키라 시스템즈의 공동 창립자이자 CTO인 알렉산더 후덱 인터뷰 시리즈

알렉산더 후덱은 키라 시스템즈의 공동 창립자이자 CTO입니다. 그는 워터루 대학교에서 컴퓨터 과학 박사와 석사 학위를, 토론토 대학교에서 물리학과 컴퓨터 과학 학사 학위를 취득했습니다.

그의 과거 연구는 생물 정보학 분야에서 DNA 서열 간의 유사성을 찾는 데 중점을 두었습니다. 그는 또한 증명 시스템과 데이터베이스 쿼리 컴파일 분야에서 연구를 수행했습니다.

당신은 언제 처음으로 기계 학습과 인공지능에 관심을 가지게 되셨나요?

저는 항상 컴퓨터 과학에 관심이 있었습니다. 학부 시절에 저는 알고리즘, 기획, 논리, 기계 학습, 인공지능, 수치 계산 등 다양한 과목을 공부했습니다. 제 관심은 워터루 대학교에서 박사 학위를 취득하는 동안 기계 학습에 더욱 집중되었습니다. 그곳에서 저는 DNA를 연구하기 위해 기계 학습 방법을 사용했습니다. 이후에 저는 공식 논리학을 연구하기 위해 포스ドок 연구를 수행했습니다. 논리와 추론은 인공지능 접근 방식의 반대편에 있는 동전의 다른 면입니다. 저는 그것에 대해 더 많이 알고 싶었습니다.

당신의 과거 연구는 생물 정보학 분야에서 DNA 서열 간의 유사성을 찾는 데 중점을 두었습니다. 그 연구에 대해 설명해 주시겠습니까?

제 박사 학위 논문의 주요 내용은 은닉 마르코프 모델을 사용하여 더 현실적인 DNA 돌연변이 모델을 구축하는 것이었습니다. 저는 이 더 복잡한 모델을 사용하여 다른 종과 공통 조상을 공유하는 DNA 영역을 찾는 새로운 알고리즘을 설계했습니다. 특히, 이 새로운 알고리즘은 이전 알고리즘보다 훨씬 더 약하게 관련된 서열 영역을 찾을 수 있습니다.

제 박사 학위 이전에, 저는 인간 게놈 프로젝트의 일부인 연구실에서 일했습니다. 저가 완성한 가장 주목할만한 프로젝트 중 하나는 인간 염색체 7의 첫 번째 완전한 초안이었습니다.

키라를 출시한 초기 영감은 무엇입니까?

키라의 아이디어는 제 공동 창립자 노아 와이스버그에서 나왔습니다. 그는 변호사로서 키라에서 구축한 인공지능이 수행하는 유형의 작업을 수시간 동안 수행했습니다. 그것은 저에게 흥미로운 아이디어였습니다. 왜냐하면 그것은 자연어와 잘 정의된 문제를 포함했으며, 저는 비즈니스 잠재력을 볼 수 있었기 때문입니다. 인간 언어를 이해할 수 있는 인공지능을 구축하는 것은 인간의 인지와密接 관련되어 있기 때문에 매력적입니다.

계약 분석 소프트웨어는 무엇이며 법률 전문가에게 어떤 이점을 제공합니까?

키라는 감독된 기계 학습을 사용합니다. 즉, 경험있는 변호사가 실제 계약에서 조항을 시스템에 입력하여 학습하도록 설계합니다. 시스템은 이 데이터를 연구하고 관련 언어를 학습하며 확률적 조항 모델을 구축합니다. 모델은 시스템이 익숙하지 않은 주석이 달린 계약 집합에 대해 테스트됩니다. 이것은 매우 정확한 기계 학습 기술로 계약이나 문서 내에서 거의 모든 조항이나 데이터 포인트를 식별하고 분석할 수 있습니다. 결과는 고객이 보고한 시간 절약이 20~90%입니다. 이는 법률 회사에서 실적률을 높이고 수입을 증가시키며 기존 고객을 유지하는 데 도움이 됩니다. 기업의 경우, 내부에서 법률 비용을 줄여주어 외부 법률 비용을 줄일 수 있습니다.

자연어 처리(NLP)는 대부분의 회사에서 어려운 작업입니다. 법률 용어 및 법률 전문가에게 고유한 다른 난점에 대한 처리에 직면하는 추가적인 난점에 대해 논의해 주시겠습니까?

많은 사람들에게 법률 언어는 매우 외국어처럼 들릴 수 있지만, 기계 학습 관점에서 보면 실제로 그렇게 다르지 않습니다. 몇 가지 고유한 점이 있습니다. 대문자는 더 중요하며, 문장이 일반적으로 더 길 수 있습니다. 그러나 우리는 다른 영역과 다르게 특별한 NLP 접근 방식을 필요로 하지 않았습니다.

데이터 개인 정보 보호와 사용자 정의가 필요하다는 점은 크게 다릅니다. 법률 전문가들은 고객 데이터를 기밀로 유지해야 하며, 기계 학습 제품에서 데이터를 풀거나 공유하는 것은 이러한 요구와 상충됩니다. 실제로, 훈련 데이터를 유지하는 것조차 종종 불가능합니다. 왜냐하면 프로젝트가 끝난 후 고객 데이터를 삭제할 의무가 있기 때문입니다. 따라서 판매자 없이 모델을 훈련할 수 있는 능력이 중요하며, 훈련 데이터를 검사하여 학습된 모델에서 어떤 부분도 복구할 수 없는 기계 학습 기술이 중요합니다. 기초부터 다시 훈련하지 않고 새로운 훈련 데이터로 기존 모델을 업데이트할 수 있는 기술도 필수입니다.

사용자 정의 측면에서, 고객이 자신의 모델을 구축할 수 있어야 합니다. 왜냐하면 더 복잡한 법률 개념에 대해 전문가 사이에서 합리적인 의견 차이가 있을 수 있으며, 회사들은 자신의 고유한 위치에 맞게 모델을 조정하거나 구축하고 싶어하기 때문입니다.

키라 소프트웨어에서 데이터를 분류하는 데 깊은 학습이 어떻게 사용되는지 설명해 주시겠습니까?

우리는 제품에서 깊은 학습을 많이 사용하지 않습니다. 그러나 우리의 내부 연구 팀은 깊은 학습 솔루션을 평가하고 탐색하는 데 많은 시간을 보냅니다. 지금까지, 우리가 직면하는 문제에서는 깊은 학습 기술이 非깊은 학습 접근 방식과 일치하거나, 아주 약간의 증가만 보입니다. 깊은 학습 방법론의巨大한 계산 오버헤드와 데이터를 개인 정보 보호할 수 있는 어려움으로 인해, 아직까지採用할만큼 매력적이지 않습니다.

키라에서 제공하는 내장된 조항 모델은 무엇입니까?

현재 키라는 1,000개 이상의 내장된 조항, 조건 및 데이터 포인트(스마트 필드)를 식별하고 추출할 수 있습니다.它们는 M&A Due Diligence에서 시작하여 브렉시트, 부동산 등 다양한 주제와 관련됩니다. 스마트 필드는 경험있는 변호사와 회계사로 구성된 우리의 전문가 팀에 의해 구축됩니다. 우리의 기계 학습 기술을 사용하여, 키라의 표준은 거의 모든 조항, 조건 또는 데이터 포인트를 90% 이상의 재현율로 찾을 수 있도록 요구합니다. 이는 계약 검토 과정에서 위험과 오류를 줄여줍니다. 또한 무제한으로 사용자 정의 필드를 생성하여 우리의 퀵 스터디 툴을 사용하여 관련된 통찰력을 자동으로 식별하고 추출할 수 있습니다.

법률 세계는 새로운 기술을 채택하는 데 느린 것으로 알려져 있습니다. 법률 회사에 대한 교육 장벽이 존재하는지 여부를 논의해 주시겠습니까?

변호사들은 어떻게 작동하는지 알고 싶어합니다. 그래서 교육이 중요합니다. 다른 전문가와 마찬가지로 변호사에게 기계 학습과 인공지능을 가르치는 것은 어렵지 않습니다. 그러나 훈련 자료를 준비하는 것이 필요합니다. 많은 채택 장벽은 사회적입니다. 사람들은 내부 프로세스를 인공지능을 사용하도록 어떻게 적응시킬 수 있는지 또는 어떻게 인공지능을 사용하여 비즈니스 제공을 변경하여 효율성 개선 외에 이점을 얻을 수 있는지에 대해 묻습니다.

우리가 2011년에 키라 시스템즈를 시작했을 때와 비교하면, 오늘날의 법률 회사들은 인공지능과 기술에 대해 훨씬 더 잘 알고 있습니다. 많은 회사에는 새로운 기술을 조사하고 채택을鼓励하는 혁신 팀이 있습니다.

키라에 대해 더 공유하고 싶은 내용이 있습니까?

학술 문헌과 오픈 소스 기계 학습 라이브러리는 우리 회사를 부트스트랩하는 데 도움이 되었습니다. 우리는 오픈 정보와 소프트웨어가 세계에 큰 도움이 된다고 믿습니다. 따라서 저는 우리의 연구 팀이 많은 연구 결과를 학술 저널과 컨퍼런스에 발표하는 것을 매우 기쁘게 생각합니다. 이것은 우리가 최첨단 기술을 발전시키고, 우리가 시작된 커뮤니티와 계속해서 많은 가치를 얻는 커뮤니티에게 보답할 수 있도록 합니다. 우리의 논문은 https://kirasystems.com/science/에서 찾을 수 있습니다.

더 많은 정보를 원하시면 키라 시스템즈를 방문하세요.