Alexander Hudek, Kira Systems의 공동 설립자 및 CTO – 인터뷰 시리즈

Alex Hudek는 Kira Systems의 공동 설립자 및 CTO입니다. 그는 워터루 대학교에서 컴퓨터 과학 분야에서 박사 및 석사 학위를, 토론토 대학교에서 물리학 및 컴퓨터 과학 분야에서 학사 학위를 취득했습니다.

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

당신은 언제 처음으로 기계 학습과 AI에 관심을 가지게 되셨나요?

저는 항상 컴퓨터 과학에 관심이 있었습니다. 학부 시절에 계획 및 논리, 기계 학습 및 AI, 수치 계산 등의 과목을 수강했습니다. 기계 학습에 대한 관심은 워터루 대학교에서 박사 학위를 취득하는 동안 더 cụ체하게 증가했습니다. 그곳에서 저는 기계 학습 방법을 사용하여 DNA를 연구했습니다. 이후에 포스ドок 연구의 일부로서 형식 논리와 추론에 대해 더 깊이 연구했습니다. 논리와 추론은 어떤 면에서 AI 접근 방식의 “다른 면”입니다. 저는 그것에 대해 더 많이 알고 싶었습니다.

당신의 과거 연구 중 일부는 생물 정보학 분야에서 DNA 서열 사이의 유사성을 찾는 데 중점을 두었습니다. 이 연구에 대해 설명해 주시겠습니까?

제 논문의 주요 내용은 Hidden Markov Model을 사용하여 DNA 돌연변이의 더 현실적인 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.

박사 학위 이전에, 저는 인간 유전체 프로젝트의 일부인 연구실에서 일했습니다. 저가 도움을 준 가장 주목할 만한 프로젝트 중 하나는 인간 염색체 7의 첫 번째 완전한 초안을 작성하는 것이었습니다.

Kira를 출시하는 초기 영감은 무엇입니까?

Kira의 아이디어는 제 공동 설립자인 Noah Waisberg로부터 나왔습니다. 그는 변호사로서 kariyer 동안 많은 시간을 기계 학습이 지금 수행하는 작업을 수행했습니다. 그것은 저에게 интерес 있는 아이디어였습니다. 왜냐하면 그것은 자연어와 문제가 잘 정의되어 있었으며, 비즈니스 잠재력이 보였기 때문입니다. 인간 언어를 이해할 수 있는 AI를 구축하는 것은 인간 인지와 밀접한 관련이 있기 때문에 매력적입니다.

계약 분석 소프트웨어는 무엇이며 법률 전문가에게 어떤 이점을 제공합니까?

Kira는 지도 학습을 사용합니다. 즉, 경험 있는 변호사가 실제 계약에서 조항을 시스템에 입력하여 시스템이 그 예제에서 학습할 수 있습니다. 시스템은 이 데이터를 연구하여 관련 언어를 학습하고 확률적 조항 모델을 구축합니다. 모델은 시스템이 익숙하지 않은 일련의 주석이 달린 계약에 대해 테스트되어 준비 여부를 결정합니다. 이 매우 정확한 기계 학습 기술은 계약에서 거의 모든 조항, 조건 및 데이터 포인트를 식별하고 분석할 수 있으며, 고객이 보고한 시간 절약은 20-90%입니다. 이는 법률 회사에서 실적을 높이고 수입을 증가시키며 기존 고객을 유지하는 데 도움이 됩니다. 기업의 경우, 내부 생산성을 향상시키고 필요한 외부 법률 비용을 줄여줍니다.

자연어 처리(NLP)는 대부분의 회사에서 어려운 작업입니다. 법률 용어 및 법률 전문 분야에 고유한 다른 세부 사항을 처리할 때 발생하는 추가적인 도전 과제에 대해 논의해 주시겠습니까?

많은 사람들에게 법률 언어는 매우 외국어처럼 느껴질 수 있지만, 기계 학습의 관점에서 보면 실제로 그렇게 다르지 않습니다. 몇 가지 더 고유한 점이 있습니다. 대문자는 더 중요하며, 문장은 일반적으로 더 길 수 있습니다. 그러나 우리는 다른 도메인과 비교하여 크게 다른 NLP 접근 방식을 필요로 하지 않았습니다.

하나의 중요한 측면은 데이터 개인 정보 보호 및 사용자 지정의 필요성입니다. 법률 전문가들은 고객 데이터를 기밀로 유지해야 하며, 기계 학습 제품에서 교육 데이터를 풀링하거나 공유하는 것은 이러한 요구 사항과 상충합니다. 실제로,甚至 교육 데이터를 유지하는 것도 종종 불가능합니다. 왜냐하면 고객 데이터를 프로젝트가 종료된 후 삭제할 의무가 있기 때문입니다. 따라서 판매자 없이 모델을 교육할 수 있는 능력과 판매자가 모델을 검사하여 교육 데이터의 일부를 복구하는 것을 어렵거나 불가능하게 만드는 기계 학습 기술이 중요합니다. 기존 모델을 새로운 교육 데이터로 업데이트할 수 있는 기술도 반드시 필요합니다.

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

Kira 소프트웨어 내에서 데이터를 분류하는 데 깊은 학습을 어떻게 사용합니까?

우리는 제품에서 깊은 학습을 많이 사용하지 않습니다. 그러나 우리의 내부 연구 팀은 깊은 학습 솔루션을 평가하고 탐색하는 데 많은 시간을 보냅니다. 지금까지, 우리는 해결한 문제에서 깊은 학습 기법은 비깊은 학습 접근 방식과 일치하거나, 최소한의 증가만 보입니다. 깊은 학습 방법의巨大한 계산 오버헤드와 교육 데이터를 비공개로 유지하는 도전 과제로 인해, 아직 채택할 만큼 매력적이지 않았습니다.

그러나 우리는 깊은 학습 접근 방식을 매우 매력적이라고 생각하며, 언젠가 NLP에서 큰 역할을 할 수 있을 것입니다. 따라서 우리는 깊은 학습 NLP 접근 방식을 지속적으로 평가하고 탐색하여 장점이 단점을 초과하는 경우 채택할 수 있도록 준비합니다.

Kira가 제공하는 내장 조항 모델은 무엇입니까?
현재 Kira는 1,000개 이상의 내장 조항, 조건 및 데이터 포인트(스마트 필드)를 식별하고 추출할 수 있습니다.它们는 M&A Due Diligence에서부터 Brexit, 부동산까지 다양한 주제와 관련이 있습니다. 스마트 필드는 경험 있는 변호사와 회계사로 구성된 우리의 주제 전문가 팀에 의해 구축됩니다. 우리의 기계 학습 기술을 사용하여 Kira의 표준은 거의 모든 조항, 조건 또는 데이터 포인트를 90% 이상의 재현율로 찾을 수 있도록 합니다. 이는 계약 검토 과정에서 위험과 오류를 줄여줍니다. 또한 무제한 수의 사용자 정의 필드를 생성하여 Quick Study 도구를 사용하여 관련 정보를 자동으로 식별하고 추출할 수 있습니다.

법률 세계는 새로운 기술을 채택하는 데 느린 것으로 알려져 있습니다. 법률 회사에 대한 교육 장벽이 있는 것으로 생각하시나요?

변호사들은 실제로 어떻게 작동하는지 알고 싶어합니다. 따라서 교육이 중요합니다. 변호사에게 기계 학습과 AI를 가르치는 것은 다른 전문가에게 가르치는 것만큼 어렵지 않습니다. 그러나 교육 자료를 준비하는 것이 필요합니다. 많은 채택 장벽은 사회적입니다. 사람들은 내부 프로세스를 AI로 적응시키는 최선의 방법에 대해 묻거나, 비용 효율성 개선 이상의 이점을 제공하는 비즈니스 오퍼링을 변경하는 방법에 관심이 있습니다.

우리가 2011년에 Kira Systems를 시작했을 때와 비교하여, 오늘날의 법률 회사들은 AI와 기술에 대해 훨씬 더 지식이 풍부합니다. 많은 회사에는 새로운 기술을 조사하고 새로운 솔루션을 채택하도록鼓励하는 혁신 팀이 있습니다.

Kira에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있습니까?

학술 문헌과 오픈 소스 기계 학습 라이브러리는 우리 회사를 부트스트랩하는 데 도움이 되었습니다. 우리는 오픈 정보와 소프트웨어가 세계에巨大한 이익을 준다고 믿습니다. 따라서 저는 특히 우리의 연구 팀이 많은 연구 결과를 학술 저널과 컨퍼런스에 발표한다는 것을 매우 기쁘게 생각합니다. 이는 우리가 경계를 확장하는 것을 보여주는 것 외에도, 우리가 시작된 커뮤니티와 계속해서 많은 가치를 얻는 커뮤니티에게 되돌아가는 것을 허용합니다. 우리의 논문을 https://kirasystems.com/science/에서 찾을 수 있습니다.

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