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

बॉबी सैमुअल्स प्रोटेगे की रणनीति और निष्पादन का नेतृत्व करते हैं, जिसमें उत्पाद, गो-टू-मार्केट और पूंजी गठन शामिल हैं। उन्होंने 2024 में प्रोटेगे की सह-स्थापना की और संस्थापना 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 व्यवसायिक वर्ष में 30 मिलियन डॉलर का जीएमवी हासिल किया है। इससे पहले, बॉबी डेटावेंट में प्राइवेसी हब के जनरल मैनेजर थे, जहां उन्होंने कंपनी के विकास में मदद की जब यह 7.0 बिलियन डॉलर में सियॉक्स हेल्थ के साथ विलय हुआ और अमेरिका में सबसे बड़ा तटस्थ स्वास्थ्य डेटा पारिस्थितिकी तंत्र बन गया। इससे पहले, उन्होंने लाइवरैंप में साझेदारी का नेतृत्व किया, जहां उन्होंने तटस्थ डेटा नेटवर्क बनाने में विशेषज्ञता हासिल 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 जटिल बुनियादी ढांचे को विश्वसनीय एआई सक्षम करने में गहरी विशेषज्ञता लाते हैं। (RAMP )

प्रोटेगे एक डेटा-इन्फ्रास्ट्रक्चर कंपनी है जो उच्च मूल्य वाले स्वामित्व वाले डेटासेट के मालिकों को एआई मॉडल बनाने वाले डेवलपर्स के साथ जोड़ती है, जो एक शासित और गोपनीयता-पहले तरीके से लाइसेंस और पैमाने पर प्रशिक्षण डेटा तक पहुंच प्रदान करती है। 2024 में स्थापित, प्लेटफ़ॉर्म परंपरागत रूप से एआई टीमों के लिए कठिन 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 एक क्यूरेटेड कैटलॉग और डेटासेट को फ़िल्टर करने और संयोजित करने के लिए टूल के माध्यम से खोज और अधिग्रहण को सुव्यवस्थित करता है, जो स्वास्थ्य सेवा, मीडिया और अन्य क्षेत्रों में विकास को तेज़ करता है। मूल रूप से, कंपनी एआई के लिए विश्वसनीय डेटा परत बनने का लक्ष्य रखती है, जो आधुनिक मॉडल विकास में सबसे बड़ी बोतलेंक को कम करती है।

आपको प्रोटेगे की स्थापना के लिए क्या प्रेरित किया, और आपके अनुभवों ने डेटावेंट में डेटा, गोपनीयता और संगठनात्मक परिवर्तन पहलों का नेतृत्व किया, साथ ही लिवरैंप 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। डेटावेंट ने एक ऐसा मंच बनाया जो संवेदनशील स्वास्थ्य जानकारी को जोड़ने में मदद करता है, जबकि रोगी गोपनीयता को बनाए रखता है, और मुझे यह स्पष्ट हो गया कि अच्छी तरह से शासित डेटा बड़ी सामाजिक प्रगति कर सकता है। लेकिन जब यह नहीं होता है, तो यह वास्तविक नुकसान पहुंचा सकता है।

जैसे ही एआई तेजी से बढ़ा, मैंने उसी पैटर्न को दोहराया देखा: मॉडलों को चलाने वाले डेटा पर ध्यान केंद्रित नहीं किया गया, लेकिन मॉडलों के स्वयं के डेटा पर। हमारा अनुमान है कि अगला बड़ा बोतलेंक सही डेटा तक पहुंच होगी। मैं एक डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर लेयर बनाना चाहता था जो डेटा साझा करने को सुरक्षित, पारदर्शी और दोनों पक्षों के लिए लाभकारी बनाता है, साथ ही एआई डेटा-विशिष्ट विशेषज्ञता प्रदान करता है जो अनुसंधान-संचालित एआई प्रगति का समर्थन करता है। यही प्रोटेगे की ओर ले जाता है।

प्रोटेगे खुद को “एआई डेटा अर्थव्यवस्था की रीढ़” के रूप में वर्णित करता है। आप इस परत को कैसे परिभाषित करते हैं, और व्यवहार में एआई के लिए सच्ची डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर क्या दिखती है?

प्रोटेगे डेटा मालिकों और एआई डेवलपर्स को सुरक्षित और कुशलता से सहयोग करने देने वाला जोड़ है। एआई के लिए सच्ची डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर डेटा को स्टोर या मूव करने से अधिक करती है; यह प्रामाणिकता की पुष्टि करती है, अनुमतियों का प्रबंधन करती है, और यह सुनिश्चित करती है कि प्रत्येक डेटासेट का उपयोग नैतिक और सहमति से किया जाता है। व्यवहार में, यह एक ऐसा मंच है जहां सामग्री धारक डेटा को आत्मविश्वास से लाइसेंस दे सकते हैं और उचित मुआवजा प्राप्त कर सकते हैं, और एआई बिल्डर विभिन्न उद्योगों, डोमेन, मोडलिटी और प्रारूपों में महत्वपूर्ण डेटासेट तक पहुंच सकते हैं।

आपके मिशनों में से एक मॉडलों को लाइसेंस प्राप्त, प्रतिनिधित्व और सहमति-आधारित डेटासेट पर प्रशिक्षित करना सुनिश्चित करना है। 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 स्रोत और सामग्री को एकत्रित और वितरित करते हैं, हम यह 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 स्केल करती है और अधिकार-सुरक्षित डेटा वितरित 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 आपूर्तिकर्ताओं और डेटा खरीदारों को संबोधित करके, हम अनुपालन, न्याय और विश्वास बनाए रखते हैं।

एआई उद्योग लंबे समय से “स्क्रैप पहले, बाद में पूछें” मानसिकता से चला आ रहा है। आप डेटा प्रदाताओं और एआई डेवलपर्स के बीच संबंधों को पारदर्शी डेटा लाइसेंसिंग के पुनर्गठन को कैसे 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 प्रदान 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 जोखिम नहीं होते हैं।

यह परिवर्तन विश्वास बनाता है, जो एआई विकास में तेजी लाता है। जब संगठन देखते हैं कि एआई को जिम्मेदारी से निर्मित किया जा सकता है और डेटा अधिकार धारकों के लिए स्पष्ट सहमति और मुआवजा प्राप्त किया जा सकता 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। सभी को लाभ होता है।

सिंथेटिक डेटा अक्सर गोपनीयता और पूर्वाग्रह चुनौतियों के समाधान के रूप में देखा जाता है। विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा जैसे उच्च नियामक क्षेत्रों में, वास्तविक दुनिया के डेटासेट और सिंथेटिक डेटा के बीच सही संतुलन कहां है?

सिंथेटिक डेटा परीक्षण और पूरक के लिए उपयोगी है, लेकिन यह वास्तविक दुनिया की जटिलता और विस्तार को पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है। यह स्वास्थ्य सेवा में विशेष रूप से सच है, जहां दीर्घकालिक रोगी देखभाल इतिहास और परिणाम देखभाल दृष्टिकोण के संदर्भ में महत्वपूर्ण होते हैं।

हम मूल रूप से मानते हैं कि एआई जो वास्तविक दुनिया की जटिलता पर प्रशिक्षित नहीं है, sudden रूप से वास्तविक दुनिया का प्रतिनिधित्व करने वाला सिंथेटिक डेटा उत्पन्न नहीं कर सकता है। संभवतः, सही संतुलन एक हाइब्रिड दृष्टिकोण होगा, जहां हमें अधिक उपयोगी और उच्च गुणवत्ता वाले डेटा स्रोतों की आवश्यकता होगी जो वर्तमान में अलग-थलग हैं और अनलॉक करने की आवश्यकता है, और फिर इसे 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 कैसे साझा करने में सक्षम बनाता है, बिना प्रोप्राइटरी जानकारी, रोगी डेटा या बौद्धिक संपदा का खुलासा किए?

सुरक्षा और गोपनीयता प्रत्येक चरण में निर्मित हैं। चाहे यह हमारी आंतरिक प्रणालियों के माध्यम से हो या हमारे डी-आइडेंटिफिकेशन और गोपनीयता भागीदारों के माध्यम से जो हमारे डेटा स्थानांतरण की पुष्टि करते हैं, हम यह सुनिश्चित करते हैं कि हमारा डेटा इरादा किए गए सीमाओं के भीतर रहता है।

स्वास्थ्य सेवा में, इसका अर्थ गोपनीयता और अनुपालन के लिए सभी डेटा स्थानांतरण के लिए ढांचे का पालन करना है। मीडिया में, इसका अर्थ यह सुनिश्चित करना है कि सामग्री केवल पूर्व-सहमत लाइसेंस शर्तों और अवधि के लिए लाइसेंस प्राप्त है।

आगामी पीढ़ी के उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा पाइपलाइनों को क्या परिभाषित करेगा क्योंकि फाउंडेशन मॉडल विकसित होते रहते हैं?

तीन सिद्धांतों का नेतृत्व करेंगे: प्रामाणिकता, सटीकता और उद्देश्य。

प्रामाणिकता का अर्थ है स्रोत और शर्तों की पूरी ट्रेसबिलिटी। सटीकता का अर्थ है विशिष्ट मोडलिटी या उपयोग के मामलों के लिए क्यूरेशन, सामान्य डेटा निगमों के बजाय – या वास्तविक दुनिया की स्थितियों का प्रतिनिधित्व नहीं करने वाले डेटा। उद्देश्य का अर्थ है डेटा चयन को वास्तविक, ठोस परिणामों के साथ संरेखित करना, न कि केवल वैनिटी बेंचमार्क के लिए।

एक साथ, वे उच्च गुणवत्ता वाले डेटा का उपयोग करके बेहतर मॉडलों की ओर एक मार्ग बनाते हैं।

EU AI अधिनियम और आगामी US फ्रेमवर्क जैसे उभरते नियम प्रोटेगे के दृष्टिकोण को प्रभावित करते हैं कि यह अनुपालन और क्रॉस-बॉर्डर डेटा सहयोग के प्रति कैसे पहुंचता है?

इन नियमों ने हमारे दृष्टिकोण को मान्य किया है 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 मानते हुए, 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 चीज़ बनाना है, बल्कि आसान चीज़ भी है।

आप डेटा पारदर्शिता और प्रामाणिकता को एआई प्रणालियों में सार्वजनिक विश्वास को पुनर्निर्माण में क्या भूमिका निभाते हुए 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 विश्वास करने की संभावना रखते हैं।

पारदर्शिता और प्रामाणिकता डेटा मालिक, मॉडल डेवलपर और अंतिम उपयोगकर्ता के बीच जवाबदेही बनाते हैं। वे एआई को एक काले बॉक्स से कुछ समझने योग्य और समझाने योग्य में बदल देते हैं।

20x विकास और 25 मिलियन डॉलर की श्रृंखला ए के बाद, आप प्रोटेगे की नैतिक और सुरक्षा प्रतिबद्धताओं को बनाए रखने के साथ तेजी से विस्तार को कैसे संतुलित कर रहे हैं – और एआई मॉडल को जिम्मेदारी से प्रशिक्षित करने के तरीके को आकार देना जारी रखने के लिए आपके आगे की योजना क्या है?

नैतिकता और सुरक्षा हमें स्केल करने की अनुमति देने वाली नींव हैं। प्रत्येक नई प्रक्रिया, साझेदारी और उत्पाद को यह देखने के लिए मापा जाता है कि क्या यह हमारे मूल्यों के अनुरूप है। जैसा कि हम 2026 की ओर देखते हैं, हम स्वास्थ्य सेवा और मीडिया के अलावा नए डोमेन क्षेत्रों में विस्तार कर रहे हैं, साथ ही मूल्यांकन डेटा जैसे नए डेटा उत्पाद बना रहे हैं जो एआई संगठनों को वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों के लिए एआई प्रदर्शन को बेहतर ढंग से मापने में मदद 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 निर्मित है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें प्रोटेगे पर जाना चाहिए।