Dr. Vishal Sikka, Vianai의 설립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

Vishal Sikka는 Vianai의 설립자 및 CEO이며, 전 SAP AG의 CTO이자 전 Infosys의 CEO입니다. 그는 현재 Oracle의 이사회의 이사, BMW Group의 감시위원회, 그리고 스탠퍼드 인스티튜트 오브 휴먼 센터드 AI의 고문을 맡고 있습니다.

Vianai 플랫폼은 오픈소스 요소, Vianai 고유의 기술 및 최적화, 그리고 휴먼 센터드 디자인을 결합하여 기업에서 대규모로 AI를 도입할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼을 통해 대규모 조직은 기존 인프라에서 복잡한 ML 모델을 구축, 최적화, 배포, 관리할 수 있으며, 기업 전체에서 ML 모델의 운영 및 성능을 개선할 수 있습니다.

당신은 처음에 머신 러닝에 관심을 가지게 된 계기가 무엇인가요?

나는 10대 시절, Marvin Minsky의 단순 에이전트의 사회로서의 우리의 마음에 대한 생각과 Joe Weizenbaum의 Eliza(초기 챗봇) 및 John McCarthy의 그것에 대한 비판을 읽었을 때 AI에 관심을 가지게 되었습니다. 나중에 나는 스탠퍼드에서 AI 자격 시험委員会의 위원장으로 McCarthy를 두게 되었는데, McCarthy와 Minsky는 둘 다 인공 지능 분야의 아버지였으며, 둘 다 그것의 힘과 한계에 대한 깊은 통찰력을 가지고 있었으며, 나는 그들 두 사람과 함께 공부할 수 있는幸運을 가졌습니다.

우리는 오늘도 AI가伟大的 잠재력을 가지고 있으며,同時에重大な制限을 가지고 있다는 것을 볼 수 있습니다. 30년 전과 동일한 도전을 우리는 아직도 겪고 있으며, 특히 기업에서 AI를 볼 때 그렇습니다. 나는 학생으로서의 연구에서 AI의 가치를 어떻게든解放할 수 있는지 보기 위해 영감을 받았으며, 나는 계속해서 그것에 대해 열정을 가지고 있습니다.

당신은 이전에 몇몇 중요한 논문을 작성했습니다. 당신의 관점에서 AI를 발전시키는 데 가장 중요한 논문은 무엇이라고 생각하시나요?

학생으로서 나는 수천 개의 논문을 읽어야 했습니다. McCarthy의 “Advice Taker”에 대한 예지적인 논문, AI의 몇 가지 주요 철학적 문제, Marvin의 마음을 사회로서의 접근법과 연결론적(신경망 기반) 접근법을 결합한 논문, Judea Pearl의 확률적推論과 인과적 지능에 대한 논문, David Marr의 비전에 대한 논문, Pat Winston의 학습된 객체 설명에 대한 논문, Waldinger의 프로그램 합성에 대한 논문 등이私の관점을 형성했습니다.最近에는 Hinton, Lecun, 주의깊은 사람들, Cynthia Rudin, Fernanda Viegas 등의 작품을 읽고 있습니다.

당신은 AI 시스템을 구축하는 개발자 경험은 단편적이고 부서졌다고 말했습니다. AI 시스템을 구축하는 현재의 문제는 무엇인가요?

현재 AI 시스템은 약 20-30,000명 정도의 사람들이真正로 이해할 수 있을 뿐입니다. 이는 MLOps 전문가가 약 52,000명, 데이터 과학자가 약 100만 명이라는 추정과 비교하면 매우 적습니다. 그들 중 많은 사람들이 시스템이 왜 그렇게 동작하는지, 왜那样한 추천을 하는지, 무엇이 잘못될 수 있는지, 또는 기본 기술이 어떻게 작동하는지 설명할 수 없습니다.

이것을 매우 복잡한 풍경의 배경으로 대조해 볼 수 있습니다. Gartner는 약 300개의 MLOps 벤더를 추적하고 있으며, 각 벤더마다 전문적인 제품을 가지고 있습니다. 대형 클라우드 벤더는 각자 자신의 제품을 가지고 있으며, 종종 기업을 자신의 에코시스템과 인프라에 묶으려고 합니다.

또한 컴퓨팅 자체가 매우 비싸서 기업이 가장 先進的な 모델을 구축하고 훈련하기에는 어려울 수 있습니다. 이러한 모델은 몇몇 기업이만 tài năng과 자원을 가지고 있을 때 가능합니다.

이해의 부족, 툴의 복잡성, 컴퓨팅의 비용이 결합하여 기업이 AI에 능숙해지기 위한 분산되고 어려운 풍경을 만들게 됩니다. Vianai에서는 AI를 더 쉽게 사용하고 이해할 수 있도록 하며, 또한 최상의 성능을 내기 위한 자원과 비용을 크게 줄이는 방법을 구축하고 있습니다.

Vianai의 기원 이야기를 공유해 주시겠습니까?

나는 기업에 새로운 혁신을 가져오기 위해 많은 년을 보냈습니다. 내 팀과 나는 수만 개의 기업에서 사용되는 혁신적인 제품을 만들었습니다. 나는 두 번의 기본적인 변화를 이끌었으며, 수백 개의 기업에서 변화를 참여했습니다. 그리고 나는 많은 년 동안 AI를 연구하고, 어떻게 하면 AI를 더 좋게, 더 관련性 있게, 그리고 인간을 위한 서비스로 만들 수 있는지에 대해 집중했습니다.

ある 때, 이러한 것들이 함께 모여졌습니다. 나는 2018년 말에 가족과 함께 동남아시아에서 휴가를 보냈습니다. 우리는 작은 시장에서 쇼핑을 하고 있었는데, 그곳의 판매자는 아름다운 수공예 보석을 가지고 있었습니다. 그것은 전통적인 기술과 지역의 돌로 만들어졌으며, 아름답지만, 당연히 그 작은 마을 밖에서는 아무도 그것에 대해 들어보지 못했습니다. 그리고 나는 다음과 같은 질문을하게 되었습니다. “이 판매자가 AI를 사용할 수 있다면 어떻게 될까요? 시스템은 어떻게 작동할까요?” 그 순간, 모든 비즈니스가 AI로 변革될 것이라는 생각이 들었습니다. 그리고 그것은 어제의 렌즈로 nhìn할 수 없는 새로운 제품과 아이디어가 필요합니다.

약 한 달 후, 나는 Vianai를 설립했습니다. 비즈니스에真正로 휴먼 센터드 AI를 가져오기 위한 임무를 가지고 있습니다. 이것은 제품과 서비스, 애플리케이션과 기술, 비즈니스 사용자, 데이터 과학자, ML 엔지니어, 그리고 세계의 먼 지역에 있는 판매자들이 모두 AI의 이점을真正로 누릴 수 있도록 하는 것입니다.

그 이후로, 우리는 비즈니스에서 AI를 시작하는 데 도움이 되는 애플리케이션, AI 모델을 관리하고 모니터링하는 플랫폼, 그리고 더 많은 기업이 AI를 사용할 수 있도록 최적화하는 기술을 만들었습니다.

모든 것을 통해, 우리는 인간의 이해, 판단, 협력의 힘을 데이터와 최상의 AI 기술과 결합하여 아직 잠재력이 숨겨져 있는 것을 발견했습니다. 주요 기업들과의 우리의 작업을 통해, 나는 가장 큰 기업에서도 가장 작은 판매자에게 도움이 될 수 있는 동일한 기술을 발견했습니다.

Vianai는 휴먼 센터드 AI에 관한 것입니다. 이것이 무엇인지 정의해 주시고, 왜 중요한지 설명해 주시겠습니까?

휴먼 센터드 AI는 인간의 작업을 증대시키고 인간의 판단을 개선하는 AI입니다. 머신 러닝은 너무 souvent 인간 노동의 대체물로 생각됩니다. 그러나 AI는 인간을 보완하는 것입니다.それは 규모와 반복 가능성, 정밀도를 제공합니다. 그러나 AI는 인간의 판단, 인간의 경험, 또는 우리의 문脈 이해를 복製할 수 없습니다.

예를 들어, AI가 거북이를 라이플로 착각하는 경우, 또는 AI가 아직 신뢰할 수 없는데도 너무 많은 신뢰를 부여하는 경우 등이 있습니다. 10년 전의 한 유명한 사례는, 한 회사의 AI가 인간의 개입 없이 거래를 انجام했는데, 1시간 만에 4억 4천만 달러를 잃었습니다.

최근의 예로는, 최신 언어 모델이 상대적으로 쉽게 혼동되거나 편향될 수 있으며, 텍스트-이미지 생성기는 인간 사용자의 명확한 명령이 필요합니다.

그러므로 휴먼 센터드 AI는 우리 제품의 설계에 대한焦点입니다. 우리는 인간의 이해력 – 판단과 협력 – 을 데이터와 최상의 AI 기술과 결합하여, 비즈니스 결과와 프로세스를 크게 개선할 수 있는 지능형 시스템을 만들었습니다.

인간과 AI 사이의 피드백 루프의 필요성을 설명해 주시겠습니까?

有一個 分支의 AI가 있습니다. 그것은 “휴먼 인 더 루프”라고 불리며, 인간의 피드백 메커니즘을 통해 AI의 성능을 자연스럽게 개선합니다. 이것은 자연스럽고, 모든 시스템에서 의미가 있습니다.

AI 시스템은 시간이 지나면서 훈련을 통해 개선될 수 있습니다. 사용자가 취한 행동을 포함하여, 사용자의 피드백을 통해 시스템을 개선할 수 있습니다. 이것은 당연히 우리의 애플리케이션에서도 마찬가지입니다. 예를 들어, 코로나19 이전에 우리는 한 금융 서비스 회사와 수요 예측에 대해 작업했습니다. 우리가 시스템을 설계한 방식으로, 코로나19가 발생했을 때, 다른 모델들이 실패했지만, 우리의 시스템은 빠르게 적응했습니다.

이것은 휴먼 센터드 AI의 두 번째이자 가장 중요한 측면입니다. 시스템을 설계할 때, 현대 생활의 복잡성을 고려하여, 사용자의 피드백을 포함하여 시스템을 개선할 수 있도록 하는 것입니다.

이것은 신뢰와 함께 성장하는 시스템을 만듭니다.

Vianai는 다음 세대의 AI 플랫폼입니다. 무엇이 Vianai를 다음 세대의 AI 플랫폼으로 만드는가요?

현재 많은 논의가 있습니다. 위험, 규제, AI의 약속에 관한 것입니다. 그러나 우리가 발견한 해결책은, 휴먼 센터드 AI의 개념입니다.

우리의 플랫폼은 기업에서 AI가 더욱 현실적으로 사용되기 위한 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 신뢰, 편향, 투명성과 같은 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 또한 비즈니스 사용자에게 AI를 사용할 수 있도록 합니다.

엔터프라이즈 AI의 경험을 크게 간소화하는 플랫폼을 구축하는 데 뒤있는 도전은 무엇인가요?

우리가 엔터프라이즈에서 AI를 도입하는 데遇하는 가장 큰 도전은 tài năng, 툴, 기술입니다. 첫째, tài năng은 몇몇 곳에 집중되어 있습니다. 특히 큰 기술 회사에서 그렇습니다. 이것은 외부 팀원들이 AI 프로그램의 감독, 治理, 및 형성에 참여하기 어렵게 만들며, 더 많은 편향을 만들 수 있습니다.

기술과 툴도 도전이 될 수 있습니다. 현재 기술과 툴은 제한적입니다. AI를 실행하는 칩은 부족하고 매우 비싸며, 툴은 특정 벤더에 묶여 있습니다. 이것은 비용을 개선하고 가치를 확장하는 자유를 줄입니다. 어디에 있든, 기업은 이러한 도전을 겪을 수 있습니다.

진정한 성공을 위해서, 플랫폼의 능력은 완전히 열려 있어야 하며, 모듈화되어야 하며, 유연해야 하며, 비싼 하드웨어와 소프트웨어 업그레이드에 의존해서는 안 됩니다. 그리고 휴먼 센터드 접근 방식으로, 인간은 지식, 문脈, 경험, 창의력을 문제 해결에 가져올 수 있으며, 이것은 AI 플랫폼에 의해 증폭됩니다.

Vianai에 관한 추가적인 정보를 공유해 주시겠습니까?

많은 방면에서, 우리는 AI의 시대에 살고 있습니다. AI에 관한 많은 논의와 흥분이 있습니다. 이는 전반적으로 좋은 것입니다. 우리는 많은 발전과 이전보다 더广泛한 분야에서 채택을 보이고 있습니다. 그러나 우리는 또한 AI의 한계를 인식해야 합니다. 현재의 기술과 전문가의 부족, 특히 기업에서 AI에 대한 신뢰의 부족을 인식해야 합니다. 만약 우리는 AI를 우리의 삶, 사회, 우리의 잠재력의 증폭자로 프레임할 수 있다면, 그리고 필요한 감독을 통해 AI를 제어할 수 있다면, 나는终于 AI가 의미 있는 방식으로 현실화될 것이라고 믿습니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Vianai를 방문할 수 있습니다.