James Kaplan, Co-Fundador e CEO da MeetKai – Série de Entrevistas

James Kaplan é o Co-Fundador e CEO da MeetKai, um assistente de IA que torna a vida mais fácil por meio de conversação, personalização e curadoria.

Você começou a programar quando tinha apenas seis anos de idade, o que o motivou a se interessar por programação, e quais linguagens você aprendeu?

O impulso foi o jogo Oregon Trail, construído para Windows 95. Eu estava viciado e jogava todos os dias após a escola. Eu estava no 1º ano, então não havia muito mais o que fazer! Eu comecei a pensar em todas as coisas que eu gostaria de mudar no jogo. Quando eu era mais jovem, comprei um exemplar de “Programação de Jogos para Adolescentes”, um livro básico de programação em uma livraria local. Eu fui instantaneamente atraído por ele e rapidamente esqueci minhas motivações originais do Oregon Trail. Mas eu sempre amei jogos, e eles atuaram como minha motivação para aprender novas linguagens de programação. Ao longo dos próximos anos, eu aprendi Visual Basic quando estava tentando escrever um bot para NeoPets (funcionou) e, em seguida, PHP quando eu tinha 12 anos para começar a criar sites dinâmicos. Mesmo então, minha motivação para aprender PHP era para ganhar dinheiro para comprar jogos de vídeo.

Sua empreitada anterior foi operar um fundo de hedge baseado em IA, o que você aprendeu com essa experiência?

Minha maior lição foi jogar fora a noção de que você não pode competir com gigantes em um espaço lotado. Pode ser muito tentador pensar que, na finanças, tudo o que é lucrativo já foi explorado e capturado por um jogador grande. No entanto, eu rapidamente percebi que você não deve superestimar seus concorrentes. A preguiça e a inércia organizacional proíbem novas ideias. Outras vezes, uma ideia ou campanha pode ser muito nicho para uma empresa maior. Surpreendentemente, eles também podem pensar que algo é muito arriscado para desenvolver, então não vale a pena sair de sua zona de conforto.

Pode compartilhar a história de como surgiu a ideia de lançar o assistente de IA MeetKai?

Eu estava cansado de finanças. Tudo tinha que ser medido em termos de razão Sharpe e PnLs. Isso removeu muito do divertimento da tecnologia e estava longe do que originalmente me levou ao caminho da programação. No final de 2018, conversei com Weili Dai, Co-Fundador da MeetKai, sobre o que eu via no cenário tecnológico em geral. Uma de minhas principais observações foi que o espaço de assistentes de voz estava estagnado. Todos os principais jogadores seguravam abordagens antigas, e os usuários não estavam se beneficiando da tecnologia. Ninguém estava disposto a tentar novas abordagens, “já que não é assim que X faz”. Não havia diferenciação. Se eu começasse do zero e jogasse fora todas (bem, a maioria) das noções preconcebidas de “como construir um assistente de voz”, então eu poderia fundamentalmente mudar a experiência do usuário. Nós começamos a construir um assistente de IA real, em vez de um chatbot comandado por voz. As lições aprendidas em minha empreitada anterior, juntamente com o mentoramento de Weili, nos levaram a fundar a MeetKai.

Quais são alguns dos desafios por trás da construção de um assistente de IA?

Há duas classes de problemas para construir um assistente de IA real – expectativas do usuário e implementação técnica. O primeiro problema é negligenciado, mas aplicável à MeetKai. Os usuários são treinados em o que é e não é fora dos limites quando se trata de um assistente de voz. Em particular, eles supõem que têm que procurar de forma orientada a comandos. Estamos trabalhando para treinar os usuários a procurar em linguagem natural. Isso permite capacidades muito mais ricas, como usar negações “Encontre para mim um filme de Dwayne ‘The Rock’ Johnson que não seja Moana”. Podemos lidar com isso perfeitamente bem no discurso cotidiano, mas os atuais assistentes de voz falham em responder.

A segunda classe de desafios é técnica. Isso se manifesta em duas subcategorias – busca e compreensão. Para busca, somos diferentes de outros assistentes virtuais, pois mantemos nosso índice de conteúdo. Embora isso permita toda a magia que nos torna de próxima geração, traz consigo os desafios de executar e manter um mecanismo de busca de voz personalizado. Esta é uma área em que estamos inovando continuamente. A compreensão da linguagem é a segunda área em que os desafios são enfrentados ao construir um assistente de IA. Para a maioria dos assistentes de voz, isso significaria ser capaz de entender o texto em inglês. A MeetKai entende e suporta 16 idiomas. Isso não é 16 vezes mais trabalho, pois usamos abordagens multilíngues, mas ainda é uma quantidade substancialmente maior do que ser “inglês primeiro, inglês apenas”. Vale a pena o investimento de tempo, pois é incrivelmente importante para nós que a MeetKai seja verdadeiramente global.

Como a MeetKai usa IA personalizada para se diferenciar?

Nós usamos IA personalizada em dois espaços diferenciados – compreensão e busca.

Quando um usuário diz: “Posso encontrar algo chinês para esta noite?”, isso pode significar que eles querem uma receita chinesa, um restaurante chinês ou um show chinês para assistir. Com nossa compreensão profunda e personalizada, podemos desambiguar e fornecer um resultado para o usuário que ele espera. Tudo isso é feito sem que seus dados precisem deixar nossa plataforma.

Nós incorporamos personalização na própria busca. Um dos maiores problemas que os outros assistentes virtuais enfrentam é que muitas das buscas são alimentadas por provedores de cumprimento de terceiros. Quando você procura um restaurante com um assistente convencional, ele está passando essa busca para o Yelp. A desvantagem disso é que o Yelp não conhece o usuário pessoalmente, e se o fizer, então é uma questão de privacidade. Porque a MeetKai é um aplicativo de primeira parte, desde o início até o resultado, temos personalização real.

Quais são alguns casos de uso para a MeetKai?

O objetivo da MeetKai é ser o primeiro Concierge de IA. Queremos ajudar os usuários em sua vida cotidiana. Não queremos ser um assistente orientado a comandos. Não suportamos recursos como “volume para cima”, “volume para baixo”, “temporizador de 30 segundos”, … você entende a ideia. Sinto fortemente que esses recursos não são IA, são apenas entrada baseada em voz. Se você voltar aos dias do AskJeeves, a ideia toda era que ele era seu mordomo, ninguém jamais antropomorfizaria o Google Assistant. Quanto mais o Apple Siri ou o Alexa da Amazon (AMZN ) gostariam de ser, ninguém os considera como algo além de um aplicativo. Ainda estamos em nossos estágios iniciais, mas construímos toda a tecnologia necessária para executar nosso plano de três a cinco anos em direção a um assistente de IA real.

Como a indústria pode evitar que um assistente de IA introduza viés ou reforce viés existente em um usuário?

Há um delicado equilíbrio entre fornecer resultados personalizados e não criar viés. Já vimos o que acontece quando os pesquisadores otimizam para medições de engajamento em plataformas de mídia social – isso cria bolhas de viés. O primeiro passo para isso como indústria é repensar nossas métricas e KPIs. Na MeetKai, otimizamos para um equilíbrio entre cliques e novidade do clique. A IA deve ser recompensada muito mais por encontrar um resultado novo que é clicado em 30% dos casos, em vez de simplesmente o “melhor” resultado clicado em 50% dos casos. No entanto, essa abordagem tem uma queda aparente ao considerar mais profundamente. E se os resultados que a IA está encontrando forem apenas resultados tendenciosos para a pequena bolha do usuário? Nós construímos nossa IA para empurrar em ambas as direções da zona de personalização do usuário. Se um usuário pedir uma lista de artigos sobre carne, em vez de apresentá-los com artigos que correspondam às suas crenças, podemos incluir artigos que estão na borda, ou ligeiramente fora da borda, de suas preferências. Isso pode incluir um artigo sobre ética animal e mudanças climáticas, bem como um artigo sobre os benefícios potenciais para a saúde de gorduras baseadas em animais. A intuição técnica para a abordagem que tomamos está enraizada na aceitação de que é difícil treinar a IA para determinar se Y é tendencioso, mas é muito mais fácil treinar para saber que X e Z caem nas bordas da mesma zona que Y.

Onde você vê o futuro para os assistentes de IA em 5 ou 10 anos?

Os assistentes de IA se moverão mais e mais para a abordagem baseada em primeira parte que a MeetKai tem. Por toda a existência de sua vida, Alexa e Google tentaram cultivar um ecossistema de extensões e habilidades de terceiros. Isso gera problemas graves de privacidade. Além disso, isso não diz nada sobre os limites superiores que impõe às capacidades. Eu espero que mais jogadores da indústria adotem a mesma abordagem que tomamos, e há sinais disso em toda a indústria.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais sobre este assistente de IA personalizado devem visitar MeetKai.