जेम्स कपलन, मीटकाई के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

जेम्स कपलन मीटकाई के सह-संस्थापक और सीईओ हैं, जो एक एआई सहायक है जो बातचीत, व्यक्तिगतीकरण और क्यूरेशन के माध्यम से जीवन को आसान बनाता है।

आप छह साल की उम्र में कोडिंग शुरू की, क्या आपको कोडिंग में उत्साहित किया और कौन सी भाषाएं सीखीं?

उत्साह का कारण ओरेगन ट्रेल गेम था, जो विंडोज 95 के लिए बनाया गया था। मैं इसे हर दिन स्कूल के बाद खेलता था। मैं पहली कक्षा में था, इसलिए मुझे बहुत कुछ करना था। मैंने सोचा कि मैं इस गेम में क्या बदलना चाहूंगा। जब मैं छोटा था, मैंने एक स्थानीय पुस्तकालय में “गेम प्रोग्रामिंग फॉर टीन्स” नामक एक बुनियादी कोडिंग पुस्तक खरीदी। मैं तुरंत इसकी ओर आकर्षित हुआ और जल्द ही अपने मूल ओरेगन ट्रेल प्रेरणा को भूल गया। लेकिन मैंने हमेशा गेम्स पसंद किए, और वे मेरे लिए नई प्रोग्रामिंग भाषाएं सीखने के लिए प्रेरणा का स्रोत बने रहे। अगले कुछ वर्षों में, मैंने विजुअल बेसिक सीखा जब मैं नियोपेट्स के लिए एक बॉट लिखने का प्रयास कर रहा था (यह काम किया) और फिर 12 साल की उम्र में पीएचपी सीखा जब मैं गतिशील वेबसाइटें बनाना चाहता था। तब भी, मेरी पीएचपी सीखने की प्रेरणा वीडियो गेम खरीदने के लिए पैसे कमाने के लिए थी।

आपका पिछला उद्यम एक एआई-आधारित हेज फंड चलाना था, आप इस अनुभव से क्या सीखे?

मेरा सबसे बड़ा निष्कर्ष यह था कि आप एक भीड़भाड़ वाले स्थान में दिग्गजों के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकते हैं। यह बहुत प्रलोभन हो सकता है कि वित्त में, कोई भी लाभदायक चीज़ पहले से ही एक बड़े खिलाड़ी द्वारा कब्जा कर ली गई है। हालांकि, मैं जल्द ही महसूस किया कि आप अपने प्रतिद्वंद्वियों को अधिक महत्व नहीं देना चाहिए। आलस्य और संगठनात्मक जड़ता नए विचारों को रोकते हैं। अन्य समय में, एक विचार या अभियान किसी बड़ी कंपनी के लिए बहुत विशिष्ट हो सकता है। आश्चर्यजनक रूप से, वे यह भी सोच सकते हैं कि कुछ जोखिम भरा है और इसके लिए अपने आराम क्षेत्र से बाहर निकलने के लिए यह पर्याप्त नहीं है।

मीटकाई एआई सहायक लॉन्च करने की उत्पत्ति की कहानी साझा करें?

मैं वित्त से थक गया था। सब कुछ शार्प अनुपात और पीएनएल में मापा जाना था। इससे प्रौद्योगिकी का मजा खत्म हो गया था, और यह मुझे प्रोग्रामिंग के मार्ग पर लाने वाली मूल बातों से बहुत दूर था। 2018 के अंत में, मैंने मीटकाई के सह-संस्थापक वेली दाई से तकनीकी परिदृश्य में मेरे द्वारा देखी जाने वाली चीजों के बारे में बात की। मेरे मुख्य अवलोकनों में से एक यह था कि वॉइस असिस्टेंट स्थान जाम हो गया था। सभी प्रमुख खिलाड़ियों ने पुराने दृष्टिकोण पर पकड़ बनाए रखी, और उपयोगकर्ता प्रौद्योगिकी से लाभान्वित नहीं हो रहे थे। कोई भी नई दृष्टिकोण आजमाने के लिए तैयार नहीं था, “क्योंकि यह नहीं है कि एक्स इसे करता है।” वहाँ कोई अंतर नहीं था। अगर मैं शून्य से शुरू करता और अधिकांश पूर्वाग्रहों को दूर करता हूं, तो मैं मूल रूप से उपयोगकर्ता अनुभव को बदल सकता हूं। हमने एक वास्तविक एआई सहायक के रूप में एक वॉइस-पावर्ड चैटबॉट के बजाय निर्माण शुरू किया। मेरे पिछले उद्यम में सीखे गए सबक और वेली के मार्गदर्शन ने हमें मीटकाई की स्थापना करने के लिए प्रेरित किया।

एक एआई सहायक बनाने के पीछे कुछ चुनौतियां क्या हैं?

एक वास्तविक एआई सहायक बनाने के लिए दो प्रकार की समस्याएं हैं – उपयोगकर्ता अपेक्षाएं और तकनीकी कार्यान्वयन। पहली समस्या उपेक्षित है, लेकिन मीटकाई में लागू होती है। उपयोगकर्ता यह मान लेते हैं कि वे एक वॉइस असिस्टेंट के साथ क्या और क्या नहीं कर सकते हैं। विशेष रूप से, वे मानते हैं कि उन्हें एक कमांड-ओरिएंटेड तरीके से खोज करनी होगी। हम उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा में खोज करने के लिए प्रशिक्षित करने का लक्ष्य रखते हैं। इससे समृद्ध क्षमताओं को सक्षम किया जा सकता है, जैसे कि नकारात्मकता “मुझे ड्वेन ‘द रॉक’ जॉनसन की एक फिल्म ढूंढें जो मोआना नहीं है”। हम यह आसानी से कर सकते हैं, लेकिन वर्तमान वॉइस असिस्टेंट इसे करने में विफल रहते हैं।

मीटकाई व्यक्तिगत एआई का उपयोग करके खुद को कैसे अलग करता है?

हम व्यक्तिगत एआई का उपयोग दो अलग-अलग क्षेत्रों में करते हैं – समझ और खोज।

जब एक उपयोगकर्ता कहता है, “क्या आप मुझे आज रात चीनी खाना ढूंढ सकते हैं?”, तो इसका अर्थ यह हो सकता है कि वे चीनी नुस्खा चाहते हैं, चीनी रेस्तरां, या चीनी फिल्म देखना चाहते हैं। हमारी व्यक्तिगत, गहरी समझ के साथ, हम उपयोगकर्ता के लिए एक परिणाम प्रदान कर सकते हैं जो वे अपेक्षा करते हैं। यह सब उनके डेटा को हमारे प्लेटफॉर्म से बाहर निकाले बिना किया जाता है।

मीटकाई के कुछ उपयोग मामले क्या हैं?

मीटकाई का लक्ष्य पहला एआई कॉन्सियर्ज बनना है। हम उपयोगकर्ताओं को उनके दैनिक जीवन में मदद करना चाहते हैं। हम एक कमांड-ओरिएंटेड सहायक नहीं बनना चाहते हैं। हम उन सुविधाओं का समर्थन नहीं करते हैं जैसे “वॉल्यूम अप”, “वॉल्यूम डाउन”, “30 सेकंड टाइमर”, … आप चित्र को समझते हैं। मुझे लगता है कि ये सुविधाएं एआई नहीं हैं, वे सिर्फ वॉइस-आधारित इनपुट हैं। यदि आप एएसकीजीव्स के दिनों को याद करते हैं, तो पूरा विचार यह था कि यह आपका बटलर था, कोई भी गूगल असिस्टेंट को मानवीय नहीं बनाता है। जैसा कि एप्पल सिरी या अमेज़ॅन के एलेक्सा को लगता है, वे किसी भी चीज़ से ज्यादा एक ऐप हैं। हम अभी भी अपने शुरुआती चरण में हैं, लेकिन हमने एक वास्तविक एआई सहायक के लिए आवश्यक प्रौद्योगिकी का निर्माण किया है।

उद्योग एक एआई सहायक को पूर्वाग्रह पेश करने या मौजूदा पूर्वाग्रह को मजबूत करने से कैसे रोक सकता है?

व्यक्तिगत परिणाम प्रदान करने और पूर्वाग्रह पैदा नहीं करने के बीच एक सूक्ष्म संतुलन है। हमने देखा है कि जब शोधकर्ता सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर जुड़ाव मापदंडों के लिए अनुकूलित करते हैं, तो यह पूर्वाग्रह के बुलबुले बनाता है। उद्योग के रूप में, पहला कदम हमारे मेट्रिक्स और केपीआई को फिर से सोचना है। मीटकाई में, हम क्लिक-थ्रू और नोवेल्टी ऑफ द क्लिक के बीच संतुलन के लिए अनुकूलित करते हैं। एआई को अधिक पुरस्कृत किया जाना चाहिए जब यह 30% मामलों में क्लिक किए जाने वाले नए परिणाम को ढूंढता है, न कि सिर्फ 50% मामलों में क्लिक किए जाने वाले “शीर्ष” परिणाम के लिए। हालांकि, इस दृष्टिकोण में एक स्पष्ट प्रतिफल है। क्या होगा अगर एआई द्वारा प्रस्तुत परिणाम सिर्फ उस उपयोगकर्ता के छोटे बुलबुले के लिए पूर्वाग्रहित परिणाम हैं? हम अपने एआई को उपयोगकर्ता के व्यक्तिगतीकरण क्षेत्र के दोनों दिशाओं में धक्का देने के लिए बनाते हैं। यदि उपयोगकर्ता मांस के बारे में लेखों की सूची मांगता है, तो हम उन्हें केवल अपने विश्वासों से मेल खाने वाले लेख प्रस्तुत नहीं करते हैं, बल्कि हम उनकी पसंद के किनारे या थोड़ा बाहर लेख भी प्रस्तुत करते हैं। इसमें जानवरों के अधिकार और जलवायु परिवर्तन पर एक लेख शामिल हो सकता है, साथ ही साथ जानवर-आधारित वसा के संभावित स्वास्थ्य लाभों पर एक लेख भी शामिल हो सकता है।

आप 5 या 10 साल में एआई सहायकों के भविष्य को कैसे देखते हैं?

एआई सहायक मीटकाई द्वारा अपनाई गई पहली-पार्टी आधारित दृष्टिकोण की ओर अधिक से अधिक बढ़ेंगे। एलेक्सा और गूगल ने अपने पूरे जीवनकाल में तीसरे पक्ष के एक्सटेंशन और कौशल के पारिस्थितिकी तंत्र को प्रोत्साहित करने का प्रयास किया है। यह गोपनीयता में गंभीर समस्याओं में चलता है। इसके अलावा, यह उन सीमाओं के बारे में कुछ भी नहीं कहता है जो यह क्षमताओं पर रखता है। मुझे लगता है कि अधिक उद्योग के खिलाड़ी हमारे द्वारा अपनाई गई दृष्टिकोण को अपनाएंगे, और इसके संकेत बोर्ड भर में हैं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो इस व्यक्तिगत एआई सहायक के बारे में अधिक जानना चाहते हैं उन्हें मीटकाई पर जाना चाहिए।