피엔소의 공동 창립자 및 CEO인 비라고 존스 – 인터뷰 시리즈

비라고 존스는 피엔소의 CEO이자 공동 창립자입니다. 피엔소는 기업들이 고급 데이터 과학이나 프로그래밍 기술 없이 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있는 노코드/로우코드 플랫폼입니다. 오늘날, 비라고의 고객에는 미국 정부와 영국에서 가장 큰 방송사인 스카이 등이 있습니다. 피엔소는 매사추세츠 공과대학교(MIT)에서 비라고가 수행한 연구에 기반합니다. 여기서 비라고와 그의 공동 창립자 카르티크 디나카르(Karthik Dinakar)는 MIT 미디어 랩에서 연구 보조원으로 근무했습니다. 그는 인공지능(AI)와 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)의 교차점에서 권위자이며, 책임 있는 AI의 옹호자입니다.

피엔소의 인터랙티브 학습 인터페이스는 사용자가 코딩 없이 AI의 전체 잠재력을 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이 플랫폼은 사용자를 통해 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하고 배포하는 과정을 안내합니다. 이러한 모델은 사용자의 전문 지식으로 인쇄되고 특정 질문에 맞게 세부적으로 조정됩니다.

초기에는 AI, HCI(인간-컴퓨터 상호작용), 사용자 경험에 대한 연구를 추구하게 된 계기가 무엇이었나요?

저는 이미 스마트폰을 사용한 디지털 점자 리더와 실내 위치 찾기 시스템(디지털 스틱)을 포함한 접근성 도구 및 애플리케이션을 개발하는 개인 프로젝트를 진행하고 있었습니다. 저는 AI가 이러한 노력을 강화하고 지원할 수 있다고 믿었습니다.

피엔소는 초기에 MIT에서 구상되었습니다. 비기술적 사용자가 기계 학습 모델을 훈련할 수 있도록 하는 개념은 어떻게 시작되었습니다?

제 동료 카르티크와 저는 대학원에서 연구를 수행하던 중 MIT 미디어 랩에서 만났습니다. 우리는 사이버 불링을 식별하고 플래그하는 도구를 개발하는 프로젝트를 위해 팀을組成했습니다. 이 도구는 많은 인기를 얻었고, 우리는 사이버 불링 정상에 대한 기술을 시연하기 위해 백악관에 초청되었습니다.

그러나 하나의 문제가 있었습니다. 모델 자체는 의도한 대로 작동했지만, 올바른 데이터로 훈련되지 않았기 때문에 유해한 콘텐츠를 식별할 수 없었습니다. 카르티크와 저는 이 문제를 해결하기 위해 함께 일했습니다. 우리는 이 문제를 해결할 수 있는 방법은 전문가가 직접 모델 데이터를 훈련할 수 있도록 하는 것이라는 것을 깨달았습니다.

이것이 피엔소의 아이디어를 처음으로 생각하게 된 순간이었습니다. 주제 전문가, 즉 AI 엔지니어가 아닌 저희가 모델 훈련 데이터에 대한 입력을 제공할 수 있어야 합니다. 우리는 비전문가가 대규모 데이터를 훈련할 수 있는 포인트 앤 클릭 툴을 개발했습니다. 우리는 이 기술을 매사추세츠 주 케임브리지의 현지 학교에 적용하여 지역 청소년들의 알고리즘을 훈련했습니다. 이렇게 하면 이전에는 불가능했던 알고리즘의 세부 사항을 포착할 수 있었습니다. 이 기술로 우리는 MTV와 브리검 앤 여성병원과 같은 기관에서 일할 수 있었습니다.

피엔소가 MIT에서 독립된 회사로 분리되는 과정을 자세히 설명해 줄 수 있나요?

우리는 항상 이 기술이 우리가 구축한 사용 사례를 넘어서 가치를 제공할 수 있다는 것을 알았습니다. 그러나 2016년까지 우리는 이를 상업화하기로 결심하지 않았습니다. 그 때 카르티크가 박사 학위를 마쳤을 때, 딥 러닝은 인기를 얻고 있었지만, 주로 AI 엔지니어들이 이를 사용하고 있었습니다. 왜냐하면 다른 사람들은 이러한 모델을 훈련하고 배포하는 전문 지식을 갖고 있지 않았기 때문입니다.

피엔소의 노코드 인터페이스를 통해 AI 모델을 구축하기 위한 핵심 혁신과 알고리즘은 무엇인가요? 피엔소는 기술 배경이 없는 도메인 전문가가 효과적으로 AI 모델을 훈련할 수 있도록 어떻게 보장합니까?

피엔소는 데이터 청소, 데이터 레이블링, 모델 훈련 및 배포와 같은 MLOps의 장벽을 없애줍니다. 우리의 플랫폼은 반감독 학습 접근 방식을 사용하여 사용자가 레이블이 지정되지 않은 훈련 데이터에서 시작하여 인간의 전문 지식을 사용하여 대규모 텍스트 데이터를 빠르고 정확하게 주석 처리할 수 있습니다. 이 과정은 정확하게 텍스트를 분류하고 새 텍스트를 생성할 수 있는 딥 러닝 모델을 훈련합니다.

피엔소는 다양한 조직의 특정 요구 사항에 맞게 AI 모델 개발을 맞춤화하는 방법은 무엇인가요?

우리는 한 모델이 모든 문제를 모든 회사에서 해결할 수 있다고 생각하지 않습니다. 우리는 각 회사와 사용 사례의 세부 사항을 이해하기 위해 사용자 정의 모델을 구축하고 훈련해야 합니다. đó가 pourquoi 피엔소는 조직의 자체 데이터에서 모델을 직접 훈련할 수 있도록 합니다. 이는 기초 모델을 사용하는 경우의 개인 정보 문제를 완화하고 더 정확한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

피엔소는 또한 API를 통해 기존 엔터프라이즈 시스템과 통합하여 추론 결과를 다양한 형식으로 전달할 수 있습니다. 피엔소는 또한 제3자 서비스 또는 API에 의존하지 않고 작동할 수 있으므로 데이터가 안전한 환경 외부로 전송될 필요가 없습니다. 주요 클라우드 제공업체 및 온프레미스에서 배포할 수 있으므로 보안 및 규정 준수를 강하게 요구하는 산업 분야에서 이상적인 솔루션입니다.

향후 몇 년 동안 플랫폼이 어떻게 발전할 것으로 보십니까?

향후 몇 년 동안, 피엔소는 확장성과 효율성을 더욱 강화함으로써 발전할 것입니다. 고용량 텍스트 분석의 수요가 증가함에 따라, 우리는 더 큰 데이터 세트를 더 빠른 추론 시간과 더 복잡한 분석으로 처리할 수 있는 능력을 강화할 것입니다. 또한 우리는 기업이 속도 또는 정확성을 양보하지 않고 가치를 얻을 수 있도록 대규모 언어 모델을 확장하는 데 관련된 비용을 줄이기 위해 노력할 것입니다.

또한 우리는 AI의 민주화를 더욱 추진할 것입니다. 피엔소는 이미 노코드/로우코드 플랫폼이지만, 우리는 우리의 도구를 더 많은 사용자에게 접근 가능하게 할 것입니다. 비즈니스 분석가부터 기술 팀까지 더广い 사용자들이 전문 지식을 필요로하지 않고 모델을 훈련, 조정 및 배포할 수 있도록 인터페이스를 지속적으로 개선할 것입니다.

다양한 산업의 고객과 함께 일하면서, 피엔소는 더 많은 맞춤형 솔루션을 제공할 것입니다. 금융, 의료, 정부 등에 관계없이, 우리의 플랫폼은 특정 사용 사례에 대한 모델을 더 효과적으로 미세 조정할 수 있도록 산업별 템플릿과 모듈을 포함하도록 발전할 것입니다.

피엔소는 더广い AI 생태계와 통합될 것입니다. 주요 클라우드 제공업체 및 온프레미스 솔루션의 솔루션/도구와 함께無缝하게 작동할 것입니다. 우리는 다른 데이터 플랫폼 및 도구와의 통합을 강화하여 기존 엔터프라이즈 기술 스택에 맞는 더 일관된 AI 워크플로를 가능하게 할 것입니다.

피엔소는 주요 클라우드 제공업체의 솔루션 및 온프레미스 솔루션과 함께 더 강력한 통합을 구축할 것입니다. 우리는 기존 엔터프라이즈 기술 스택에 맞는 더 일관된 AI 워크플로를 가능하게 하는 다른 데이터 플랫폼 및 도구와의 통합에 중점을 둘 것입니다. 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 피엔소를 방문하십시오.