Seek AI의 설립자 및 CEO인 Sarah Nagy – 인터뷰 시리즈

Sarah Nagy는 Seek AI의 설립자이자 CEO입니다. Seek AI는 비즈니스 사용자가 슬랙, 팀즈, 이메일에서 데이터 팀에게 현재ถาม하는 것과 동일한 질문을 할 수 있는 플랫폼입니다. 질문을 작성하는 방식에 대한 “세련됨”이나 새로운 플랫폼을 배우는 것이 필요하지 않습니다.

당신은 처음에 허블 우주 망원경의 데이터를 사용한 연구자로 시작했습니다. 당신이 무엇을 작업하고 있었나요?

나는 UCLA와 Caltech에서 연구를 انجام하며 가장 먼 은하들을 관찰할 수 있는 망원경을 사용하여 은하의 특성인 질량과 크기 등을 분석했습니다. 이 연구의 목적은 우리 은하와 가까운 은하와 매우 먼 은하의 차이를 이해하고 은하가 시간의 경과에 따라 어떻게 형성되는지에 대한 모델을 개발하는 것이었습니다.

그런 다음 당신은 여러 스타트업에서 데이터 과학자로 일했습니다. 어떤 프로젝트가 가장 흥미로웠나요?

한 프로젝트는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 소매 품목과 관련된 비정형 텍스트를 분류하는 것이었습니다. 예를 들어, “에어 조던 그린”과 같은 원시 텍스트를 가져와서 추정 브랜드(“나이키”)로 레이블을 지정했습니다. 나는 NLP를専門으로 하는 동료가 있었는데, 다른 프로젝트에忙しく 있어서 이 프로젝트를 맡게 되었습니다. 나는 당시에 NLP에 대해 아무것도 몰랐，所以 스탠퍼드와 Fast.ai의 무료 강의를 통해 지식을 쌓았습니다. 나는 NLP를 배우고 이해하는 것을 정말 즐겼고, 왜 이것이 중요하며, 인공 지능(AI)이 언어를 이해하는 것이 소위 “일반 AI”로 가는 큰 단계라는 것을 이해했습니다. 이 경험은 나에게 GPT-3가 처음 나왔을 때 그 중요성을 빠르게 이해하는 데 도움이 되었습니다.

Seek AI의 기원 이야기를 공유해 줄 수 있나요?

OpenAI의 GPT-3 모델이 나왔을 때, 나는 즉시 그것이 얼마나 놀라운 발전인지認識하고, 특히 GPT-3가 코드를 작성하는 응용 프로그램에 대한 흥미를 느꼈습니다. 데이터 과학자로 코드를 작성하는 것을 하루종일 하고 있었는데, AI가 이것을 하고 완벽하게 코드를 생성하는 것을 보니 놀랍습니다. 나는 GPT-3에 대한 내 반응을 2013년에 처음 VR을 배운 것과 비교할 수 있습니다. 그것도 나에게 놀라운 경험이었습니다. 나는 이 기술에 베팅하는 스타트업을 설립해야 한다고 결정했습니다. 나는 정확히 무엇을 만들지 몰랐지만, 이 모델에 대해 더 많이 배우면 가치 있는 것이 될 것이라고 생각했습니다.

한 번에 모델에 대해 많이 배운 후에, 나는 내가 일했던 모든 곳에서 데이터 과학자 또는 정량 분석가로 일할 때遇到的痛点을 해결할 수 있음을 깨달았습니다. 痛点은 비즈니스 사람들이 자신의 데이터 질문에 대한 올바른 도구를 갖고 있지 못하는 것이었습니다. 데이터 과학자로 일할 때, 비즈니스 측의 동료들이 데이터에 대한 질문을 많이 해서 내가 하는 일을 중단해야 하는 경우가 많았습니다. 이 과정은 구식이고 비효율적이라고 생각했습니다. 나는 이 새로운 기술을 사용하여 이 문제를 해결할 수 있으면, 매우 중요한 문제에 대한 카테고리 정의 解決策가 될 것이라고 생각했습니다.

Seek AI는 생성적 AI를 사용합니다. 생성적 AI에 대해 우리 독자들에게 설명해 줄 수 있나요?

“생성적 AI”는 매우 호된 버즈워드이지만, 다른 버즈워드와 달리, 나는 이 호도가 과장된 것이 아니라고 생각합니다. 이 용어는 수백억 개의 매개변수를 갖는 대규모 머신 러닝 모델을指します. 예를 들어, Open AI의 DALL-E와 GPT-3가 있습니다. 이 모델들의 혁신은 자연어를 이해하고 텍스트, 이미지, 코드 등을 생성할 수 있다는 것입니다. 만약 당신이 DALL-E나 Stable Diffusion을 사용해 본다면, 이 모델들이为什么 så hyped인지 빠르게 이해할 수 있을 것입니다. 이 모델들은 놀라운 인간과 같은 능력을 갖추고 있으며 자연어 명령을 이해하고 최고의 인간 艺術家와 경쟁할 수 있는 아트를 생성할 수 있습니다.

코드 생성은 생성적 AI의 가장 니치하지만 가장 중요한 응용 프로그램 중 하나입니다. 데이터는 점점 더 커지고 복잡해져서 인간이 수동으로 분석하고 조직하기가 더 어려워지고 있습니다. 그러나 이 데이터에는 매우 많은 정보가 포함되어 있습니다. 이 정보는 조직에만 유용한 것이 아니라 학술 분야에서도 놀라운 과학적 발전에 이어질 수 있습니다. 데이터에서 가치를 추출하는 AI를 구축하면 유용한 정보의 형태로 엄청난 가치를解放할 수 있습니다.

Seek AI는 사용자가 자연어를 사용하여 데이터와 상호 작용할 수 있는 인터페이스를 구축하고 있습니다. 지식 근로자는 이메일, 슬랙, 문자, 고객 관계 관리(CRM) 시스템 등을 통해 Seek AI의 자연어 인터페이스에 액세스할 수 있습니다.

Seek AI에서 사용하는 다른 유형의 머신 러닝은 무엇인가요?

생성적 AI는 우리의 머신 러닝 아키텍처의 한 부분이지만, 우리의 아키텍처는 또한 여러 개의 오픈 소스 딥 러닝 모델을 포함합니다. 트랜스포머 모델(생성적 AI는 이의 변형입니다)은 우리가 사용하는 모델 중 많은 부분을 구성합니다.

비기술 사용자가 데이터에 빠르게 액세스할 수 있는 것이 왜 så 중요하나요?

데이터가 ROI를 생성하지 않으면 어떤 가치가 있나요? 그리고 비즈니스 사용자가 데이터에 액세스할 수 없으면, 비즈니스에서는 어떻게 ROI를 얻을 수 있나요? 이것이 비즈니스 사용자에게 데이터에 액세스할 수 있는 방법을 제공하는 것이 절대적으로 중요합니다.

데이터 과학자로 일할 때, 때때로 CEO로부터 데이터를 분석하여 회사 제품이나 마케팅 전략을 지원하는 프로젝트를 요청받았습니다. 이러한 프로젝트는 몇 주 또는 더 오래 걸릴 수 있었습니다. 지금 CEO로 있으면, 데이터 과학자로 일할 때보다 더 깊이 이해할 수 있는 프로젝트입니다. 나는 종종 데이터를 즉시 손에 넣을 수 있으면 더 빠르게 결정할 수 있을 것이라고 생각합니다. 이것이 우리가 Seek에서 해결하는 것입니다.

Seek AI는 어떻게 데이터를 så 쉽게 검색할 수 있나요?

데이터는 코드로만 분석할 수 있습니다. 데이터 대시보드와 같은 추상화가 있지만, 실제로는 데이터 분석가가 수동으로 작성한 코드가 있습니다. 대부분의 지식 근로자는 코드를 작성할 줄 모르거나, 코드를 작성하고 싶지 않거나, 코드를 작성할 수 없기 때문에, 데이터가 필요할 때 데이터 팀에 질문하거나 대시보드에서 찾습니다. 데이터셋이 커질수록, 이것이 더 많이 발생할 것입니다.

데이터 팀은 비즈니스 사용자로부터 자연어 질문을 받고, 코드를 사용하여 데이터를 쿼리하여 번역하는 역할을 합니다. Seek는 이 번역자를 제거하는 것을 목표로 합니다.

기업은 사용하는 데이터가 정확한지 어떻게 확신할 수 있나요?

데이터 정확성과 접근성 사이의 트레이드오프를 관리하는 것은 огром한 도전입니다. 최근 인터뷰에서 말했듯이, 한편으로는 접근성이 비기술 사용자에게 데이터와 상호 작용할 수 있는 기회를 제공하지만, 다른 한편으로는 데이터의 정확성이 중요합니다. 데이터 팀은 이 트레이드오프를 최적화하는 데 매우 중요합니다.

Seek AI 플랫폼의 사용 예는 무엇인가요?

우리는 이미 B2B SaaS, 핀테크, 소비재, B2C 전자 상거래 시장에서 고객과 디자인 파트너에게 가치를 제공하고 있습니다.

Battlefin은 대체 금융 데이터셋의 선도적인 시장입니다. 그들은 고객의 질문에 빠르고 높은 품질의 답변을 제공하는 것이 경쟁사와의 차이점이라고 생각합니다. 회사의 CEO인 Tim Harrington은 “Seek AI는 2023년 우리 회사의 전략에서 중요한 역할을 했습니다. Seek AI를 사용하면 2,400개 이상의 데이터셋을 고객의 질문에 따라 분석할 수 있습니다. Seek AI를 사용하지 않았으면 효율성을 얻기 위해 더 많은 비용을 지불해야 했을 것입니다. 나는 Seek AI의 ROI를 약 10배로 추정합니다.”라고 말했습니다.

Seek AI에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있나요?

이곳이 수치 없는 광고의 적절한 장소일 수 있습니다. Seek는 현재 우리 플랫폼의 무료 체험판을 제공하고 있습니다. seek.ai에서 액세스할 수 있습니다. 우리는 데이터 팀을 위해 생성적 AI를 가져오는 선구자로써 흥분하고 있으며, 고객과 함께 이 여정을 계속할 수 있기를 기대합니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Seek AI를 방문하십시오.