インタビューシリーズ：Eveの創設者＆CEO、Jay Madheswaran

Jayは、Eveの創設者兼CEOです。彼は、AIとマシンラーニングの分野で15年以上の経験を持っています。

Eve以前、JayはLightspeed Venture Partnersで初期段階の投資家でした。その前は、Rubrikで最初のエンジニア兼製品エンジニアリング責任者で、会社を立ち上げるのに役立ちました。

Eveは、法曹界向けの最初のパーソナライズされた法的AIツールで、パートナーとして、トレーニングして、教えることができます。就像チームの他のメンバーのように。

あなたはもともと、エンジニアリングとコンピューターサイエンスに興味を持ったのは何故ですか？

大学に入る前に、私はもともと化学者または材料科学者になりたかったのですが、コンピューターサイエンスの進歩のスピードは、他のものよりもはるかに速かったことがわかりました。これは、歴史上の重要な瞬間のように感じられました。私たちは、脳の力を使って、ほぼすべてのことを改善できる機会を持っていました。私はそれに夢中になりました。

しかし、後ろに下がってみると、私は子供の頃から「ビルダー」でした。私はおもちゃや小さなものを使って何かを作ることに多くの時間を費やしました。私の最高の成果：熊の形をしたジェローコンテナを使ったおもちゃのエレベーターで、壊れたおもちゃを重要なおもちゃのビジネスに上げ下ろしました。

何かを作ることに情熱を持ち続けました。壊れたおもちゃから人工知能へと進化しました。常に次のことを考えています：何を作ることができるでしょうか。

Rubrikでの4年以上の間、First Engineer & Head of Product Engineeringとして何をしていたのか、そしてその経験から何を学んだのか。

そこでの私の時間の中で、私は周りの人々と共に成長する素晴らしい機会を持っていました。技術的な観点から、私は完全に分散されたジョブスケジューリングフレームワークからフロントエンドコードまで、そして後に管理へと進みました。

Rubrikでの最も貴重な経験は、真正に変革的な製品を構築することであり、そこで学んだ多くの例があります。

その後、Lightspeed Venture Partnersでの初期段階の投資家として、どのようなAI企業があなたのレーダー上にあり、スタートアップに投資する際にチームに何を求めていたのか。

私はエンタープライズAIの投資家でした。主に、他の企業がAIを構築できるようにする企業を探していました。私は、解決しようとしている痛み点についての明確な考え方と、それが正しい問題設定である理由を探しました。さらに、私のトップの必須条件は、創設者が解決策を実行できる能力でした。

あなたがエンジニアリングのルーツに戻り、法的スタートアップを立ち上げることを決めたのは何だったのか。

私は常にビルディングに情熱を持ち続けました。ベンチャーキャピタリストとしての私の時間の中でも、アイデアを検証するためにサンプルアプリを作成していました。このハンズオンアプローチは、AI企業を探索する際に特に明らかでした。私に一つの疑問が生じました：私たちは、AIが人々をエンパワーメントする世界を作成する方法は何でしょうか。この疑問はEveの誕生につながりました。私は、法的な分野を私たちのスタートポイントとして選択しました。なぜなら、それは明確な日常的な課題を提示し、AIが解決できるからです。私たちにとって最も興奮するのは、AIとソフトウェアの変革的な可能性です。法律事務所のワークフローを再定義することを私たちは目指しています。私たちは、インクリメンタルな改善ではなく、完全なオーバーホールについて話しています。これは画期的な変化であり、最も私たちを興奮させるものです。

Eveはどのような法的研究と法的支援が可能ですか。

Eveは法的研究を行うことができます。毎日更新される裁判所の判決を調べ、重要な判例を特定します。Eveは自然言語検索を使用して法的研究を行い、重要な判例の詳細を検索に組み込むことができます。Eveはまた、事件のライフサイクル全体で重要な法的主張と手続きをブレインストーミングして評価するのを支援することができます。

AIモデルをトレーニングするためのデータはどのようにして取得されていますか。

Eveは、GPT-4、AnthropicのClaude 2、および内部の独自AIモデルを含む最先端のジェネレーティブAIモデルを使用して回答を提供します。Eveの基礎モデルは、インターネット上の一般に公開されている情報およびEveのパートナーによって提供された大規模な法的データセットでトレーニングされています。Eveは、LLM Opsフレームワークを使用して、モデルが常に精度と最新性を保つことを保証しています。新しい最先端モデル（GTP-4 TurboやClaude 2.1など）がリリースされるたびに、品質を分析してからフレームワークに追加します。

法律や規制は急速に変化します。AIはどのようにして最新のニュースや開発に追随していますか。

モデルを更新する必要がある最も重要な部分は、法律、法令、裁判所の判決に関する法的研究機能です。私たちの法的研究機能は、RAGアプローチで構築されており、他のモデルとは異なり、情報を取得する方法が異なります。オープンソースの裁判所判決レポートプロバイダーと提携しており、そのデータベースは毎日更新されます。これにより、法的専門家にとって最新の法的情報を提供できます。

LLMの中心的な問題の1つは、ホールシネーションです。バックエンドでは、これらの潜在的な問題を軽減または減らすために何が行われているのでしょうか。

ホールシネーションを防ぐために、複数のアプローチを使用しています。法的な観点から見ると、AIが裁判所の判決を捏造し、引用可能なリソースとして提示するリスクがあります。Eveの法的研究機能は、関連する判例を検索するためのRAGメソッドを使用しています。法的研究を実行する際、Eveは私たちのデータベース内の閉じたボックス内の裁判所の判決のみを参照し、データベース内にない判決を捏造することはできません。法的研究以外の分野では、モデルを洗練するために努力を払っています。また、ユーザーが最適な結果を得るために事前に構築された「スキル」を提供することに重点を置いています。私たちのサクセスチームは、ホワイトグローブオンボーディングとサポートを提供し、ユーザーが安全な方法で生成的なAIを使用する方法について教育しています。

あなたの法曹界におけるAIの将来のビジョンは何ですか。

AIは法的景観を変革し始めていますが、これはまだ始まったばかりです。AIの進歩により、知識労働者である法的専門家は超人的な能力を発揮できるようになります。私たちの使命は、法的専門家がこの新しいテクノロジーの力を利用し、自分の能力を高めることを支援することです。私たちは、AIがすべての事件作業の不可欠な部分となる世界を想像しています。私たちの目標は、法曹の効率性を高めるだけでなく、法的専門家と共に考え、推論し、より価値の高い戦略的なワークフローの一部を支援する製品を構築することです。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はEveを訪問してください。