Dr. Yair Adato, CEO a zakladatel Bria – Rozhovorová série

Dr. Yair Adato, CEO a zakladatel Bria, je odborník na strojové učení a počítačové vidění, který je známý svou schopností spojit pokročilou technologii s reálnými obchodními aplikacemi. Před založením Bria působil jako technický ředitel Trax Retail, kde sehrál klíčovou roli při transformaci společnosti z 20členné startupu na globálního jednorožce s více než 850 zaměstnanci. Během své kariéry působil Yair také jako poradce pro několik AI-poháněných projektů, včetně Sparx, Vicomi, Tasq, DataGen a Anima. Jeho vedení je charakterizováno silným závazkem k odpovědné inovaci, vlastnictví dat a demokratizaci AI technologií.

Bria je průkopnická společnost v oblasti odpovědného vizuálního generativního AI, založená s cílem vytvořit otevřenou a etickou platformu pro generování obrazů. Společnost používá unikátní přístup, který odměňuje majitele dat za jejich příspěvky prostřednictvím atribučního motoru, zajišťující transparentnost a spravedlnost v AI ekosystému. Díky zaměřením na kreativitu, spolupráci a soulad umožňuje Bria organizacím bezpečně integrovat generativní AI do svých pracovních postupů a stanovit nové standardy pro odpovědnost a důvěru ve vizuálním obsahu..

Založil jste Bria, aby jste vytvořil odpovědnou a otevřenou platformu pro vizuální generativní AI. Co vás inspirovalo k založení společnosti a jaké byly rané výzvy nebo poznatky, které určily směr společnosti?

Viděl jsem Goodfellowa prezentovat GAN článek v roce 2014 a bylo okamžitě jasné, že kreativní produkce se bude фундаментально měnit. Při sledování této prezentace byly důsledky zřejmé – nebylo to jen.incrementální zlepšení, ale jiný paradigm pro to, jak stroje mohou učit generovat vizuální obsah.

Ale od začátku jsem rozpoznal fundamentální mezeru v tom, jak tyto systémy byly budovány: žádná odpovědnost za trénovací data, žádný rámec pro odpovědné nasazení, žádná úvaha pro tvůrce, jejichž práce to vše ermögnila.

Rané výzvy nebyly technické – byly strukturální. Jak vytvořit generativní AI, které vylepší kreativní práci bez ohrožení lidí, kteří ji vytvářejí? Jak udělat tyto systémy použitelné v produkčních prostředích, kde právní jistota záleží stejně jako kvalita výstupu? Tyto otázky určily vše, co jsme postavili. Založili jsme Bria na principu, že inovace a odpovědnost nejsou protichůdné síly – musí postupovat společně, nebo technologie selže všem.

Vaše akademické zázemí v počítačovém vidění a více než 50 patentů spojují výzkum a reálnou inovaci. Jak toto zkušenosti ovlivnily technickou mapu a dlouhodobou strategii Bria?

Mé výzkumné zázemí mě naučilo myslet v systémech – jak různé vrstvy porozumění spojují, aby vytvořily význam. Mnoho mých patentů se zaměřuje na to, jak stroje interpretují strukturu vizuální informace, a tato mentalita přirozeně přešla do přístupu Bria. Podívejte se na generování obrazů jako na kompoziční proces, ne náhodný.

Ale patenty nejsou pouze o technologii – jsou o spojení technologie s obchodním realitou. Značná část našeho IP portfolia se zabývá systémem: jak vytvořit atribuční rámce, které spojují generovaný obsah se svými trénovacími zdroji? Jak vytvořit ekonomické modely, které odměňují tvůrce ve velkém měřítku? Tyto nejsou čistě technickými problémy – jsou to otázky infrastruktury, obchodních modelů a tržního designu.

Tento širší pohled určoval naší dlouhodobou strategii. Inovace nejsou pouze o pokroku v základních modelech. Je to o vytváření nových ekonomických struktur, nových smluvních rámců, nových způsobů, jak průmysl může fungovat udržitelně. Cílem není pouze produkovat lepší výsledky – je to pochopit, jak tyto výsledky jsou tvořeny, kdo k nim přispěl a jak hodnota proudí skrz systém. To je místo, kde se setkává věda s produkčním myšlením a obchodním architektem.

Bria právě oznámila FIBO, popsáno jako první deterministický vizuální základový model pro profesionální generaci AI. Co dělá FIBO fundamentálně odlišným od stávajících vizuálních AI systémů?

Název sám signalizuje náš přístup: FIBO stojí za Fibonacci, matematickou posloupnost slavnou pro své vrozené estetické vlastnosti. Zlatý poměr – poměr mezi po sobě následujícími čísly v Fibonacci posloupnosti – se objevuje v tom, co vnímáme jako vizuálně pěkné proporce v matematice, výtvarném umění, geometrii a architektuře. Vidíte to v rozměrech římského Pantheonu a Bílého domu, v lidském těle a obličeji, jak je ilustrováno v Leonardo da Vinciho Vitruviánském muži, a po celém přírodním světě. Tato souvislost mezi matematickou strukturou a vizuální krásou je přesně to, co FIBO ztělesňuje: estetická kvalita prostřednictvím formální struktury.

FIBO mění vztah mezi záměrem a výstupem. Většina vizuálních AI systémů vkládá vrstvy interpretace mezi to, co chcete, a co dostanete – zadáte prompt, model přeloží jej prostřednictvím jazykových kódérů, rozptýlí jej prostřednictvím hluku a doufáte, že výsledek odpovídá vašemu záměru. FIBO odstraňuje tyto vrstvy úplně.

Udělali jsme vizuální AI pracovat jako kód – každý kreativní prvek se stal editovatelným a opakovaným. To je průlom pro profesionály, kteří byli uvězněni s promptem ruletou.. To znamená, že každý prvek, osvětlení, úhel kamery, barevná paleta, kompozice, styl existuje jako explicitní, kontrolovatelná vlastnost. JSON struktura umožňuje upravit pouze parametry, které chcete, zatímco ostatní zůstanou uzamčené.

Spolupracujeme s Fal a NVIDIA (NVDA ) na demonstraci, jak deterministické generování skutečně funguje v praxi. JSON struktura sama otevírá černou skříňku – můžete vidět přesně, které parametry vytvořily obraz, reprodukovat jej a upravit jej s přesností. Je to úplně jiný paradigm než prompt inženýrství.

Tradiční text-to-image systémy spoléhají na stále složitější prompty, aby dosáhly specifických výsledků. Jak FIBO řeší problém složitosti promptů?

Dva problémy je třeba řešit. První, problém náhodnosti promptů, existuje, protože současné modely se snaží extrahovat uživatelský záměr a přidat, co model “myslí”, že je estetické nebo žádoucí prostřednictvím promptu. Druhý, nedostatek kontroly nad profesionálními vlastnostmi

FIBO invertuje to. Model byl trénován na více než 1 000 slov vizuálních popisů na obrázek, které explicitně kódují více než 100 nezávislých atributů ve formátu JSON. To nebylo po zpracování nebo extrahováno – bylo to rodinné trénovací formát. Protože každý atribut je reprezentován strukturálně od začátku, model se naučil vizuální kompozici jako soubor diskretních, kontrolovatelných parametrů, spíše než jako fuzzy interpretace textu.

To znamená v praxi: definujete estetický záměr prostřednictvím struktury, ne prostřednictvím “prompt a modli se”. Úroveň text-to-image zarovnání je fundamentálně vyšší, protože není žádný překladový vrstva. Mluvíte modelovým rodným jazykem. A protože vlastnosti jsou nezávislé, můžete iterovat na osvětlení bez náhodného změny kompozice, nebo upravit barevnou paletu bez ovlivnění stylu. Kontrola je chirurgicky přesná.

FIBO představuje “refine” workflow, který se liší od typické iterativní generace. Jak tohle mění přístup profesionálů k vizuální produkci?

Většina generativních workflow je iterativních ve frustrujícím způsobem – generujete, vyhodnocujete, upravujete prompt, generujete znovu, doufáte, že je to blíže. tohle “prompt a modli se”. Nikdy jste si úplně jisti, co se změnilo nebo proč.

Refine mění experimentování na design. Není třeba hádat, co nový prompt udělá – řídíte obraz, přesně jako byste ladili světlo nebo barvu v Photoshopu. . Nemusíte pracovat na JSON úrovni přímo – model jazyka-vize upravuje JSON pro vás na základě přirozených jazykových instrukcí. Ale JSON sám vám umožňuje pochopit přesně, co se stalo. Generujete počáteční obraz, prohlížíte jeho JSON reprezentaci, identifikujete, které vlastnosti potřebují úpravu – možná je osvětlení příliš intenzivní, nebo úhel kamery potřebuje posunout 15 stupňů – a upravíte pouze tyto hodnoty prostřednictvím jednoduchých instrukcí. Vše ostatní zůstane uzamčené.

Tato struktura je ideální pro agentic workflow. AI agent může analyzovat JSON, pochopit kompletní stav obrazu, učinit cílené úpravy a vysvětlit své důvody – všechny proto, že parametry jsou explicitní a interpretovatelné. Agent není hádání, co by mohla změna promptu udělat; dělá přesné úpravy známých vlastností.

To odstraňuje nepředvídatelnost, která držela profesionály skeptické vůči generativnímu AI. Když můžete vidět kompletní parametr, který vytvořil obraz, pochopit, co každá vlastnost kontroluje, a upravit jednotlivé atributy s jistotou, že nic jiného se nezmění, nejste již experimentujete – diseñujete. JSON viditelnost otevírá černou skříňku úplně. Pro profesionální produkční workflow, kde konzistence a kontrola záleží více než novinka, je to rozdíl mezi kreativní hračkou a produkčním nástrojem.

Data etika a bezpečnost značky se staly centrálními pro podnikový AI. Jak použití Bria plně licencovaných, právně očištěných dat zajišťuje dodržování předpisů a respekt k tvůrcům IP?

Od prvního dne jsme se rozhodli, že pokud má průmysl růst odpovědně, musí to začít s integritou dat. Každý obraz, který trénoval FIBO, pochází z licencovaných, právně očištěných zdrojů prostřednictvím partnerství s obsahovými lídry, jako je Getty Images (GETY ) a Envato. To zajišťuje, že naše modely jsou v souladu a férové. Vidíme respekt k tvůrcům jako součást hodnotového řetězce, ne jako omezení. Podniky těží z této integrity, protože jim poskytuje právní a etickou jistotu, kterou potřebují k škálování s jistotou.

FIBO byl trénován, aby se naučil jedinečný styl a identitu každé společnosti. Jak tato schopnost mění přístup globálních značek k tvorbě obsahu a vizuální konzistenci?

Značky mají svou vlastní vizuální DNA – jedinečný způsob, jak vyjadřovat emoce, důvěru a účel prostřednictvím designu. FIBO může naučit tento jazyk. Jakmile je trénován, generuje vizuály, které odrážejí stejnou kompozici, tón a atmosféru, které definují identitu značky. To mění AI z kreativní asistentky na aktivum značky. Pomáhá globálním týmům vytvářet souběžně, ne aproximovat. Výsledkem je konzistence v měřítku bez ztráty individuality.

S ranými uživateli, kteří již používají FIBO k automatizaci navrhování balení, produktové obrazovky a kreativních kampaní, jaké výsledky nebo zpětná vazba vás nejvíce zaujaly?

Změna v myšlení. Týmy začínají pohlížet na AI jako na součást svého operačního nástroje, ne jako na novinku. Jedna globální značka generuje regionální varianty balení mnohem rychleji, zatímco udržuje konzistenci značky. Vedoucí kreativní agentura urychluje vývoj kampaně desetinásobně prostřednictvím kontrolované iterace. Ale skutečný signál pochází od kreativních ředitelů, kteří nám říkají, že se cítí více kontrolovatelně; že model rozumí jejich vizuálnímu záměru. To je zlomový bod pro průmysl.

Bria se позиционирует jako lídr v etickém a kontrolovatelném AI. Jak vidíte, že tato filozofie formuje budoucí regulace nebo průmyslové standardy pro vizuální AI?

Dosáhli jsme fáze, kdy inovace a governance musí postupovat společně. Regulace není překážka, ale spíše infrastruktura pro udržitelný růst. Náš přístup – transparentní data, deterministické výstupy, jasná provenience – se blízce shoduje s tím, co jsou vznikající politiky požadovány. Domnívám se, že uvidíme nové standardy, které budou upřednostňovat stopovatelnost, vysvětlitelnost a ochranu práv. Filozofie Bria je pomáhat definovat tyto standardy prostřednictvím praxe, ne prohlášeními o politice.

Co je další krok pro Bria po FIBO? Předpokládáte, že se rozšíříte do multimodálního AI, které spojuje obraz, video a 3D generaci pod jednu kontrolovatelnou strukturu?

Ano. Stejné principy, které pohání FIBO – struktura, kontrola, transparentnost – se vztahují na všechny vizuální domény. Už zkoumáme rozšíření do videa a 3D, kde determinismus může přinést stejnou spolehlivost, kterou podniky nyní mají s obrázky. Naším cílem je jednoduché: učinit AI kreativitu stejně kontrolovatelnou a bezpečnou jako psaní kódu – a rozšířit to napříč každým vizuálním médiem, od obrazu po video až po 3D.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Bria.