James Kaplan, medgründer og administrerende direktør i MeetKai – Intervjuserien

James Kaplan er medgründer og administrerende direktør i Møt Kai, en AI-assistent som gjør livet enklere gjennom samtale, personalisering og kurering.

Du begynte først å programmere da du bare var seks år gammel, hva fikk deg til å begynne med begeistret med koding, og hvilke språk lærte du?

Drivkraften var Oregon Trail-spillet bygget for Windows 95. Jeg ble hekta og spilte det hver dag etter skolen. Jeg gikk i 1. klasse, så det var ikke så mye annet å gjøre! Jeg begynte å tenke på alle tingene jeg skulle ønske jeg kunne endre med spillet. Da jeg var yngre, kjøpte jeg et eksemplar av «Spillprogrammering for tenåringer», en grunnleggende kodebok i en lokal bokhandel. Jeg ble umiddelbart tiltrukket av det og glemte raskt mine originale Oregon Trail-motivasjoner. Men jeg har alltid elsket spill, og de fungerte som motivasjonen min for å lære nye programmeringsspråk. I løpet av de neste årene lærte jeg Visual Basic da jeg prøvde å skrive en bot for NeoPets (det fungerte) og deretter PHP da jeg var 12 for å begynne å lage dynamiske nettsteder. Selv da var motivasjonen min for å lære PHP å tjene penger på å kjøpe videospill.

Din forrige virksomhet drev et AI-basert hedgefond, hva lærte du av denne erfaringen?

Min største takeaway var å kaste bort forestillingen om at du ikke kan konkurrere med giganter i en overfylt plass. Det kan være veldig fristende å tenke på at alt som er lønnsomt innen finans allerede er blitt tappet og tatt til fange av en gigantisk aktør. Jeg skjønte imidlertid raskt at du ikke burde overvurdere konkurrentene dine. Latskap og organisatorisk treghet forbyr nye ideer. Andre ganger kan en idé eller kampanje være for nisje for et større selskap. Overraskende nok kan de også synes at noe er for risikabelt til å utvikle seg, så det er ikke verdt å gå utenfor komfortsonen deres.

Kan du dele opprinnelseshistorien bak lanseringen av MeetKai AI-assistenten?

Jeg var lei av økonomi. Alt måtte måles i forhold til Sharpe ratio og Pnls. Det fjernet mye av det morsomme med teknologi, og var langt fra det som opprinnelig brakte meg inn på programmeringsbanen. På slutten av 2018 snakket jeg med Weili Dai, MeetKais medgründer, om hva jeg så i det teknologiske landskapet generelt. En av mine viktigste observasjoner var at stemmeassistentplassen var stagnert. Alle nøkkelaktørene holdt fast ved gamle tilnærminger, og brukerne hadde ikke nytte av teknologien. Ingen var villige til å prøve nye tilnærminger, "siden det ikke er slik X" gjør det. Det var ingen differensiering. Hvis jeg startet fra bunnen av og kastet bort alle (vel, de fleste) av de forutinntatte forestillingene om «hvordan bygge en stemmeassistent, så kunne jeg fundamentalt endret brukeropplevelsen. Vi begynte å bygge en faktisk AI-assistent i motsetning til en stemmedrevet chatbot. Leksjonene fra min forrige satsning kombinert med Weilis veiledning førte til at vi grunnla MeetKai.

Hva er noen av utfordringene bak å bygge en AI-assistent?

Det er to typer problemer med å bygge en faktisk AI-assistent – ​​brukerforventninger og teknisk implementering. Det første problemet er oversett, men gjelder hos MeetKai. Brukerne er opplært i hva som er og ikke er utenfor grensene når det kommer til en stemmeassistent. Spesielt antar de at de må søke på en kommandoorientert måte. Vi jobber med å lære brukere å søke på naturlig språk. Det muliggjør mye rikere typer evner, for eksempel å bruke negasjoner "Finn meg en Dwayne "The Rock" Johnson-film som ikke er Moana". Vi kan håndtere det utmerket i dagligtale, men nåværende stemmeassistenter klarer ikke å svare oss.

Den andre klassen av utfordringer er tekniske. Dette vises i to underkategorier – søk og forståelse. For søk er vi forskjellige fra andre virtuelle assistenter ved at vi opprettholder indeksen vår over innholdet. Selv om dette tillater all magien som gjør oss til neste generasjon, bringer det med seg utfordringene med å kjøre og vedlikeholde en tilpasset stemme-først søkemotor. Dette er et område vi kontinuerlig fornyer oss rundt. Språkforståelse er det andre området der utfordringer står overfor når man bygger en AI-assistent. For de fleste stemmeassistenter vil dette bety å kunne forstå engelsk tekst. MeetKai forstår og støtter 16 språk. Dette er ikke 16 ganger mer arbeid, siden vi bruker flerspråklige tilnærminger, men det er fortsatt en betydelig mengde mer enn å være "engelsk først, kun engelsk." Det er imidlertid verdt tidsinvesteringen, siden det er utrolig viktig for oss at MeetKai virkelig er global.

Hvordan bruker MeetKai personlig AI for å skille seg ut?

Vi bruker personlig AI i to differensierte rom – forståelse og søk.

Når en bruker sier «Kan du finne meg noe kinesisk i kveld?», kan det bety at de vil ha en kinesisk oppskrift, en kinesisk restaurant eller et kinesisk program å se. Med vår personlige, dype forståelse kan vi disambiguere og gi et resultat for brukeren som de forventer. Alt dette gjøres uten at dataene deres noen gang trenger å forlate plattformen vår.

Vi baker personalisering inn i selve søket. Et av de største problemene andre virtuelle assistenter står overfor, er at mange av søkene sendes til tredjeparts oppfyllelsesleverandører. Når du søker etter en restaurant med en vanlig assistent, sender det søket til Yelp. Ulempen med det er at Yelp ikke kjenner brukeren personlig, og hvis de gjør det, er det et personvernproblem. Fordi MeetKai er en førstepartsapp, hele veien til resultatet, har vi ekte personalisering.

Hva er noen brukstilfeller for MeetKai?

MeetKais mål er å være den første AI Concierge. Vi ønsker å hjelpe brukerne i deres hverdag. Vi ønsker ikke å være en kommandoorientert assistent. Vi støtter ikke funksjoner som "volum opp", "volum ned", "30-sekunders timer", ... du skjønner. Jeg føler sterkt at disse funksjonene ikke er AI, de er bare stemmebasert input. Hvis du tenker tilbake på dagene til AskJeeves, var hele ideen at det var din butler, ingen ville noensinne antropomorfisere Google Assistant. Så mye som Apple Siri eller Amazons Alexa ønsker å være, er det ingen som tenker på dem som noe annet enn en app. Vi er fortsatt i de tidlige stadiene, men vi bygde ut all nødvendig teknologi for å gjennomføre vårt tre til fem år lange veikart mot en ekte AI-assistent.

Hvordan kan industrien hindre en AI-assistent fra å introdusere skjevhet eller forsterke eksisterende skjevhet hos en bruker?

Det er en hårfin balanse mellom å gi personlige resultater og ikke skape skjevhet. Vi har sett hva som skjer når forskere optimaliserer for engasjementsmålinger på sosiale medieplattformer – det skaper bobler av skjevheter. Det første skrittet mot dette som bransje er å revurdere våre beregninger og KPIer. Hos MeetKai optimerer vi for en balanse mellom klikkfrekvens og nyheten til klikket. AI bør belønnes mye mer for å finne et nytt resultat som klikkes på i 30 % av tilfellene, i stedet for bare det "topp" resultatet som klikkes på i 50 % av tilfellene. Imidlertid har denne tilnærmingen et ganske åpenbart fallback ved dypere vurdering. Hva om resultatene AI kommer opp med bare er partiske resultater for den brukerens lille boble? Vi bygger vår AI for å presse i begge retninger av en brukers personaliseringssone. Hvis en bruker ber om en liste over artikler om biff, kan vi i stedet for å presentere dem med artikler som samsvarer med deres tro, strø inn artikler som er på kanten, eller litt utenfor kanten, av deres preferanser. Dette kan inkludere en artikkel om dyreetikk og klimaendringer, samt en artikkel om potensielle helsegevinster av animalsk fett. Den tekniske intuisjonen for tilnærmingen vi har tatt er forankret i aksepten av at det er vanskelig å trene AI for å avgjøre om Y er partisk, men det er mye lettere å trene det til å vite at X og Z faller på kantene av samme sone som Y.

Hvor ser du fremtiden for AI-assistenter om 5 eller 10 år?

AI-assistenter vil flytte mer og mer til den førstepartsbaserte tilnærmingen som MeetKai har. I hele deres levetid har Alexa og Google forsøkt å dyrke et økosystem av tredjeparts utvidelser og ferdigheter. Dette støter på noen alvorlige problemer i personvernet. Dessuten sier dette ingenting om de øvre grensene det setter for evner. Jeg forventer at flere bransjeaktører tar samme tilnærming som vi har tatt, og det er tegn på dette over hele linja.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer om denne personlige AI-assistenten bør besøke Møt Kai.