बॉबी सैमुअल्स, प्रोटेगे के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

बॉबी सैमुअल्स प्रोटेगे की रणनीति और निष्पादन का नेतृत्व उत्पाद, गो-टू-मार्केट, और पूंजी निर्माण में करते हैं। उन्होंने 2024 में प्रोटेगे की सह-स्थापना की और संस्थापन के बाद से सीईओ के रूप में कार्य किया है। उनके नेतृत्व में, प्रोटेगे ने 35 मिलियन डॉलर की फंडिंग जुटाई है और अपने पहले पूर्ण वर्ष में 30 मिलियन डॉलर के जीएमवी तक बढ़ गया है। इससे पहले, बॉबी डाटावंट में प्राइवेसी हब के जनरल मैनेजर थे, जहां उन्होंने कंपनी की वृद्धि को बढ़ावा देने में मदद की जब तक कि इसका 7.0 बिलियन डॉलर का सियॉक्स हेल्थ के साथ विलय नहीं हो गया, जिससे अमेरिका में सबसे बड़ा तटस्थ स्वास्थ्य डेटा पारिस्थितिकी तंत्र बन गया। पहले, उन्होंने लाइवरैंप में साझेदारी का नेतृत्व किया, जहां उन्होंने तटस्थ डेटा नेटवर्क बनाने में विशेषज्ञता विकसित की। बॉबी के पास स्टैनफोर्ड ग्रेजुएट स्कूल ऑफ बिजनेस से एमबीए और हार्वर्ड कॉलेज से एबी है, जहां वे द हार्वर्ड क्रिमसन के अध्यक्ष थे। वह नियंत्रित डेटा एक्सचेंज और उद्यम भागीदारों के लिए जटिल बुनियादी ढांचे को विश्वसनीय एआई सक्षम करने में गहरा विशेषज्ञता लाते हैं।

प्रोटेगे एक डेटा-इन्फ्रास्ट्रक्चर कंपनी है जो उच्च मूल्य वाले प्रोप्राइटरी डेटासेट के मालिकों को एआई मॉडल बनाने वाले डेवलपर्स के साथ जोड़ती है, जो एक शासित और गोपनीयता-पहले तरीके से प्रशिक्षण डेटा तक पहुंच और लाइसेंस देने की पेशकश करती है। 2024 में स्थापित, प्लेटफ़ॉर्म परंपरागत रूप से एआई टीमों के लिए स्रोत की कठिनाई वाले मल्टीमॉडल डेटा – जैसे चिकित्सा रिकॉर्ड, इमेजिंग, वीडियो और ऑडियो – को अनलॉक करने पर केंद्रित है, जबकि डेटा प्रदाताओं को गोपनीयता, अनुपालन और मुद्रीकरण पर पूर्ण नियंत्रण देता है। एआई बिल्डरों के लिए, प्रोटेगे डेटासेट के लिए एक क्यूरेटेड कैटलॉग और फिल्टरिंग और संयोजन के लिए टूल के माध्यम से खोज और अधिग्रहण को सुव्यवस्थित करता है, स्वास्थ्य सेवा, मीडिया और अन्य क्षेत्रों में विकास को तेज करने में मदद करता है। मूल रूप से, कंपनी एआई के लिए विश्वसनीय डेटा परत बनने का लक्ष्य रखती है, जो आधुनिक मॉडल विकास में सबसे बड़ी बोतलेंक्स में से एक को कम करती है।

आपको प्रोटेगे की स्थापना करने के लिए क्या प्रेरित किया, और आपके अनुभवों ने डाटावंट में डेटा, गोपनीयता और संगठनात्मक परिवर्तन पहलों का नेतृत्व किया, साथ ही लाइवरैंप में पहले की भूमिकाओं ने आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया? मेरे अनुभव ने मुझे दिखाया कि जिम्मेदारी से डेटा को जोड़ने की शक्ति और जटिलता क्या है। डाटावंट ने एक मंच बनाया जो स्वास्थ्य जानकारी को जोड़ने में मदद करता था जबकि रोगी गोपनीयता को बनाए रखता था, और मुझे यह स्पष्ट हो गया कि अच्छी तरह से शासित डेटा बड़ी सामाजिक प्रगति को चला सकता है। लेकिन जब यह नहीं होता है, तो यह वास्तविक नुकसान पहुंचा सकता है। एआई तेजी से बढ़ रहा था, मैंने उसी पैटर्न को दोहराते हुए देखा: मॉडलों को चलाने वाले डेटा पर ध्यान केंद्रित नहीं किया गया, लेकिन कंप्यूट और एआई आर्किटेक्चर पर ध्यान केंद्रित किया गया। हमारा अनुमान है कि अगला बड़ा बोतलेंक्स सही डेटा तक पहुंच है। मैं एक डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर लेयर बनाना चाहता था जो डेटा साझा करना सुरक्षित, पारदर्शी और दोनों पक्षों के लिए परस्पर लाभकारी बनाता है, साथ ही साथ शोध-चालित एआई उन्नति को समर्थन देने के लिए एआई डेटा-विशिष्ट विशेषज्ञता प्रदान करता है। यही प्रोटेगे की ओर ले जाता है। प्रोटेगे खुद को “एआई डेटा अर्थव्यवस्था की रीढ़” बनाने के रूप में वर्णित करता है। आप इस परत को कैसे परिभाषित करते हैं, और व्यवहार में एआई के लिए वास्तविक डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर क्या दिखता है? प्रोटेगे डेटा मालिकों और एआई डेवलपर्स को सुरक्षित और कुशलता से सहयोग करने देने वाला जोड़ है। एआई के लिए सच्चा डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर डेटा को संग्रहीत या स्थानांतरित करने से अधिक करता है; यह प्रामाणिकता की पुष्टि करता है, अनुमतियों का प्रबंधन करता है, और यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक डेटासेट का उपयोग नैतिक रूप से और सहमति से किया जाता है। व्यवहार में, यह एक एकल मंच है जहां सामग्री धारक डेटा को आत्मविश्वास से लाइसेंस दे सकते हैं और उचित मुआवजे के साथ प्राप्त कर सकते हैं, और एआई बिल्डर्स को उद्योगों, डोमेन, मोडलिटी और प्रारूपों में आवश्यक डेटासेट तक पहुंच प्राप्त कर सकते हैं जिन्हें वे जिम्मेदारी से प्रशिक्षित और मूल्यांकन करने की आवश्यकता है। आपके मुख्य मिशनों में से एक है सुनिश्चित करना कि मॉडल लाइसेंस प्राप्त, प्रतिनिधित्व और सहमति-आधारित डेटासेट पर प्रशिक्षित हैं। प्रोटेगे बड़े पैमाने पर नैतिक सourcing को कैसे संचालित करता है? हम प्रणालियों के माध्यम से नैतिकता को संचालित करते हैं, नारों के माध्यम से नहीं। हम जिस भी डेटा और सामग्री स्रोत को एकत्रित और वितरित करते हैं, हम सुनिश्चित करते हैं कि अधिकार धारक स्पष्ट लाइसेंस शर्तों और गोपनीयता सुरक्षा के साथ स्वामित्व बनाए रखते हैं। हमारा मंच हमारी मानव, अनुसंधान-उन्मुख विशेषज्ञता को डेटा पाइपलाइनों और प्रणालियों के साथ जोड़ती है जो अधिकार-सुरक्षित डेटा वितरित करने के लिए स्केल करती है। हम अपने डेटा खरीदने वाले ग्राहकों के साथ भी काम करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि डेटा वास्तविक दुनिया की आबादी और वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों का प्रतिनिधित्व करता है। दोनों पक्षों के साथ स्पष्टता और निरंतरता के साथ डेटा प्रदाताओं और डेटा खरीदारों को संबोधित करके, हम अनुपालन, न्याय और विश्वास बनाए रखने में सक्षम हैं। एआई उद्योग लंबे समय से “स्क्रैप पहले, बाद में पूछें” मानसिकता से चला आ रहा है। आप पारदर्शी डेटा लाइसेंसिंग को डेटा प्रदाताओं और एआई डेवलपर्स के बीच संबंधों को कैसे बदलते हुए देखते हैं? पारदर्शिता निकासी को सहयोग में बदल देती है। एआई कंपनियों के पास अब नैतिक रूप से डेटा लाइसेंस देने का विकल्प है, जो दोनों पक्षों के लिए बेहतर प्रोत्साहन पैदा करता है। डेटा प्रदाता राजस्व और नियंत्रण प्राप्त करते हैं और एआई डेवलपर्स को साफ, उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट प्राप्त होते हैं जिनमें कानूनी और आईपी नहीं होते हैं। यह बदलाव विश्वास बनाता है, जो एआई विकास में गति को अनलॉक करता है। जब संगठन देखते हैं कि एआई जिम्मेदारी से निर्मित किया जा सकता है जिसमें डेटा अधिकार धारकों के लिए स्पष्ट सहमति और मुआवजा शामिल है, तो यह अधिक उपयोग के मामलों और डेटा आवश्यकताओं को अनलॉक करता है। यह एक प्राकृतिक फ्लाईव्हील बनाता है: सर्वोत्तम डेटा स्रोत खरीदारों को आकर्षित करते हैं, और खरीदार अधिक उच्च-विश्वसनीयता वाले डेटा स्रोतों को आकर्षित करते हैं। हर कोई लाभान्वित होता है। सिंथेटिक डेटा अक्सर गोपनीयता और पूर्वाग्रह की चुनौतियों का समाधान माना जाता है। विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा जैसे उच्च नियामक क्षेत्रों में, वास्तविक दुनिया के डेटासेट और सिंथेटिक डेटासेट के बीच सही संतुलन कहां है? सिंथेटिक डेटा परीक्षण और पूरक के लिए उपयोगी है, लेकिन यह पूरी तरह से वास्तविक दुनिया की जटिलता और सूक्ष्मता को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है जो प्रशिक्षण और मूल्यांकन डेटा का उत्पादन करता है। यह विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा में सच है, जहां देखभाल के दृष्टिकोण के संदर्भ में रोगी देखभाल इतिहास और परिणाम महत्वपूर्ण हैं। हम मूल रूप से मानते हैं कि एआई जो वास्तविक दुनिया की पूरी जटिलता पर प्रशिक्षित नहीं किया गया है, वह अचानक वास्तविक दुनिया का प्रतिनिधित्व करने वाला सिंथेटिक डेटा उत्पन्न नहीं कर सकता है। संभवतः, सही संतुलन एक हाइब्रिड दृष्टिकोण होगा, जहां हमें अधिक उपयोगी, उच्च गुणवत्ता वाले डेटा स्रोतों की आवश्यकता होगी जो वर्तमान में सिलो में हैं और अनलॉक करने की आवश्यकता है, और फिर विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए एआई-उत्पन्न सिंथेटिक डेटा के साथ जोड़ें। प्रोटेगे संगठनों को मूल्यवान वास्तविक दुनिया के डेटा को सुरक्षित रूप से साझा करने में कैसे सक्षम बनाता है, बिना प्रोप्राइटरी जानकारी, रोगी डेटा या बौद्धिक संपदा का खुलासा किए? सुरक्षा और गोपनीयता प्रत्येक यात्रा के चरण में निर्मित होती है। चाहे यह हमारी आंतरिक प्रणालियों के माध्यम से हो या हमारे डी-आइडेंटिफिकेशन और गोपनीयता भागीदारों के माध्यम से जो हमारे डेटा हस्तांतरण की पुष्टि करते हैं, हम सुनिश्चित करते हैं कि हमारा डेटा इरादा किए गए सीमाओं के भीतर रहता है। स्वास्थ्य सेवा में, इसका मतलब गोपनीयता और अनुपालन के लिए सभी हमारे डेटा हस्तांतरण के लिए ढांचे का पालन करना है। मीडिया में, इसका मतलब सामग्री को केवल इरादा उपयोग के लिए लाइसेंस देना है, पूर्व-सहमत लाइसेंस शर्तों और शर्तों पर। जब फाउंडेशन मॉडल विकसित होते रहते हैं, तो उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा पाइपलाइनों की अगली पीढ़ी को क्या परिभाषित करेगा? तीन सिद्धांत अग्रणी होंगे: प्रामाणिकता, सटीकता और उद्देश्य। प्रामाणिकता का अर्थ है स्रोत और शर्तों की पूर्ण ट्रेसबिलिटी। सटीकता का अर्थ है विशिष्ट मोडलिटी या उपयोग के मामलों के लिए क्यूरेशन, सामान्य डेटा निगम के बजाय – या वास्तविक दुनिया की स्थितियों का प्रतिनिधित्व नहीं करने वाला डेटा। उद्देश्य का अर्थ है डेटा चयन को वास्तविक, ठोस परिणामों के साथ संरेखित करना, न कि केवल वैनिटी बेंचमार्क के साथ। एक साथ, वे उच्च गुणवत्ता वाले डेटा का उपयोग करके बेहतर मॉडल चलाने के लिए एक मार्ग बनाते हैं। यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम और आगामी अमेरिकी ढांचे जैसे उभरते नियम प्रोटेगे के दृष्टिकोण को अनुपालन और क्रॉस-बॉर्डर डेटा सहयोग को कैसे प्रभावित करते हैं? ये नियम हमारे दृष्टिकोण को मान्य करते हैं जिस पर हमने कंपनी को आधारित किया है। वे पारदर्शिता, प्रामाणिकता और जोखिम प्रबंधन पर जोर देते हैं, जो हमारे उत्पादों और प्लेटफ़ॉर्म में डिफ़ॉल्ट रूप से एम्बेडेड हैं। हम मानते हैं कि भविष्य के एआई अवसरों को अधिकार धारकों की रक्षा करनी चाहिए और सख्त गोपनीयता नियंत्रण बनाए रखना चाहिए। इन्हें गैर-विचार करने योग्य के रूप में उपचार करके, हम डेटा भागीदारों और ग्राहकों को बदलते एआई परिदृश्य में आत्मविश्वास और विश्वास के साथ आगे बढ़ने में मदद करते हैं। हमारा लक्ष्य जिम्मेदार एआई विकास को न केवल सही चीज बनाना है, बल्कि आसान चीज भी बनाना है। आप डेटा पारदर्शिता और प्रामाणिकता को एआई प्रणालियों में सार्वजनिक विश्वास को फिर से बनाने में क्या भूमिका देखते हैं? विश्वास प्रामाणिकता से शुरू होता है। जब लोग समझते हैं कि डेटा कहां से आया और इसका उपयोग कैसे किया जा रहा है, तो वे एआई परिणामों पर अधिक भरोसा करते हैं। पारदर्शिता और प्रामाणिकता डेटा मालिक, मॉडल डेवलपर और अंतिम उपयोगकर्ता के बीच जिम्मेदारी बनाते हैं। वे एआई को एक ब्लैक बॉक्स से कुछ और समझने योग्य और समझाने योग्य में बदल देते हैं। 20x विकास और 25 मिलियन डॉलर की श्रृंखला ए के बाद, आप तेजी से विस्तार को प्रोटेगे के नैतिक और सुरक्षा प्रतिबद्धताओं के साथ कैसे संतुलित कर रहे हैं – और जिम्मेदारी से एआई मॉडल प्रशिक्षित करने वाले संगठनों को आकार देने के रूप में आपके लिए आगे क्या है? नैतिकता और सुरक्षा वह आधार है जो हमें स्केल करने की अनुमति देता है। हर नया प्रक्रिया, साझेदारी और उत्पाद नैतिक मानकों के खिलाफ मापा जाता है। जैसा कि हम 2026 की ओर देखते हैं, हम स्वास्थ्य सेवा और मीडिया से परे नए डोमेन क्षेत्रों में विस्तार कर रहे हैं, साथ ही साथ बेंचमार्किंग के लिए मूल्यांकन डेटा जैसे नए डेटा उत्पाद बना रहे हैं क्योंकि एआई संगठन वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों के लिए एआई प्रदर्शन को बेहतर माप करने का प्रयास करते हैं। हमारा उद्देश्य वास्तविक दुनिया के एआई डेटा और विशेषज्ञता के लिए एकल विश्वसनीय प्लेटफ़ॉर्म बनना है, जो लंबे समय तक एआई प्रगति को शक्ति प्रदान करने के लिए बनाया गया है। धन्यवाद महान साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें प्रोटेगे पर जाना चाहिए।