت. لا تحتاج إلى إعادة تأسيس السياق في كل جلسة. يحمل الذكاء الاصطناعي ذلك إلى الأمام.

السياق المحلي بالغ الأهمية أيضًا، لأن عملك لا يعيش في السحابة. يعيش على جهازك، في الملفات، التطبيقات، البريد الإلكتروني، علامات التبويب في المتصفح. يعمل IrisGo على جهازك، مما يعني أنه يمكنه الوصول إلى بيئة عملك بأكملها ويعمل نيابة عنك عبر كل ذلك.

هذان الأمران معًا — الذاكرة والوصول المحلي — هما ما يسمحان للذكاء الاصطناعي ب停止 كونه أداة تستخدم وبدءًا في أن يصبح نظامًا يعمل من أجلك. نحن نرى المزيد من شركات التكنولوجيا تدرك أهمية هذا، بما في ذلك شركات التكنولوجيا الكبيرة، لذلك هذا هو تأكيد واضح لمنهجنا.

الخصوصية لا تزال واحدة من أكبر المخاوف المحيطة بالذكاء الاصطناعي. كيف تتوازن بين الحاجة إلى التخصيص والذاكرة وتوقعات المستخدم حول الأمان وملكية البيانات؟

افتراض أن الخصوصية والتخصيص في صراع هو أول ما يجب تحديه. بنينا IrisGo بحيث يمكن أن يحدث التخصيص على الجهاز، وليس فقط في السحابة.

معظم معالجة IrisGo تحدث محليًا، على جهازك. سير عملك، ملفاتك، سياقك كلها تظل معك. لا تتم معالجة السحابة إلا عندما تُؤذن صراحة، وعندما تتم، تكون مشفرة من النهاية إلى النهاية. أنت في السيطرة على ما يذهب إلى哪里.

هذا النموذج يجعل IrisGo أكثر قوة، لأنه يمكنه الوصول إلى السياق الكامل لبيئة عملك. ويعني أن المستخدمين لا يضطرون إلى الاختيار بين ذكاء اصطناعي مفيد وأمني.

الناس يثقون في أجهزتهم الشخصية بالعمل الحساس. هدفنا هو جعل IrisGo يستحق نفس الثقة. هذا هو التصميم الأساسي للمنتج.

IrisGo يتم شحنها بالفعل على أجهزة الكمبيوتر التي تعمل بالذكاء الاصطناعي من شركة Acer، مع خطط لتوسيع نطاقها ليشمل مصنعي أجهزة كمبيوتر إضافيين. كيف ترى أهمية شراكات التوزيع في تحديد منصات الذكاء الاصطناعي التي ستحقق في النهاية قبولًا على نطاق واسع؟

التوزيع هو أمر بالغ الأهمية لتحقيق قبول على نطاق واسع. انظر إلى تاريخ المنافسة بين المنصات في التكنولوجيا. فازت نظام التشغيل Windows لأنها كانت موجودة تقريبًا على كل جهاز كمبيوتر. فاز نظام التشغيل Android لأنها كانت نظام التشغيل الأكثر استخدامًا لأجهزة الجوالات التي لم تكن أيفون. الشركات التي حاولت الفوز من خلال جودة المنتج فقط، دون توزيع يدعمه، لم تنجح في الغالب.

سوق أجهزة الكمبيوتر التي تعمل بالذكاء الاصطناعي يتبع نمطًا مشابهًا. عندما يتم تثبيت IrisGo على جهاز، يكون هناك عند فتح العبوة. لا تحتاج إلى البحث عنه، أو تحميله، أو اتخاذ قرار لمنحه فرصة. هذا ميزة كبيرة.

نحن بالفعل في 3 ملايين جهاز لابتوب من Acer سيتم شحنها هذا العام، ونحن في محادثات مع مصنعي أجهزة كمبيوتر من الدرجة الأولى الإضافيين. الهدف هو أن يكون نظام التشغيل IrisGo هو نظام التشغيل الافتراضي لأجهزة الكمبيوتر الشخصية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. استراتيجية التوزيع هذه هي جزء مركزي من كيفية أن نصبح معيارًا في هذه الفئة.

عندما يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرين على التعامل مع الفواتير والبحوث والتقارير وسير العمل التجارية الأخرى، ما هي التحديات الجديدة للحوكمة والرقابة والثقة التي يجب على المنظمات الاستعداد لها اليوم؟

التحدي الأول هو القدرة على المراجعة. عندما يكمل وكيل الذكاء الاصطناعي سير عمل، مثل معالجة فاتورة أو إنشاء تقرير، هل يمكنك رؤية ما فعل، ولماذا فعل ذلك، ومن أين جاءت البيانات؟ هذا النوع من سجل المراجعة الشفافة ضروري للامتثال والكشف عن الأخطاء قبل أن تتراكم.

التحدي الثاني هو تحديد الحدود. ما هي سير العمل المناسبة للتنفيذ المستقل، وأي منها تتطلب مراجعة إنسانية؟ تحتاج الشركات إلى سياسات واضحة حول هذا. النزعة هي السماح للذكاء الاصطناعي بفعل المزيد والمزيد، بالتدريج، ثم يدركون في النهاية أن قرارات ذات عواقب كبيرة يتم اتخاذها بدون رقابة كافية.

الثالث هو تعديل الثقة. يحتاج الموظفون إلى فهم ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله وما لا يستطيع فعله، وعندما يجب التحقق من مخرجاته بدلاً من افتراض أنها صحيحة. هذا مشكلة ثقافة وتدريب كما هو تكنولوجي.

أعتقد أن المنظمات التي تستعد لهذا اليوم سيكون لديها ميزة معنوية، لأن مع نمو قدرات الذكاء الاصطناعي، ستتراكم إطارات الحوكمة.

خمس سنوات من الآن، هل تعتقد أن الناس سيقضون معظم وقتهم في التفاعل مع الذكاء الاصطناعي من خلال واجهات المحادثة، أو سيتلاشى الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد إلى الخلفية وسيتم تنفيذ العمل بدون سؤال؟

المسار يظهر بالفعل أن الذكاء الاصطناعي سيتحرك بشكل متزايد إلى الخلفية. النموذج الذي نبني نحوه هو أن جهاز الكمبيوتر الخاص بك يفهم عملك ويتولى قطع العمل الروتيني، بحيث يُحرر انتباهك للأشياء التي تتطلب حقًا أنت.

فكر في كيفية عمل نظام الطيار الآلي في الطيران. الطياران لا يضعون أيديهم على كل شيء في كل لحظة من كل رحلة. النظام يتعامل مع القاعدة. والإنسان يشارك عندما تكون الحكم والخبرة ضرورية. هذا مستقبل العمل المعزز بالذكاء الاصطناعي. جهاز الكمبيوتر الخاص بك يتعامل مع سير العمل المتكرر القائم على القواعد. أنت تركز على الاستراتيجية والابتكار والقرارات التي تتطلب حكمًا إنسانيًا حقيقيًا.

خمس سنوات من الآن، سيكون الأشخاص الأكثر إنتاجية أولئك الذين ي стояون إلى جانب الأنظمة التي تفهم كيف يعمل المستخدم. في الماضي، قام الناس بكل العمل على أجهزتهم الشخصية. في المستقبل، سيعمل جهاز الكمبيوتر الخاص بك أيضًا من أجلك.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم المزيد يجب أن يزوروا IrisGo.