Alexander Hudek, Co-Fundador y CTO de Kira Systems – Serie de Entrevistas

Alex Hudek es el Co-Fundador y CTO de Kira Systems. Tiene un doctorado y una maestría en Ciencias de la Computación de la Universidad de Waterloo, y una licenciatura en Física y Ciencias de la Computación de la Universidad de Toronto.

Su investigación pasada en el campo de la bioinformática se centró en encontrar similitudes entre secuencias de ADN. También ha trabajado en las áreas de sistemas de prueba y compilación de consultas de bases de datos.

¿Cuándo te interesaste inicialmente en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

Siempre me ha interesado la ciencia de la computación. En la universidad, tomé cursos en algoritmos para la planificación y la lógica, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, el cálculo numérico y otros temas. Mi interés en el aprendizaje automático creció más específicamente durante mi doctorado en la Universidad de Waterloo. Allí, utilicé métodos de aprendizaje automático para estudiar el ADN. Después, me sumergí más profundamente en la lógica formal como parte de mi investigación postdoctoral. La lógica y el razonamiento son, en cierto sentido, el “otro lado” de la moneda en los enfoques de la inteligencia artificial, y sentí que era importante conocer más sobre ello.

Algunas de tus investigaciones pasadas en el campo de la bioinformática se centraron en encontrar similitudes entre secuencias de ADN. ¿Podrías discutir algo de este trabajo?

El cuerpo principal de mi tesis involucró la creación de un modelo más realista de mutación del ADN utilizando Modelos de Markov Ocultos. Utilicé este modelo más complejo en un nuevo algoritmo diseñado para encontrar regiones de ADN que compartan ascendencia común con otras especies. En particular, este nuevo algoritmo puede encontrar regiones de secuencias más débilmente relacionadas que los algoritmos anteriores para esta tarea.

Antes de mi doctorado, trabajé en un laboratorio de investigación que formaba parte del Proyecto Genoma Humano. Uno de los proyectos más notables que ayudé a completar fue el primer borrador completo del cromosoma 7 humano.

¿Cuál fue la inspiración inicial detrás del lanzamiento de Kira?

<p-La idea de Kira vino de mi co-fundador, Noah Waisberg. Él había pasado horas en su carrera como abogado haciendo el tipo de trabajo que hemos construido ahora con inteligencia artificial. Fue una idea interesante para mí porque involucraba lenguaje natural y el problema estaba bien definido, y podía ver el potencial comercial. Hay algo atractivo en construir inteligencia artificial que pueda entender el lenguaje humano porque el lenguaje está tan estrechamente relacionado con la cognición humana.

¿Puedes describir qué es el software de Análisis de Contratos y cómo beneficia a los profesionales del derecho?

Kira utiliza aprendizaje automático supervisado, lo que significa que un abogado experimentado alimenta cláusulas de contratos reales a un sistema diseñado para aprender de esos ejemplos. El sistema estudia estos datos, aprende qué lenguaje es relevante y construye modelos de cláusulas probabilísticas. Los modelos se prueban contra un conjunto de acuerdos anotados con los que el sistema no está familiarizado para determinar su preparación. Esta tecnología de aprendizaje automático muy precisa puede identificar y analizar virtualmente cualquier cláusula en cualquier contrato, lo que resulta en ahorros de tiempo reportados por los clientes del 20-90%. Esta mayor productividad ayuda a las firmas de abogados a aumentar sus tasas de realización, les da más oportunidades para crecer sus ingresos y conservar a sus clientes existentes. Para las corporaciones, impulsa una mayor productividad en casa, reduciendo la cantidad de gastos legales externos necesarios.

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es difícil para la mayoría de las empresas. ¿Podrías discutir algunos de los desafíos adicionales que se enfrentan al procesar terminología legal y otras peculiaridades que son únicas de la profesión legal?

Para muchas personas, el lenguaje legal puede parecer muy extranjero, pero resulta que, desde una perspectiva de aprendizaje automático, no es tan diferente. Hay algunas cosas únicas; la capitalización es más importante y las oraciones pueden ser mucho más largas que lo normal, pero en general no hemos necesitado enfoques de NLP significativamente diferentes a los de otros dominios.

Un aspecto que es significativamente diferente es la necesidad de privacidad de datos y personalización. Los profesionales del derecho están obligados a mantener la confidencialidad de los datos de los clientes, y utilizarlos en un producto de aprendizaje automático que combina o comparte datos de entrenamiento es contrario a esas obligaciones. De hecho, incluso conservar datos de entrenamiento a menudo no es posible, ya que tienen obligaciones de eliminar los datos de los clientes después de concluir un proyecto. Por lo tanto, ser capaz de entrenar modelos sin que los proveedores estén involucrados es fundamental, al igual que las técnicas de aprendizaje automático que hacen que sea difícil o imposible recuperar cualquier parte de los datos de entrenamiento inspeccionando los modelos aprendidos. Las técnicas que permiten tomar un modelo existente y actualizarlo con nuevos datos de entrenamiento sin volver a entrenar desde cero también son imprescindibles.

¿Puedes describir cómo se utiliza el aprendizaje profundo para categorizar datos dentro del software Kira?

No utilizamos mucho aprendizaje profundo en nuestro producto, aunque nuestro equipo de investigación interna pasa mucho tiempo evaluando y explorando soluciones de aprendizaje profundo. Hasta ahora, en los tipos de problemas que enfrentamos, las técnicas de aprendizaje profundo solo igualan los enfoques no de aprendizaje profundo, o como máximo obtienen un pequeño aumento. Dada la gran sobrecarga computacional de las metodologías de aprendizaje profundo, así como los desafíos para mantener los datos de entrenamiento privados, no han sido lo suficientemente convincentes como para adoptarlos hasta ahora.

¿Cuáles son algunos de los modelos de cláusulas integrados que ofrece Kira?

Actualmente, Kira puede identificar y extraer más de 1.000 cláusulas, provisiones y puntos de datos (campos inteligentes) integrados. Estos se relacionan con una multitud de temas diferentes, desde la debida diligencia de fusiones y adquisiciones, con la que Kira se concibió originalmente para ayudar, hasta el Brexit; hasta Bienes Raíces. Los campos inteligentes son creados por nuestro equipo de expertos en la materia, que incluye abogados y contadores experimentados. Con nuestra tecnología de aprendizaje automático, los estándares de Kira requieren que prácticamente todos los campos inteligentes alcancen un mínimo del 90% de recuerdo, lo que significa que nuestro software encontrará el 90% o más de la cláusula, provisión o punto de datos que estás buscando específicamente dentro de tus contratos o documentos, reduciendo los riesgos y errores en el proceso de revisión de contratos. Además, se pueden crear una cantidad ilimitada de campos personalizados que una firma puede enseñar para identificar y extraer automáticamente información relevante utilizando nuestra herramienta Quick Study.

El mundo legal a menudo es conocido por ser lento para adoptar nueva tecnología. ¿Encuentras que hay una barrera de educación cuando se trata de educar a las firmas de abogados?

Los abogados realmente quieren saber cómo funcionan las cosas, por lo que la educación es importante. No es más difícil enseñar a los abogados sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial que a otros profesionales, pero definitivamente es necesario tener materiales de capacitación listos. Muchos de los obstáculos para la adopción también son sociales; la gente a menudo pregunta sobre las mejores prácticas para adaptar sus procesos internos para utilizar la inteligencia artificial, o están interesados en cómo pueden utilizar la inteligencia artificial para cambiar sus ofertas comerciales de una manera que les brinde ventajas más allá de las mejoras de eficiencia.

¿Hay algo más que te gustaría compartir sobre Kira?

La literatura académica y las bibliotecas de aprendizaje automático de código abierto fueron instrumentales para ayudarnos a arrancar la empresa. Creemos que la información y el software abiertos son una gran bendición para el mundo. En este sentido, me alegra especialmente que nuestro equipo de investigación publique los resultados de muchos de nuestros esfuerzos de investigación en revistas y conferencias académicas. Aparte de demostrar que empujamos los límites del estado de la técnica, esto nos permite devolver a las comunidades que nos ayudaron a empezar y de las que seguimos obteniendo un gran valor. Puedes encontrar nuestros documentos en https://kirasystems.com/science/.

Para obtener más información, visite Kira Systems.