Игорь Яблаков, генеральный директор и основатель Pryon – Интервью

Игорь Яблаков является генеральным директором и основателем Pryon. Названный “Луминарием отрасли” журналом Speech Technology Magazine, он ранее основал Yap, мировую первую высокоточную, полностью автоматизированную облачную платформу для распознавания голоса. После того, как продукты были развернуты десятками предприятий, компания стала первой приобретением Amazon (AMZN ), связанной с ИИ. Затем изобретения компании стали ядром для последующих продуктов, таких как Alexa, Echo и Fire TV. Как директор программы в IBM, Игорь возглавлял команду, которая разработала предшественника Watson и создала первый в мире многомодальный веб-браузер.

Игорю были присуждены стипендии Эйзенхауэра и Трумэна для изучения и расширения роли предпринимательства и венчурного капитала в решении геополитических проблем. Как инноватор в области технологий обработки человеческого языка, он считает, что необходимо создавать возможности для карьерного и образовательного роста для тех, кто вступает в STEM-области. Поэтому он является наставником в ускорителе Alexa от TechStars, был предпринимателем-резидентом в Blackstone NC и основал главу Global Shapers, программу Всемирного экономического форума.

Игорь имеет степень бакалавра в области компьютерной инженерии Университета штата Пенсильвания, где он был назван выдающимся выпускником инженерного факультета, и степень МБА Университета Северной Каролины.

Ваше путешествие в области ИИ началось с первой облачной системы распознавания речи в Yap, которая была позже приобретена Amazon. Как этот опыт сформировал ваше видение ИИ и повлиял на вашу текущую работу в Pryon?

Я начну немного раньше в своей карьере, поскольку Yap не был нашей первой работой с взаимодействием с естественным языком.

Мое первое знакомство с взаимодействием с естественным языком началось в IBM, где я начал работать стажером в начале 90-х годов и в конечном итоге стал директором программы по многомодальному исследованию. Там у меня была команда, которая открыла то, что можно считать “младенцем Уотсона”. Это было далеко впереди своего времени, но IBM никогда не давала зеленый свет. В конце концов, я стал разочаровываться в этом решении и ушел.

В то время (2006 год) я набрал лучших инженеров и ученых из Broadcom (AVGO ), IBM, Intel (INTC ), Microsoft (MSFT ), Nuance, NVIDIA (NVDA ) и других, чтобы создать первую облачную компанию по ИИ, Yap. Мы быстро приобрели десятки корпоративных и операторских клиентов, включая Sprint и Microsoft, и почти 50 миллионов пользователей на платформе.

Поскольку у нас были бывшие инженеры iPod в команде, мы смогли создать прототип версии Siri – это было до выпуска iPhone. Полтора десятилетия спустя мы были тайно приобретены Amazon для разработки Alexa для них.

Можете ли вы рассказать о концепции “трения знаний”, которую Pryon стремится решить, и почему это так важно для современных предприятий?

Трение знаний возникает из-за того, что исторически организации не имели единой инстанции знаний. Хотя у нас были такие хранилища на наших университетских кампусах и в гражданских сообществах в виде библиотек, не было унификации данных и знаний на стороне предприятия из-за множества поставщиков, которые они использовали.

В результате каждый человек во всех организациях чувствует трение, когда ищет информацию, необходимую для выполнения своей работы и рабочих процессов. Вот где мы увидели возможность для Pryon. Мы подумали, что есть возможность для нового слоя над стеком программного обеспечения предприятия, который, используя естественные языковые подсказки, может пересекать системы учета и извлекать различные типы объектов – текст, изображения, видео, структурированные и неструктурированные данные – и собрать все вместе в течение субсекунды.

Так родился Pryon, первый в мире облачный ИИ-усилитель знаний.

Платформа Pryon интегрирует передовые технологии ИИ, такие как компьютерное зрение и большие языковые модели. Можете ли вы объяснить, как эти компоненты работают вместе, чтобы улучшить управление знаниями?

Pryon разработал платформу искусственного интеллекта (ПИИ), которая преобразует контент из его основных статических единиц в интерактивные знания. Она достигает этого, интегрируя конвейер ингестии, конвейер извлечения и генеративный конвейер в единый опыт. Платформа подключается к вашим существующим системам учета, которые могут включать различные типы контента, такие как Confluence, Documentum, SAP, ServiceNow , Salesforce , SharePoint и многие другие. Этот контент может быть в виде аудио, видео, изображений, текста, презентаций PowerPoint, файлов PDF, файлов Word и веб-страниц.

ПИИ преобразует эти объекты в облако знаний, которое может затем публиковать и подписываться на любые интерактивные или сенсорные trải nghiệm, которые вам могут понадобиться. Независимо от того, нужно ли людям взаимодействовать с этими знаниями или есть транзакции между машинами, требующие объединения всех этих несоответствующих знаний, платформа обеспечивает согласованность и доступность. По сути, она выполняет ETL (Extract, Transform, Load) на левой стороне, обеспечивая trải nghiệm через API на правой стороне.

Какие основные проблемы Pryon сталкивается при разработке решений ИИ для использования в предприятиях, и как вы их решаете?

Поскольку мы вертикально интегрированы, мы получаем высшие оценки за точность, масштабируемость, безопасность и скорость. Одна из проблем с деконструированными подходами, когда вам нужно несколько разных поставщиков и соединить их вместе, чтобы достичь того же рабочего процесса, который мы делаем, заключается в том, что вы в конечном итоге получаете что-то менее производительное. Вы не можете соответствовать моделям, и у вас нет сигналов безопасности, протекающих через них так же хорошо.

Это похоже на iPhone: есть причина, по которой Apple (AAPL ) строит свои собственные чипы, устройства, операционные системы и приложения. Делая это, они достигают самого высокого уровня производительности с наименьшим энергопотреблением. Напротив, другие поставщики, которые интегрируют из нескольких источников, склонны отставать от них на одну или две генерации.

Как Pryon обеспечивает точность, масштабируемость, безопасность и скорость своих решений ИИ, особенно в крупномасштабных средах предприятий?

Поддерживаемая прочной основой Retrieval-Augmented Generation (RAG), Pryon был разработан для удовлетворения строгих требований бизнеса. Используя передовую технологию извлечения информации, Pryon безопасно доставляет точные и своевременные ответы, наделяя бизнес возможностью преодолеть трение знаний.

• Точность: Pryon отличается точностью, точно воспринимая и понимая контент, хранящийся в различных форматах, включая текст, изображения, аудио и видео. Используя передовые технологии, разработанные в-house, Pryon извлекает критически важные знания с точностью более 90% и доставляет ответы с четкой атрибуцией к исходным документам. Это гарантирует, что предоставляемая информация является как надежной, так и проверяемой.
• Масштаб предприятия: Pryon предназначен для работы в крупномасштабных средах предприятий. Он масштабируется до миллионов страниц контента и поддерживает тысячи одновременных пользователей. Pryon также включает в себя готовые соединители для крупных платформ, таких как SharePoint, ServiceNow, Amazon S3, Box и многие другие, что делает его легко интегрируемым в существующие рабочие процессы и системы.
• Безопасность: Безопасность является приоритетом для Pryon. Она защищает от утечки данных через контроль доступа на уровне документа и гарантирует, что модели ИИ не обучаются на данных клиентов. Кроме того, Pryon может быть реализован в средах на месте, предлагая дополнительные слои безопасности и контроля для конфиденциальной информации.
• Скорость: Pryon предлагает быструю развертку, с возможностью реализации за две недели. Платформа включает в себя интерфейс без кода для обновления контента, что позволяет быстро и легко вносить изменения. Кроме того, Pryon предоставляет гибкость в выборе публичной, пользовательской или разработанной Pryon большой языковой модели (LLM), что делает процесс реализации беспрепятственным и высоко настраиваемым.

Поэтому академические учреждения, компании Fortune 500, государственные агентства и НПО в критических секторах, таких как оборона, энергетика, финансовые услуги и полупроводники, используют нас.

Pryon подчеркивает Ответственный ИИ с инициативами, такими как уважение авторства и этический источник обучающих данных. Как вы реализуете эти принципы в своей повседневной деятельности?

Наши клиенты и партнеры контролируют, что попадает в их экземпляр Pryon. Это включает в себя публичную информацию из авторитетных академических учреждений и государственных агентств, опубликованную информацию, которую они должным образом лицензировали для своих организаций, проприетарную информацию, которая образует ядро их бизнеса, и личный контент для индивидуального использования. Pryon синтезирует эти четыре типа источников в единое облако знаний, полностью находящееся под контролем спонсирующей организации. Эта способность безопасно управлять различными типами контента является причиной, по которой мы доверяем в прочных средах, включая критическую инфраструктуру.

Поскольку Pryon недавно получил 100 миллионов долларов в рамках финансирования серии B, какие ваши главные приоритеты для роста и инноваций компании в ближайшие годы?

После серии B мы находимся на ранней стадии роста. Одной частью этой фазы является индустриализация рыночного соответствия продукта, который мы установили, для поддержки облачных сред и типов серверов, с которыми могут столкнуться наши клиенты и партнеры.

Первой областью фокусировки является обеспечение того, чтобы наш продукт мог справиться с этими требованиями, а также предлагать им модульный доступ к нашим возможностям для поддержки их рабочих процессов.

Второй основной областью является разработка партнеров по масштабированию, которые могут создать практики вокруг нашей работы с нашими инструментами и управлять необходимыми изменениями, когда организации трансформируются для поддержки новой эры цифрового интеллекта. Третьим направлением является продолжение исследований и разработок, чтобы оставаться впереди кривой и определять состояние искусства в этой области.

Как человек, который был на переднем крае инноваций ИИ, как вы оцениваете текущее состояние регулирования ИИ, и какую роль, по вашему мнению, Pryon может сыграть в формировании этих дискуссий?

Я думаю, что все мы задаемся вопросом, как бы мир выглядел, если бы мы смогли регулировать некоторые технологии ближе к их зарождению, например, социальные сети, например. Мы не понимали, как сильно это повлияет на наши сообщества. Разные государства имеют разные точки зрения на регулирование. Европа имеет несколько ограниченную точку зрения, соответствующую их ценностям с помощью Закона ИИ ЕС.

С другой стороны, некоторые среды полностью неограничены. В США мы ищем баланс между позволением инновациям процветать, особенно в коммерческой деятельности, и защитой чувствительных случаев использования, чтобы избежать предвзятости и других рисков, таких как одобрение заявок на получение кредита.

Большинство регулирования направлено на наиболее чувствительные случаи использования, особенно в потребительских приложениях и государственных или правительственных использованиях. Лично я нахожусь в совете With Honor, двухпартийной коалиции ветеранов, политиков и законодателей. Мы видели сходимость, независимо от политических убеждений, по поводу проблем, связанных с введением технологий ИИ во все аспекты нашей жизни. Часть нашей роли заключается в влиянии на эволюцию регулирования, предоставляя обратную связь, чтобы найти правильный баланс, который мы все хотели для других технологий.

Какой совет вы дадите другим предпринимателям ИИ, которые хотят создать значимые и ответственные решения ИИ?

Сейчас это будет и дикий запад, и фантастическая среда для разработки новых форм приложений ИИ. Если у вас нет обширного опыта в области ИИ – скажем, 10, 20 или 30 лет – я не рекомендовал бы разрабатывать платформу ИИ с нуля. Вместо этого найдите область применения, где технология пересекается с вашей предметной экспертизой.

Независимо от того, являетесь ли вы художником, юристом, инженером, линейным рабочим, врачом или в другой области, использование вашей экспертизы даст вам уникальный голос, точку зрения и продукт на рынке. Этот подход, вероятно, будет лучшим использованием вашего времени, энергии и опыта, а не созданием еще одного “мне тоже” продукта.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Pryon.