ドニー・ホワイト、Satisfi LabsのCEO兼共同創設者 – インタビュー・シリーズ

2016年に設立されたSatisfi Labsは、会話型AIの先駆的な企業です。ニューヨーク・メッツ、メイシーズ、全米オープンとの共同作業により、ウェブサイトでは入手できない情報へのアクセスを容易に行えるようになりました。

ドニーは、スタートアップに参入する前に15年間ブルームバーグで働き、コーネル大学でMBA、バルーク・カレッジでBAを取得しています。ドニーのリーダーシップの下、Satisfi Labsはスポーツ、エンターテインメント、観光業で著しい成長を遂げ、Google (GOOGL ) 、MLB、Red Light Managementからの投資を受けています。

あなたは14年間ブルームバーグで働いていましたが、そこで起業家の気持ちが湧き上がりました。なぜ突然起業家になることに興味を持ったのですか?

大学3年生のとき、ブルームバーグの受付係として働き始めました。そこで同僚に「教えてくれるなら、すぐに学べる」と言ったら、4年生のときにはフルタイムの従業員になり、夜間の授業を受けながら仕事をしました。21歳のとき、大学の卒業式ではなく、最初のチームを管理していました。その後、メリトクラシーで働き、複数回昇進しました。25歳のときには、自分の部門を率いていました。その後、地域管理、製品開発、そして最終的にアメリカ全域の営業を担当しました。2013年頃から、もっと大きなことをできると考え始めました。若いテクノロジー企業の面接を受けたところ、「あなたがいいのか、ブルームバーグがいいのかわからない」と言われました。そのとき、変化が必要だと感じ、6ヶ月後には最初のスタートアップ、Datahugの営業担当VPになりました。その後、投資家グループに勧誘され、Yelpを牽引する新しいビジョンを共有し、2016年にSatisfi Labsを共同創設しました。

Satisfi Labsの創設ストーリーを共有してください。

ランディ（Satisfiの現CTO兼共同創設者）と一緒にシティ・フィールドの野球の試合を見ていたとき、ベーコン・オン・ア・スティックというものを聞きました。コンコースを回ってスタッフに聞きましたが、どこにも見つかりませんでした。スタジアムの片側に隠されていたので、チームに直接チャットで聞く方がずっと便利だと気付きました。そこで最初のアイデアが生まれました。ランディと私は両方とも金融とアルゴリズム取引の背景を持っているので、リクエストと回答をマッチングする概念を取り入れ、特定の分野の専門知識を持つ個別のボットを構築することにしました。元のアイデアは、ウェブサイトでは入手できない情報へのアクセスを提供することです。ボットを「指揮者」が操作できるようにし、必要に応じて各ボットを呼び出すシステムを構築しました。このシステム・アーキテクチャは現在も使用されています。

Satisfi Labsは独自のNLPエンジンを設計し、プレスリリースを発表しようとしていたところ、OpenAIのChatGPTがリリースされ、テクノロジー・スタックが変わりました。この時期について話してください。Satisfi Labsはどうやってビジネスを転換しましたか?

2022年12月6日に、特許出願中のコンテキストベースのNLPアップグレードを発表するプレスリリースを予定していました。2022年11月30日に、OpenAIはChatGPTを発表しました。ChatGPTの発表は、ロードマップを変え、世界を変えました。最初は、ChatGPTの力と限界を理解しようとしていました。すぐに、コンテキストベースのNLPシステムはChatGPTと競合しないことを理解し、LLMの体験を強化できることを理解しました。これにより、OpenAIのエンタープライズ・パートナーになることを迅速に決定しました。7年間のインテント・データと「ボット・コンダクター」システム・デザインを組み合わせて、LLMを取り入れたシステムをアップグレードしました。

Satisfi Labsは最近、コンテキストLLMレスポンス・システムの特許を発表しました。これは具体的に何ですか?

7月に、特許出願中のコンテキストLLMレスポンス・システムを発表しました。この新しいシステムは、コンテキストベースのレスポンス・システムとLLMの力を組み合わせて、Answer Engineシステムを強化します。新しいコンテキストLLMテクノロジーは、インテント・ルーティング、回答生成、インテント・インデックス化を含むプラットフォーム全体でLLMの機能を統合します。また、ユニークなレポート機能も提供します。プラットフォームは、GPT-4などのLLMの力を利用して、従来のチャットボットを超えた会話型AIを提供します。プラットフォームでは、ブランドが生成された回答または事前に書かれた回答のどちらかを使用して回答できるようにします。

現在、ほとんどの企業のウェブサイトとLLMプラットフォームがブランドに合った回答を提供することに伴う断絶について話してください。

ChatGPTは、幅広い情報を理解するようにトレーニングされていますが、ブランドが期待するレベルの特定性を持った業界特有の質問に答えるために必要なグラニュラーなトレーニングは受けていません。また、LLMが提供する回答の正確性は、提供されたデータの正確性に依存します。ChatGPTを使用すると、インターネット全体からデータを取得しますが、これらのデータは不正確になる可能性があります。ChatGPTは、ブランドのデータよりも他のデータを優先しません。7年間で、さまざまな業界で働き、毎日顧客から聞かれる数百万の質問について貴重な洞察を得ました。これにより、システムを業界ごとにコンテキストを高めて、強力でグラニュラーなインテント・レポート機能を提供できるようになりました。LLMは、インテントを理解し、回答を生成するのに効果的ですが、質問についてレポートすることはできません。インテント・インデックス化・システムを使用して、標準化されたレポートを効率的に作成しています。

言語学者は、LLMテクノロジーの能力を高める役割を果たしていますか?

プロンプト・エンジニアという役割が新しく登場しました。これには、AIから特定の回答を引き出すプロンプトを設計および改良する人が必要です。言語学者は、構文や意味論などの言語構造を深く理解しています。私たちの最も成功したAIエンジニアの1人は言語学の背景を持っています。彼女は、AIにニュアンスのある方法でプロンプトを与えるのが非常にうまく、回答の精度と効率性を高めることができます。プロンプトの微妙な変更は、回答の生成に大きな影響を与えることがあります。私たちは、複数のクライアントに対して数百万の質問を処理しているので、これは大きな違いになります。

バックエンドでのファインチューニングはどうなりますか?

私たちには、LLMをコントロールするために使用する独自のデータ・モデルがあります。これにより、フェンスを探すのではなく、フェンスを構築できます。2つ目は、他のプラットフォームで使用されているツールや機能を利用できるため、サポートすることができます。

ファインチューニング・トレーニング・データとプラットフォームで強化学習（RL）を使用すると、誤情報のリスクを軽減できます。ファインチューニングでは、特定の事実を追加するためのナレッジ・ベースのクエリではなく、新しいLLMのバージョンをこの追加のナレッジでトレーニングします。一方、RLでは、人間のフィードバックでエージェントをトレーニングし、質問に答えるポリシーを学習します。これは、特定のタスクの専門家となる小規模なモデルを構築するのに成功しています。

新しいクライアントのオンボーディングと会話型AIソリューションの統合について説明してください。

私たちは、スポーツ、エンターテインメント、観光業などの目的地や体験に焦点を当てているため、新しいクライアントは既存のコミュニティから利益を得ることができます。オンボーディングは非常にシンプルです。新しいクライアントは、ウェブサイト、従業員のハンドブック、ブログなど、最新のデータ・ソースがどこにあるかを特定します。私たちはデータをインジェストし、システムをリアルタイムでトレーニングします。同じ業界の数百のクライアントと協力しているため、チームは、事前に書かれた回答と生成された回答のどちらが最適かについて迅速に推奨事項を提供できます。また、ダイナミック・フード・アンド・ビバレッジ・ファインダーなどのガイド付き・フローを設定します。クライアントは、ボット・ビルダーを扱う必要はありません。

Satisfi Labsは現在、スポーツチームや企業と密接に協力しています。会社の将来のビジョンについては?

将来的には、より多くのブランドがチャット体験のより多くの側面をコントロールしたいと考えると思います。これにより、開発者レベルのアクセスを提供する必要性が増すでしょう。ブランドが独自の会話型AIシステムを構築するために開発者を雇用することは、必要な専門知識が不足し、高額になるため、現実的ではありません。しかし、私たちのシステムがバックエンドを提供することで、開発者は顧客体験とジャーニーに重点を置くことができます。プロンプトのコントロール、独自のデータの接続によるパーソナライゼーション、特定のユーザー需要に応じたチャットUIの管理が可能になります。Satisfi Labsは、ブランドの会話型体験の技術的な骨格となります。

素晴らしいインタビュー、詳細を知りたい読者はSatisfi Labsを訪れてください。