Igor Jablokov, Pryonin CEO ja perustaja – Haastattelusarja

Igor Jablokov on Pryonin CEO ja perustaja. Hänet on nimetty “teollisuuden valokeilassa” Speech Technology Magazinen toimittajana, ja hän on aiemmin perustanut alan edelläkävijän Yapin, maailman ensimmäisen korkean tarkin, täysin automaattisen pilvipohjaisen äänentunnistusjärjestelmän. Kun yrityksen tuotteet otettiin käyttöön kymmenissä yrityksissä, se tuli Amazonin ensimmäiseksi tekoälyyn liittyväksi hankinnaksi. Yrityksen keksinnöt toimivat myöhemmin uusien tuotteiden, kuten Alexa, Echo ja Fire TV, ytimenä. IBM:n ohjelmajohtajana Igor johti tiimiä, joka suunnitteli Watsonin edeltäjän ja kehitti maailman ensimmäisen monimodaalisen web-selaimen.

Igor sai Eisenhower- ja Truman-kansallisen turvallisuuspalkinnon tutkimaan ja laajentamaan yrittäjyyden ja venture capitalin roolia geopolitiikassa. Ihmisen kielen teknologioiden innovaattorina hän uskoo ura- ja koulutusmahdollisuuksien edistämiseen muiden kanssa STEM-alalla. Tämän vuoksi hän toimii TechStarsin Alexa Acceleratorin mentorina, oli Blackstone NC Entrepreneur-In-Residence (EIR) ja perusti Global Shapers -ohjelman, joka on osa Maailman talousfoorumin ohjelmaa.

Igor on suorittanut tietokoneen insinööritutkinnon Pennsylvanian osavaltion yliopistossa, jossa hänet nimitettiin erinomaiseksi insinööriksi, ja hänellä on myös MBA-tutkinto Pohjois-Carolinan yliopistosta.

Miten olet saanut vaikutteita uraasi aihealueella, joka alkoi ensimmäisestä pilvipohjaisesta puheentunnistusmoottorista Yapissa, joka myöhemmin siirtyi Amazonin omistukseen? Miten tämä kokemus on muovannut visiotaasi tekoälystä ja vaikuttanut nykyiseen työhösi Pryonissa?

Aloitan urani hieman aikaisemmin kuin Yapin perustamisella, koska se ei ollut ensimmäinen kerta, jolloin olemme työskennelleet luonnollisen kielen kanssa.

Minun ensimmäinen työni luonnollisen kielen parissa alkoi IBM:llä, jossa aloitin harjoittelijana 1990-luvun alussa ja myöhemmin yleni monimodaalisen tutkimuksen ohjelmajohtajaksi. Siellä minulla oli tiimi, joka kehitti jotain, mitä voisi pitää “vauvamaisena” Watsonina. Se oli aikansa edellä, mutta IBM ei koskaan antanut sille vihreää valoa. Lopulta minusta tuli turhautunut päätöksestä ja lähdin yrityksestä.

Tuolloin (2006) minä palkkasin parhaat insinöörit ja tutkijat Broadcomilta, IBM:ltä, Inteliltä, Microsoftilta, Nuancelta, NVIDIA:ltä ja muilta aloittamaan ensimmäisen tekoälypilviyrityksen, Yapin. Nopeasti hankimme kymmenissä yrityksissä ja operaattoreilla asiakkaita, mukaan lukien Sprintin ja Microsoftin, ja lähes 50 miljoonaa käyttäjää alustalla.

Koska meillä oli entisiä iPod-insinöörejä tiimissä, pystyimme salaisesti solmia yhteistyösopimuksen Appleen vuoden kuluttua yrityksen perustamisesta. He ottivat meidät mukaan kehittämään Siri-prototyyppiä — tämä oli ennen iPhone:n julkaisua. Puolitoista vuosikymmentä myöhemmin meidät hankittiin salaa Amazonille kehittämään Alexa:ta heille.

Voitko selittää tarkemmin Pryonin pyrkimyksen ratkaista “tietämyskitka” -ongelmaa ja miksi se on tärkeää nykypäivän yrityksille?

Tietämyskitka johtuu siitä, että organisaatioilla ei historiallisesti ole ollut yhtenäistä tietämyskokonaisuutta. Vaikka meillä on ollut tällaisia tietämysvarastoja yliopistokampuksillamme ja kansalaisyhteisöissämme kirjastojen muodossa, ei ole ollut yhtenäistä tietämysjärjestelmää yritysten puolella monien toimittajien vuoksi.

Tämän seurauksena jokainen lähes jokaisessa organisaatiossa kokee kitkaa etsiessään tietoa, jota he tarvitsevat työnsä ja työnkulun suorittamiseen. Tässä näimme mahdollisuuden Pryonille. Ajattelimme, että on olemassa tilaus uudelle kerrokselle yrityssoftan rakenteeseen, joka voisi käyttää luonnollisen kielen ohjausta ja kulkisi tietuejärjestelmiä ja noutaisi erilaisia objektityyppejä — tekstin, kuvia, videoita, rakenteista ja rakenteettomia tietoja — ja kokoaisi ne yhteen alle sekunnin vastausajassa.

Tästä syntyi Pryon, maailman ensimmäinen tekoälyllä vahvistettu tietämyspilvi.

Pryonin alusta yhdistää edistyneitä tekoälytekniikoita, kuten tietokoneen näköä ja suuria kielen malleja. Voitko selittää, miten nämä komponentit toimivat yhdessä tietämysjohtamisen parantamiseksi?

Pryon kehitti tekoälyalustan (AIP), joka muuttaa sisällön perustavista staattisista yksiköistä interaktiiviseksi tietämysksi. Se saavuttaa tämän yhdistämällä syöttöputken, hakuputken ja generoivan putken yhteen kokemukseen. Alusta käyttää olemassa olevia järjestelmiä, jotka voivat sisältää erilaisia sisältötyyppejä, kuten Confluence, Documentum, SAP, ServiceNow, Salesforce, SharePoint ja monia muita. Tämä sisältö voi olla äänen, videon, kuvien, tekstin, PowerPointin, PDF-tiedostojen ja verkkosivujen muodossa.

AIP muuttaa nämä objektit tietämyspilveksi, joka voi julkaista ja tilata mihin tahansa interaktiiviseen tai aistimelliseen kokemukseen, jota tarvitaan. Riippumatta siitä, tarvitseeko ihmiset vuorovaikuttaa tähän tietämyskokonaisuuteen tai onko koneiden välisiä transaktioita, jotka vaativat kaiken erillisen tietämyskokonaisuuden yhdistämistä, alusta varmistaa johdonmukaisuuden ja saatavuuden. Periaatteessa se suorittaa ETL-toiminnon (Extract, Transform, Load) oikealla puolella ja mahdollistaa kokemuksia API:iden kautta.

Mitkä ovat joitain tärkeimmistä haasteista, joita Pryon kohtaa kehittäessään tekoälyratkaisuja yritysten käyttöön, ja miten te ryhmittymä ne?

Koska olemme pystysuoraan integroitu, saamme korkeimmat arvosanat tarkkuudessa, skaalautuvuudessa, turvallisuudessa ja nopeudessa. Yksi ongelmista, joka liittyy purettuihin lähestymistapoihin, joissa tarvitaan useita eri toimittajia ja niiden yhdistämistä samaan työnkulkuun, jota teemme, on se, että lopputulos on vähemmän suorituskykyinen. Et voi vastata malleja, eikä turvallisuussignaalia virtaa yhtä hyvin.

Se on kuin iPhone: on syy, miksi Apple kehittää omat sirut, laitteet, käyttöjärjestelmät ja sovellukset. Tekemällä näin he saavuttavat korkeimman suorituskyvyn alhaisimmalla energiankulutuksella. Sen sijaan muut toimittajat, jotka integroivat useista eri lähteistä, ovat usein yhden tai kaksi sukupolven jäljessä heitä.

Mitä Pryon tekee varmistamaan tekoälyratkaisujensa tarkkuuden, skaalautuvuuden, turvallisuuden ja nopeuden, erityisesti suurten yritysten ympäristössä?

Tuetuna vankkumattomalla hakupohjaisella generoinnilla (RAG) Pryon on suunniteltu täyttämään liiketoiminnan tiukat vaatimukset. Käyttäen parhaimmasta luokasta olevaa tietojen hakutekniikkaa Pryon toimittaa turvallisesti tarkan ja ajantasaisen tiedon — antaen liiketoiminnalle mahdollisuuden voittaa tietämyskitka.

• Tarkkuus: Pryon erottuu tarkkuudellaan, kun se tarkasti nielaisee ja ymmärtää eri muodoissa olevaa sisältöä, mukaan lukien tekstin, kuvat, äänen ja videon. Käyttäen edistyksellisiä, omia teknologioita Pryon noutaa kriittistä tietämyskokonaisuutta yli 90 prosentin tarkkuudella ja toimittaa vastaukset selvällä viittauksella alkuperäisiin asiakirjoihin. Tämä varmistaa, että tarjottu tieto on sekä luotettavaa että todistettavissa.
• Yrityksen mittakaava: Pryon on suunniteltu käsittelemään suurten yritysten ympäristöjä. Se skaalautuu miljooniin sivuihin sisältöä ja tukee tuhansia samanaikaista käyttäjää. Pryon sisältää myös valmiit liitännäiset suurimpiin alustoihin, kuten SharePointiin, ServiceNow’hon, Amazon S3:en, Boxiin ja moneen muuhun, mikä tekee siitä helpon integroida olemassa oleviin työnkulkuihin ja järjestelmiin.
• Turvallisuus: Turvallisuus on Pryonin etusijalla. Se suojaa tietovuotoja asiakirjan tasolla olevilla käyttöoikeuksilla ja varmistaa, että tekoälymallit eivät ole koulutettu asiakastietojen kanssa. Lisäksi Pryon voidaan ottaa käyttöön paikallisissa ympäristöissä, tarjoten lisää turvallisuutta ja hallintaa herkkää tietoa varten.
• Nopeus: Pryon tarjoaa nopean käyttöönoton, ja sen käyttöönotto on mahdollista jo kahdessa viikossa. Alustalla on käyttöliittymä, jossa voidaan päivittää sisältöä koodaamatta, mikä mahdollistaa nopean ja helpon muokkaamisen. Lisäksi Pryon tarjoaa joustavuuden valita julkisen, mukautetun tai Pryonin kehittämän suuren kielen mallin, mikä tekee käyttöönotosta helpon ja mukautuvan.

Tämän vuoksi akateemiset laitokset, Fortune 500 -yritykset, hallituksen virastot ja kansalaisjärjestöt kriittisillä aloilla, kuten puolustuksella, energialla, rahoituspalveluilla ja puolijohdeilla, hyödyntävät meitä.

Pryon korostaa vastuullista tekoälyä aloilla, kuten tekijänoikeuksien kunnioittaminen ja eettinen koulutusdatan lähde. Miten toteutatte nämä periaatteet päivittäisessä toiminnassanne?

Asiakkaamme ja kumppanimme hallinnoivat sitä, mitä heidän Pryon-kojussaan on. Tähän kuuluu julkisia tietoja luotettavilta akateemisilta laitoksilta ja hallituksilta, heidän organisaatioidensa oikein lisensoimaa tietoa, omistettua tietoa, joka muodostaa heidän liiketoimintansa ydintiedon, ja henkilökohtaista sisältöä yksityiskäyttöön. Pryon yhdistää nämä neljä lähdettä yhtenäiseksi tietämyspilveksi, jota sponsoroi organisaatio. Tämä kyky hallita turvallisesti erilaisia sisältötyyppejä on syy, miksi luotamme vahvoihin ympäristöihin, mukaan lukien kriittinen infrastruktuuri.

Pryon on vastikään saanut 100 miljoonan dollarin Series B -rahoituksen. Mitkä ovat yrityksen kasvun ja innovaation tärkeimmät painopisteet tulevina vuosina?

Series B -rahoituksen jälkeen olemme varhaisessa kasvuvaiheessa. Tämän vaiheen osana on teollistaa tuotteen markkinoiden sovitus, jonka olemme saavuttaneet, tukemaan pilviympäristöjä ja palvelintyyppejä, joita asiakkaamme ja kumppanimme todennäköisesti kohtaavat.

Ensimmäinen tärkeä alue on varmistaa, että tuotteenne pystyy käsittelemään nämä vaatimukset samalla, kun tarjoatte heille modulaarisen pääsyn kykyihinne tukemaan heidän työnkulkuaan.

Toinen tärkeä alue on kehittää skaalautuvia kumppaneita, jotka voivat rakentaa käytännön työtäsi ja hallita tarvittavaa muutosta, kun organisaatiot muuttuvat tukemaan uuden digitaalisen älymystön aikakautta. Kolmas painopiste on jatkuva tutkimus ja kehitys pysyäkseen edellä käyrää ja määrittelemään alan tilan.

Kuinka näet tekoälyn sääntelyn nykytilan, ja mikä rooli Pryonilla on tässä keskustelussa?

Luulen, että kaikki ihmettelevät, miten maailma olisi voinut kehittyä, jos olisimme pystyneet sääntelemään joitain teknologioita lähempänä niiden syntymää, kuten sosiaalisen median. Emme tajunneet, kuinka paljon se vaikuttaisi yhteisöihimme. Erilaiset kansalliset valtiot ovat erilaisia näkemyksiä sääntelystä. Euroopassa on rajoitettu näkemys, joka vastaa heidän arvojaan EU:n tekoälylailla.

Toisaalta jotkut ympäristöt ovat täysin rajoittamattomia. Yhdysvalloissa etsimme tasapainoa, joka sallii innovaatioiden kukoistaa, erityisesti kaupallisissa toimissa, ja suojelee herkkäitä käyttötapauksia välttääksemme harhaa ja muita riskejä, kuten lainojen hyväksymisessä.

Useimmat säännökset kohdistuvat herkimpiin käyttötapauksiin, erityisesti kuluttaja-sovelluksiin ja julkisen sektorin tai hallituksen käyttöön. Henkilökohtaisesti tämä on syystä, miksi olen With Honorin hallituksessa, bipartisaalisen veteraanien, virkamiehien ja lainsäätäjien koalitiossa. Olemme nähneet yhtenäisyyttä, riippumatta poliittisista uskomuksista, huolista tekoälytekniikoiden käyttöönotosta kaikille elämän osa-alueille. Osa rooleistani on vaikuttaa sääntelyn kehitykseen antamalla palautetta löytääksemme oikean tasapainon, jonka kaikki toivomme muille teknologia-aloille.

Mitä neuvoa antaisit muille tekoäly-yrittäjille, jotka haluavat luoda vaikuttavia ja vastuullisia tekoälyratkaisuja?

Tällä hetkellä se on sekä villi länsi että fantastinen ympäristö uusien tekoälysovellusten kehittämiseen. Jos sinulla ei ole laajaa kokemusta tekoälystä — sanon 10, 20 tai 30 vuotta — en suosittele kehittämään tekoälyalustaa alusta alkaen. Sen sijaan etsi sovellusala, jossa teknologia leikkaa sinun aihealueesi osaamista.

Olipa sinä taiteilija, asianajaja, insinööri, linjatyöntekijä, lääkäri tai jollain muulla alalla, hyödyntämällä sinun osaamista antaa sinulle ainutlaatuisen äänen, näkökulman ja tuotteen markkinoilla. Tämä lähestymistapa on todennäköisesti paras tapa käyttää aikaa, energiaa ja kokemusta, eikä luoda vain toista “minä tahdon” -tuotetta.

Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla Pryonissa.