James Kaplan, Co-Fondatore e Amministratore Delegato di MeetKai – Serie di Interviste

James Kaplan è il Co-Fondatore e Amministratore Delegato di MeetKai, un assistente AI che rende la vita più facile attraverso la conversazione, la personalizzazione e la cura.

Ha iniziato a programmare quando aveva solo sei anni, cosa l’ha entusiasmato per la programmazione e quali linguaggi ha imparato?

L’impulso è stato il gioco Oregon Trail costruito per Windows 95. Ero affascinato e lo giocavo ogni giorno dopo la scuola. Ero in prima elementare, quindi non c’era molto altro da fare! Ho iniziato a pensare a tutte le cose che avrei voluto cambiare nel gioco. Quando ero più giovane, ho comprato una copia di “Game Programming for Teens”, un libro di base sulla programmazione in una libreria locale. Ero immediatamente attratto da esso e ho dimenticato le mie motivazioni originali per Oregon Trail. Ma ho sempre amato i giochi, e hanno agito come mia motivazione per imparare nuovi linguaggi di programmazione. Negli anni successivi, ho imparato Visual Basic quando cercavo di scrivere un bot per NeoPets (funzionava) e poi PHP quando avevo 12 anni per creare siti web dinamici. Anche allora, la mia motivazione per imparare PHP era quella di guadagnare soldi per comprare videogiochi.

La sua precedente impresa era la gestione di un fondo hedge basato sull’AI, cosa ha imparato da questa esperienza?

La mia principale conclusione è stata quella di gettare via l’idea che non si possa competere con i giganti in uno spazio affollato. Può essere molto allettante pensare che, nella finanza, tutto ciò che è redditizio sia già stato sfruttato e catturato da un grande giocatore. Tuttavia, ho rapidamente capito che non si deve sovrastimare i concorrenti. La pigrizia e l’inerzia organizzativa proibiscono nuove idee. Altre volte, un’idea o una campagna può essere troppo di nicchia per una grande azienda. Sorprendentemente, potrebbero anche pensare che qualcosa sia troppo rischioso per svilupparlo, quindi non vale la pena uscire dalla loro zona di comfort.

Potrebbe condividere la storia di come ha lanciato l’assistente AI MeetKai?

Ero stanco della finanza. Tutto doveva essere misurato in termini di rapporto Sharpe e PnL. Ciò ha rimosso molto del divertimento della tecnologia e si è allontanato da ciò che mi ha portato originariamente sulla strada della programmazione. Alla fine del 2018, ho parlato con Weili Dai, co-fondatore di MeetKai, su ciò che vedevo nel panorama tecnologico in generale. Una delle mie principali osservazioni era che lo spazio degli assistenti vocali era stagnante. Tutti i principali giocatori si attenevano a vecchi approcci e gli utenti non beneficiavano della tecnologia. Nessuno era disposto a provare nuovi approcci, “poiché non è così che lo fa X”. Non c’era differenziazione. Se avessi iniziato da zero e gettato via tutte (o quasi) le nozioni preconcette di “come costruire un assistente vocale”, avrei potuto cambiare fondamentalmente l’esperienza dell’utente. Abbiamo iniziato a costruire un vero assistente AI, anziché un chatbot alimentato dalla voce. Le lezioni apprese nella mia precedente impresa, unite al mentoring di Weili, ci hanno portato a fondare MeetKai.

Quali sono alcune delle sfide dietro la costruzione di un assistente AI?

Ci sono due classi di problemi nella costruzione di un vero assistente AI: le aspettative degli utenti e l’implementazione tecnica. Il primo problema è trascurato, ma applicabile a MeetKai. Gli utenti sono stati addestrati a ciò che è e non è fuori dai confini quando si tratta di un assistente vocale. In particolare, si aspettano di dover cercare in modo orientato ai comandi. Stiamo lavorando per addestrare gli utenti a cercare in linguaggio naturale. Ciò consente tipi di capacità molto più ricchi, come l’uso di negazioni “Trova per me un film di Dwayne ‘The Rock’ Johnson che non sia Moana”. Possiamo gestire perfettamente questo nel linguaggio quotidiano, ma gli assistenti vocali attuali non riescono a rispondere.

La seconda classe di sfide è tecnica. Ciò si presenta in due sottocategorie: ricerca e comprensione. Per la ricerca, siamo diversi dagli altri assistenti virtuali in quanto manteniamo il nostro indice di contenuti. Mentre ciò consente tutta la magia che ci rende di ultima generazione, porta con sé le sfide di eseguire e mantenere un motore di ricerca vocale personalizzato. Questo è un’area in cui stiamo continuamente innovando. La comprensione del linguaggio è la seconda area in cui si verificano sfide nella costruzione di un assistente AI. Per la maggior parte degli assistenti vocali, ciò significherebbe essere in grado di comprendere il testo in inglese. MeetKai comprende e supporta 16 lingue. Ciò non significa 16 volte più lavoro, poiché utilizziamo approcci multilingui, ma è comunque una quantità sostanziale in più rispetto a essere “inglese in primo luogo, solo inglese”. Vale la pena investire tempo, poiché è incredibilmente importante per noi che MeetKai sia veramente globale.

Come MeetKai utilizza l’AI personalizzata per differenziarsi?

Utilizziamo l’AI personalizzata in due spazi differenziati: comprensione e ricerca.

Quando un utente dice: “Puoi trovare qualcosa di cinese per stasera?”, potrebbe significare che desidera una ricetta cinese, un ristorante cinese o uno spettacolo cinese da guardare. Con la nostra comprensione personalizzata e profonda, possiamo chiarire e fornire un risultato all’utente che si aspetta. Ciò avviene senza che i suoi dati debbano mai lasciare la nostra piattaforma.

Integriamo la personalizzazione nella ricerca stessa. Uno dei più grandi problemi che gli assistenti virtuali affrontano è che molte delle ricerche vengono passate a fornitori di servizi di terze parti. Quando si cerca un ristorante con un assistente convenzionale, si passa quella ricerca a Yelp. Lo svantaggio di ciò è che Yelp non conosce personalmente l’utente e, se lo fa, allora è un problema di privacy. Poiché MeetKai è un’app di prima parte, dall’inizio alla fine del risultato, abbiamo una vera personalizzazione.

Quali sono alcuni casi d’uso per MeetKai?

L’obiettivo di MeetKai è quello di essere il primo AI Concierge. Vogliamo aiutare gli utenti nella loro vita quotidiana. Non vogliamo essere un assistente orientato ai comandi. Non supportiamo funzionalità come “volume su”, “volume giù”, “timer di 30 secondi”, … capisci l’idea. Sono fortemente convinto che queste funzionalità non siano AI, ma semplicemente input basati sulla voce. Se si pensa ai giorni di AskJeeves, l’intera idea era che fosse il vostro maggiordomo, nessuno avrebbe mai antropomorfizzato Google Assistant. Quanto ad Apple Siri o Amazon (AMZN ) Alexa, non si pensa a loro come qualcosa di diverso da un’app. Siamo ancora nelle nostre fasi iniziali, ma abbiamo costruito tutta la tecnologia necessaria per portare a termine il nostro piano triennale o quinquennale verso un vero assistente AI.

Come può l’industria prevenire che un assistente AI introduca pregiudizi o rafforzi pregiudizi esistenti in un utente?

C’è un equilibrio delicato tra fornire risultati personalizzati e non creare pregiudizi. Abbiamo visto cosa succede quando i ricercatori ottimizzano le misure di coinvolgimento sui social media – crea bolle di pregiudizio. Il primo passo come industria è rivedere le nostre metriche e KPI. In MeetKai, ottimizziamo per un equilibrio tra clic e novità del clic. L’AI dovrebbe essere ricompensata molto di più per trovare un risultato nuovo che viene fatto clic in casi del 30%, piuttosto che semplicemente il “risultato principale” fatto clic nel 50% dei casi. Tuttavia, questo approccio ha un fallback abbastanza evidente alla considerazione più profonda. E se i risultati che l’AI sta producendo sono semplicemente risultati pregiudizievoli per la piccola bolla dell’utente? Costruiamo il nostro AI per spingere in entrambe le direzioni della zona di personalizzazione dell’utente. Se un utente chiede una lista di articoli su manzo, invece di presentargli articoli che corrispondono alle sue convinzioni, potremmo aggiungere articoli che si trovano ai margini o appena fuori dai margini delle sue preferenze. Ciò potrebbe includere un articolo su etica animale e cambiamento climatico, nonché un articolo sui potenziali benefici per la salute dei grassi di origine animale. L’intuizione tecnica per l’approccio che abbiamo adottato si basa sull’accettazione che è difficile addestrare l’AI a determinare se Y è pregiudizievole, ma è molto più facile addestrarlo a sapere che X e Z si trovano ai margini della stessa zona di Y.

Dove vede il futuro degli assistenti AI nei prossimi 5 o 10 anni?

Gli assistenti AI si muoveranno sempre più verso l’approccio basato sulla prima parte che MeetKai ha. Per l’intera esistenza della loro vita, Alexa e Google hanno cercato di coltivare un ecosistema di estensioni e abilità di terze parti. Ciò comporta alcuni problemi seri in termini di privacy. Inoltre, ciò non dice nulla sui limiti superiori che impone alle capacità. Mi aspetto che più giocatori dell’industria adottino lo stesso approccio che abbiamo preso e ci sono segnali di ciò in tutto il settore. Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più su questo assistente AI personalizzato possono visitare MeetKai.