Alexander Hudek, Co-Fondatore & CTO di Kira Systems – Serie di Interviste

Alex Hudek è il Co-Fondatore & CTO di Kira Systems. Ha conseguito un dottorato e un master in Informatica all’Università di Waterloo, e un B.Sc. all’Università di Toronto in Fisica e Informatica.

La sua ricerca passata nel campo della bioinformatica si è concentrata sul trovare somiglianze tra sequenze di DNA. Ha anche lavorato in aree come i sistemi di prova e la compilazione di query di database.

Quando hai iniziato a interessarti di apprendimento automatico e intelligenza artificiale?

Sono sempre stato interessato all’informatica. Durante il mio corso di laurea ho seguito corsi su algoritmi di pianificazione e logica, apprendimento automatico e intelligenza artificiale, calcolo numerico e altri argomenti. Il mio interesse per l’apprendimento automatico è cresciuto in modo più specifico durante il mio dottorato all’Università di Waterloo. Lì, ho utilizzato metodi di apprendimento automatico per studiare il DNA. Successivamente, mi sono addentrato più a fondo nella logica formale come parte della mia ricerca post-dottorale. La logica e il ragionamento sono in qualche modo il “lato opposto” della medaglia negli approcci all’intelligenza artificiale e ho sentito che era importante conoscerne di più.

Alcune delle tue ricerche passate nel campo della bioinformatica si sono concentrate sul trovare somiglianze tra sequenze di DNA. Potresti discutere alcuni di questi lavori?

Il corpo principale della mia tesi ha comportato la costruzione di un modello più realistico di mutazione del DNA utilizzando modelli di Markov nascosti. Ho utilizzato questo modello più complesso in un nuovo algoritmo progettato per trovare regioni di DNA che condividono una discendenza comune con altre specie. In particolare, questo nuovo algoritmo può trovare regioni di sequenza molto più debolmente correlate rispetto agli algoritmi precedenti per questo compito.

Prima del mio dottorato, ho lavorato in un laboratorio di ricerca che faceva parte del progetto del genoma umano. Uno dei progetti più notevoli che ho aiutato a completare è stato il primo abbozzo completo del cromosoma 7 umano.

Qual è stata l’ispirazione iniziale dietro il lancio di Kira?

L’idea per Kira è venuta dal mio co-fondatore, Noah Waisberg. Lui aveva trascorso ore nella sua carriera di avvocato facendo il tipo di lavoro che abbiamo ora costruito l’AI per fare. Era un’idea interessante per me perché coinvolgeva il linguaggio naturale e il problema era ben definito, e potevo vedere il potenziale commerciale. C’è qualcosa di attraente nel costruire un’AI che possa capire il linguaggio umano perché il linguaggio è così strettamente legato alla cognizione umana.

Potresti descrivere cosa è il software di analisi dei contratti e come beneficia i professionisti del diritto?

Kira utilizza l’apprendimento automatico supervisionato, il che significa che un avvocato esperto alimenta disposizioni da contratti reali in un sistema progettato per imparare da questi esempi. Il sistema studia questi dati, impara quale linguaggio è rilevante e costruisce modelli di disposizioni probabilistici. I modelli vengono quindi testati contro un set di accordi annotati con cui il sistema non è familiare per determinare la sua prontezza. Questa tecnologia di apprendimento automatico altamente precisa può identificare e analizzare virtualmente qualsiasi disposizione in qualsiasi contratto, risultando in un risparmio di tempo segnalato dai clienti del 20-90%. Questa produttività aumentata aiuta gli studi legali aumentando i loro tassi di realizzazione, dà loro più opportunità di crescita dei ricavi e preserva i clienti esistenti. Per le società, ciò migliora la produttività interna riducendo la quantità di spesa legale esterna richiesta.

Il trattamento del linguaggio naturale (NLP) è difficile per la maggior parte delle aziende, potresti discutere alcune delle sfide aggiuntive che si affrontano quando si tratta di elaborare la terminologia legale e altre sfumature che sono uniche della professione legale?

Per molte persone, il linguaggio legale può sembrare molto estraneo, ma si scopre che, da una prospettiva di apprendimento automatico, non è effettivamente così diverso. Ci sono alcune cose uniche; la capitalizzazione è più importante e le frasi possono essere molto più lunghe del normale, ma nel complesso non abbiamo bisogno di approcci NLP significativamente diversi da quelli di altri domini.

Un aspetto che è significativamente diverso è la necessità di privacy dei dati e di personalizzazione. I professionisti del diritto sono tenuti a mantenere riservati i dati dei clienti e l’utilizzo di tali dati in un prodotto di apprendimento automatico che raggruppa o condivide dati di formazione è in contrasto con tali requisiti. In effetti, anche mantenere i dati di formazione spesso non è possibile poiché hanno obblighi di cancellare i dati dei clienti dopo la conclusione di un progetto. Pertanto, essere in grado di formare modelli senza che i fornitori siano coinvolti diventa critico, così come le tecniche di apprendimento automatico che rendono difficile o impossibile recuperare qualsiasi parte dei dati di formazione esaminando i modelli appresi. Le tecniche che consentono di prendere un modello esistente e aggiornarlo con nuovi dati di formazione senza doverlo riaddestrare da zero sono anche essenziali.

Sul fronte della personalizzazione, c’è la necessità che i clienti possano costruire i propri modelli. Ciò è dovuto al fatto che per concetti legali più complessi possono esserci disaccordi ragionevoli tra i professionisti e gli studi spesso desiderano regolare o costruire modelli per farli corrispondere alle loro posizioni uniche.

Potresti descrivere come il deep learning viene utilizzato per categorizzare i dati all’interno del software Kira?

Non utilizziamo molto il deep learning nel nostro prodotto, anche se il nostro team di ricerca interna trascorre molto tempo a valutare e esplorare soluzioni di deep learning. Finora, per i tipi di problemi che affrontiamo, le tecniche di deep learning stanno solo eguagliando gli approcci di non-deep learning, o al massimo ottenendo un piccolo aumento. Data la grande quantità di calcoli necessari per le metodologie di deep learning, nonché le sfide nella protezione della privacy dei dati, non sono state abbastanza convincenti da adottare finora.

Cosa sono alcuni dei modelli di disposizioni integrati che Kira offre?
Attualmente Kira può identificare e estrarre oltre 1.000 disposizioni, clausole e punti dati (campi intelligenti) integrati. Si riferiscono a una moltitudine di argomenti diversi, dal Due Diligence di M&A – con cui Kira è stato originariamente concepito per assistere – al Brexit; all’Immobilare. I campi intelligenti sono costruiti dal nostro team di esperti del settore che includono avvocati e contabili esperti. Con la nostra tecnologia di apprendimento automatico, gli standard di Kira richiedono che virtualmente ogni campo intelligente raggiunga un minimo del 90% di richiamo, il che significa che il nostro software troverà il 90% o più della disposizione, della clausola o del punto dati che stai cercando all’interno dei tuoi contratti o documenti, riducendo i rischi e gli errori nel processo di revisione del contratto. Inoltre, è possibile creare un numero illimitato di campi personalizzati che possono essere insegnati a un’azienda per identificare e estrarre automaticamente informazioni rilevanti utilizzando il nostro strumento Quick Study.

Il mondo legale è spesso noto per essere lento nell’adottare nuove tecnologie. Trovi che ci sia un ostacolo educativo quando si tratta di educare gli studi legali?

Gli avvocati vogliono davvero sapere come funzionano le cose, quindi l’educazione è importante. Non è più difficile insegnare agli avvocati sull’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale che ad altri professionisti, ma è sicuramente necessario avere materiali di formazione pronti. Molti degli ostacoli all’adozione sono sociali; le persone spesso chiedono informazioni sulle migliori pratiche per adattare i loro processi interni all’uso dell’AI, o sono interessate a come possono utilizzare l’AI per cambiare le loro offerte commerciali in modo da ottenere vantaggi oltre che migliorare l’efficienza.

Rispetto a quando abbiamo iniziato Kira Systems nel 2011, gli studi legali di oggi sono molto più esperti di AI e tecnologia. Molti hanno team di innovazione incaricati di indagare nuove tecnologie e incoraggiare l’adozione di nuove soluzioni.

C’è qualcos’altro che ti piacerebbe condividere su Kira?

La letteratura accademica e le librerie di apprendimento automatico open source sono state strumentali nel nostro aiuto a far decollare l’azienda. Crediamo che le informazioni aperte e il software siano un enorme vantaggio per il mondo. Alla luce di ciò, sono particolarmente felice che il nostro team di ricerca pubblichi i risultati di molti dei nostri sforzi di ricerca in riviste accademiche e conferenze. Oltre a dimostrare che spingiamo i confini dello stato dell’arte, ciò ci consente di restituire alle comunità che ci hanno aiutato a iniziare e che continuiamo a ottenere un grande valore. È possibile trovare i nostri documenti su https://kirasystems.com/science/.

Per saperne di più visita Kira Systems.