Luke Kim, Fondatore e CEO di Liner – Serie di Interviste

Luke Kim è il Fondatore e CEO di Liner, uno strumento di ricerca all’avanguardia basato sull’IA progettato per semplificare e potenziare il processo di ricerca, aiutando gli utenti a completare le proprie attività 5.5 volte più velocemente. Come motore di ricerca IA, Liner fornisce risultati di ricerca filtrati per informazioni precise e genera automaticamente citazioni in vari formati, rendendolo una risorsa preziosa per ricercatori, studenti e professionisti.

Può raccontarci del suo background e cosa l’ha ispirata a intraprendere l’imprenditoria, soprattutto nel campo dell’IA e della tecnologia?

Il mio percorso imprenditoriale è iniziato con il desiderio di affrontare problemi reali attraverso la tecnologia. Durante gli studi universitari, sono rimasto colpito da quanto fosse difficile navigare e fidarsi dell’enorme quantità di informazioni online. Sono stato motivato a creare uno strumento che semplifichi il processo e aiuti gli studenti a distinguere le fonti. Quello che è partito come uno strumento di evidenziazione, setacciando le informazioni disponibili, si è evoluto col tempo in quello che Liner: un motore di ricerca IA che fornisce solo i risultati più affidabili. Sono stato attratto dall’IA per il suo potenziale di trasformare il modo in cui elaboriamo e interagiamo con i dati. L’opportunità di creare soluzioni significative per gli studenti, come il mio io più giovane, continua a ispirarmi.

Come ha influenzato la sua esperienza con l’estensione del browser che ha sviluppato durante gli anni universitari la visione per Liner?

La prima estensione per browser Liner highlighter è stata il mio primo vero approccio alla risoluzione del problema del sovraccarico di informazioni. Mi ha mostrato quanto le persone apprezzino gli strumenti che rendono più facile trovare e organizzare le informazioni chiave. Ho imparato che semplificare anche un solo passaggio di un flusso di lavoro può avere un grande impatto, sia che si tratti di evidenziare punti importanti sia di far emergere fonti pertinenti. Questo progetto ha plasmato l’impegno di Liner a creare un’esperienza fluida per gli utenti, aiutando studenti e ricercatori a setacciare il rumore eccessivo su Internet.

Qual era la visione originale dietro Liner e come è evoluta dalla sua nascita?

Liner è nato come uno strumento semplice per aiutare gli utenti a evidenziare e salvare le parti chiave dei contenuti online. L’obiettivo era rendere più facile per gli utenti concentrarsi sulle informazioni più rilevanti senza essere sopraffatti. Col tempo, abbiamo riconosciuto che gli utenti avevano bisogno di più di un modo per raccogliere e ordinare le informazioni: avevano bisogno di modi migliori per trovarle e valutarne l’affidabilità. Questa consapevolezza ha guidato la trasformazione di Liner in un motore di ricerca IA.

Quali sono state le principali sfide che ha affrontato durante la transizione di Liner da uno strumento di evidenziazione a un motore di ricerca guidato dall’IA?

Una delle sfide più significative è stata garantire che la nostra IA potesse fornire costantemente risultati affidabili e accurati. La ricerca accademica richiede un alto grado di fiducia, e soddisfare tali aspettative era fondamentale. Un’altra sfida è stata integrare anni di dati evidenziati dagli utenti nel processo di addestramento dell’IA mantenendo la piattaforma intuitiva. Trovare il giusto equilibrio tra innovazione tecnologica e un’esperienza utente fluida è stato essenziale, ma anche estremamente gratificante.

Costruendo da zero la definizione di “agente” di Liner, siamo riusciti a creare un framework solido e stabile per comprendere cosa sia realmente un agente. Successivamente abbiamo implementato un agente di ricerca che dà priorità all’affidabilità e alla credibilità. Poiché il nostro pubblico di riferimento rappresenta il culmine delle aspettative incentrate sulla credibilità, avevamo bisogno di una soluzione distintiva in grado di affrontare i problemi più complessi. La nostra forza risiede nello sfruttare i nostri dataset proprietari, le intuizioni tecniche acquisite durante il processo di definizione dell’agente e la nostra esperienza di implementazione. Insieme, questi elementi sono diventati i nostri strumenti più potenti per il successo.

Può approfondire come l’integrazione dei dati evidenziati dagli utenti migliora l’accuratezza e l’affidabilità dei risultati di ricerca IA di Liner?

I dati evidenziati dagli utenti fungono da prezioso livello di controllo di qualità, aiutando il nostro LLM a discernere ciò che altri utenti considerano importante e credibile. Sfruttando questi dati curati, possiamo dare priorità a informazioni pertinenti e affidabili nei risultati di ricerca. Questo approccio garantisce che gli utenti ottengano insight precisi e azionabili evitando contenuti irrilevanti o di bassa qualità.

Come si differenzia Liner da altri strumenti di ricerca IA come ChatGPT o Perplexity?

Liner si distingue per la sua priorità all’affidabilità e alla trasparenza. Ogni risultato di ricerca include una citazione, e gli utenti possono filtrare le fonti meno affidabili per garantire l’accuratezza. Come misura aggiuntiva, gli studenti possono estrarre le fonti e visualizzare il testo originale citato sul loro schermo. A differenza degli strumenti progettati per query casuali, Liner è costruito appositamente per studenti, accademici e ricercatori, aiutando gli utenti a concentrarsi su un apprendimento e un’analisi approfonditi anziché sulla verifica dei fatti. Questo impegno verso la fiducia e l’usabilità rende Liner lo strumento preferito da oltre 10 milioni di utenti, inclusi studenti di università come UC Berkeley, USC, University of Michigan e Texas A&M. Liner continua a differenziarsi attraverso partnership, come quella recente con Tako, che integra strumenti di visualizzazione della conoscenza per presentare dati complessi in modo più accessibile e interattivo, consentendo agli utenti di approfondire la loro ricerca.

Quali misure prende Liner per ridurre le allucinazioni nelle risposte IA e come ciò influisce sulla fiducia degli utenti?

Ridurre le allucinazioni richiede l’ancorare le risposte generate dall’IA a fonti verificabili. Liner lo ottiene incrociando i risultati con articoli accademici, banche dati governative e altri repository affidabili. Il nostro Sistema di Filtraggio delle Fonti consente inoltre agli utenti di escludere contenuti inaffidabili, fornendo un ulteriore livello di garanzia di qualità. Questi passaggi non solo riducono gli errori, ma costruiscono anche la fiducia dell’utente.

Liner’s system is based on relevance (the relevance score between agent-generated claims and reference passages) and factuality (which assesses how well the agent-generated claims are supported by the reference passages). The more supportive the passage, the higher the factuality score.Since our product strongly encourages users to verify claims to ensure they are free from hallucinations, enhancing the factuality of our agent system is crucial. Ultimately, we observe a positive correlation between the factuality score and user retention.

Il sistema di Liner si basa sulla rilevanza (il punteggio di rilevanza tra le affermazioni generate dall’agente e i passaggi di riferimento) e sulla factualità (che valuta quanto le affermazioni generate dall’agente siano supportate dai passaggi di riferimento). Più il passaggio è di supporto, più alto è il punteggio di factualità. Poiché il nostro prodotto incoraggia fortemente gli utenti a verificare le affermazioni per assicurarsi che siano prive di allucinazioni, migliorare la factualità del nostro sistema di agenti è cruciale. In ultima analisi, osserviamo una correlazione positiva tra il punteggio di factualità e la fidelizzazione degli utenti.

Quali passi sta compiendo Liner per costruire fiducia tra gli utenti, soprattutto quelli scettici sull’affidarsi all’IA per informazioni critiche?

Costruire fiducia inizia con la trasparenza. Liner fornisce citazioni chiare per ogni risultato, dando agli utenti la possibilità di verificare autonomamente le informazioni. Inoltre, classifichiamo le fonti in base all’affidabilità e permettiamo agli utenti di interagire direttamente con il contenuto originale. Un’educazione continua degli utenti e una comunicazione aperta svolgono anche un ruolo nel dimostrare che l’IA, se progettata responsabilmente, può essere un alleato affidabile nell’istruzione.

Quali tendenze pensa modelleranno il futuro dell’IA nella ricerca accademica e nel recupero di conoscenza professionale?

L’IA diventerà sempre più personalizzata, adattandosi alle esigenze uniche di ciascun utente e fornendo insight su misura. La trasparenza sarà fondamentale, poiché gli utenti cercheranno maggiore chiarezza su come l’IA elabora le informazioni e fornisce i risultati. I progressi si concentreranno anche sul contrastare il sovraccarico di informazioni e sull’ottimizzare gli strumenti di ricerca. Automatizzando compiti ripetitivi come la raccolta e la sintesi dei dati, l’IA accelererà le fasi iniziali della ricerca, permettendo ai ricercatori di concentrarsi maggiormente sul pensiero critico, sull’analisi e sull’innovazione. Questo equilibrio tra efficienza e impegno intellettuale modellerà il futuro della ricerca accademica e professionale.

Liner recently has successfully raised a $29 million funding round. How will this investment help Liner grow, and what areas are you focusing on for expansion?

Questo finanziamento ci consente di avanzare nella nostra missione di migliorare l’IA nell’istruzione. Stiamo ampliando il nostro team globale e lanciando nuove funzionalità come Essay Mode, progettato per aiutare gli studenti a perfezionare le proprie capacità di scrittura, strutturazione e formattazione dei saggi. Stiamo inoltre dando priorità alle partnership con università e organizzazioni professionali per raggiungere più utenti e dimostrare l’impatto degli strumenti di ricerca potenziati dall’IA. Recenti collaborazioni con aziende come ThetaLabs e Tako hanno ampliato le nostre capacità. Questo investimento evidenzia la crescente necessità di soluzioni di ricerca affidabili, e siamo entusiasti di costruire su questo slancio.

Grazie per la splendida intervista, i lettori che desiderano saperne di più dovrebbero visitare Liner.