Джеймс Каплан, сооснователь и CEO MeetKai – Интервью

Джеймс Каплан – сооснователь и CEO MeetKai, помощник ИИ, который делает жизнь проще благодаря разговорам, персонализации и курированию.

Вы начали программировать, когда вам было всего шесть лет, что изначально вызвало у вас энтузиазм по поводу кодирования, и какие языки вы изучили?

Импульсом было приложение Oregon Trail, созданное для Windows 95. Я был увлечен и играл в него каждый день после школы. Я был в первом классе, поэтому не было много других дел! Я начал думать о всех вещах, которые я хотел бы изменить в игре. Когда я был моложе, я купил копию книги “Программирование игр для подростков”, базовой книги по программированию в местном книжном магазине. Я сразу же был привлечен к ней и быстро забыл свои первоначальные мотивы Oregon Trail. Но я всегда любил игры, и они действовали как моя мотивация для изучения новых языков программирования. В течение следующих нескольких лет я изучил Visual Basic, когда пытался написать бота для NeoPets (это сработало), и затем PHP, когда мне было 12 лет, чтобы начать создавать динамические веб-сайты. Даже тогда моя мотивация для изучения PHP заключалась в том, чтобы заработать деньги на покупку видеоигр.

Ваш предыдущий проект был связан с управлением хедж-фондом на основе ИИ, что вы узнали из этого опыта?

Мой главный вывод заключался в том, чтобы отказаться от идеи о том, что вы не можете конкурировать с гигантами в переполненном пространстве. Это может быть очень заманчиво подумать, что в финансах все прибыльное уже было освоено и захвачено гигантской компанией. Однако я быстро понял, что не следует переоценивать своих конкурентов. Ленивость и организационная инерция препятствуют новым идеям. Иногда идея или кампания может быть слишком нишевой для большой компании. Удивительно, но они также могут подумать, что что-то слишком рискованно, чтобы развивать, поэтому это не стоит выходить из зоны комфорта.

Можете ли вы рассказать историю о запуске помощника ИИ MeetKai?

Я устал от финансов. Все должно было измеряться в терминах коэффициента Шарпа и PnL. Это удалило много веселья из технологий и было далеко от того, что изначально привело меня на путь программирования. В конце 2018 года я поговорил с Вэйли Дай, сооснователем MeetKai, о том, что я видел в технологическом ландшафте в целом. Одним из моих главных наблюдений было то, что пространство голосовых помощников застыло. Все ключевые игроки держались за старые подходы, и пользователи не получали пользы от технологий. Никто не был готов попробовать новые подходы, “поскольку это не то, как делает X”. Не было дифференциации. Если бы я начал с нуля и отказался от всех (ну, большинства) предвзятых представлений о “том, как построить голосового помощника”, то я мог бы фундаментально изменить пользовательский опыт. Мы начали строить настоящего помощника ИИ, а не голосового чат-бота. Уроки, извлеченные из моего предыдущего проекта, в сочетании с наставничеством Вэйли, привели нас к основанию MeetKai.

Какие есть проблемы при построении помощника ИИ?

Существует два класса проблем при построении настоящего помощника ИИ – ожидания пользователей и техническая реализация. Первая проблема часто упускается из виду, но применима к MeetKai. Пользователи обучены тому, что находится в пределах и вне пределов голосового помощника. В частности, они предполагают, что им необходимо искать в командно-ориентированном стиле. Мы работаем над тем, чтобы обучить пользователей искать в естественном языке. Это позволяет нам иметь гораздо более богатые возможности, такие как использование отрицаний “Найдите мне фильм с Дуэйном ‘Скалой’ Джонсоном, который не является Моаной”. Мы можем обработать это идеально хорошо в повседневной речи, но текущие голосовые помощники не могут ответить на это.

Второй класс проблем – технический. Это проявляется в двух подкатегориях – поиске и понимании. Для поиска мы отличаемся от других виртуальных помощников тем, что поддерживаем наш собственный индекс контента. Хотя это позволяет нам сделать все магию, которая делает нас следующим поколением, это также приносит с собой проблемы запуска и поддержки пользовательского поискового движка. Это область, в которой мы постоянно инновируем. Понимание языка – вторая область, где возникают проблемы при построении помощника ИИ. Для большинства голосовых помощников это означало бы понимание английского текста. MeetKai понимает и поддерживает 16 языков. Это не 16 раз больше работы, поскольку мы используем многоязычные подходы, но это все равно гораздо больше, чем быть “английским сначала, английским только”. Это стоит времени, потраченного, поскольку для нас очень важно, чтобы MeetKai был действительно глобальным.

Как MeetKai использует персонализированный ИИ, чтобы отличаться?

Мы используем персонализированный ИИ в двух дифференцированных областях – понимании и поиске.

Когда пользователь говорит: “Можете ли вы найти мне что-то китайское на сегодняшний вечер?”, это может означать, что он хочет китайский рецепт, китайский ресторан или китайское шоу, которое он может посмотреть. С нашим персонализированным, глубоким пониманием мы можем устранить неоднозначность и предоставить результат, который пользователь ожидает. Все это делается без того, чтобы его данные когда-либо покидали нашу платформу.

Мы включаем персонализацию в сам поиск. Одной из самых больших проблем, с которыми сталкиваются другие виртуальные помощники, является то, что многие поиски передаются третьим сторонам. Когда вы ищете ресторан с помощью конвенционального помощника, он передает этот поиск в Yelp. Недостатком этого является то, что Yelp не знает пользователя лично, и если он знает, то это проблема конфиденциальности. Поскольку MeetKai является первичным приложением, все, от поиска до результата, мы имеем真正ую персонализацию.

Какие есть варианты использования MeetKai?

Цель MeetKai – стать первым ИИ-консьержем. Мы хотим помочь пользователям в их повседневной жизни. Мы не хотим быть командно-ориентированным помощником. Мы не поддерживаем функции, такие как “громкость выше”, “громкость ниже”, “30-секундный таймер”, … вы понимаете. Я твердо убежден, что эти функции не являются ИИ, они просто голосовым вводом. Если вы вспомните дни AskJeeves, вся идея заключалась в том, что это был ваш дворецкий, никто никогда не антропоморфизировал бы Google Assistant. Насколько бы Apple Siri или Amazon (AMZN ) Alexa ни хотели быть, никто не думает о них как о чем-то другом, кроме приложения. Мы все еще находимся на ранних стадиях, но мы построили всю необходимую технологию, чтобы реализовать нашу трех- до пятилетнюю дорожную карту к真正шему помощнику ИИ.

Как отрасль может предотвратить введение предвзятости или подкрепление существующей предвзятости в пользователе с помощью помощника ИИ?

Существует хрупкий баланс между предоставлением персонализированных результатов и не созданием предвзятости. Мы видели, что происходит, когда исследователи оптимизируют показатели вовлеченности на платформах социальных сетей – это создает пузыри предвзятости. Первый шаг в этом качестве отрасли – переосмыслить наши метрики и KPI. В MeetKai мы оптимизируем баланс между кликами и новизной кликов. ИИ должен быть вознагражден гораздо больше за поиск нового результата, который нажимается в 30% случаев, а не просто “верхний” результат, нажимаемый в 50% случаев. Однако этот подход имеет довольно очевидный недостаток при более глубоком рассмотрении. Что, если результаты, которые ИИ находит, просто предвзяты для небольшой зоны пользователя? Мы строим наш ИИ, чтобы толкать в обе стороны зоны персонализации пользователя. Если пользователь запрашивает список статей о говядине, мы не представляем ему статьи, соответствующие его убеждениям, а можем посыпать статьи, находящиеся на краю или чуть за пределами края его предпочтений. Это может включать статью об этике животных и изменении климата, а также статью о потенциальных преимуществах для здоровья животных жиров. Техническая интуиция нашего подхода основана на признании того, что трудно обучить ИИ определять, является ли Y предвзятым, но гораздо легче обучить его знать, что X и Z находятся на краях той же зоны, что и Y.

Где вы видите будущее помощников ИИ через 5 или 10 лет?

Помощники ИИ будут все больше переходить на подход, основанный на первичной стороне, как у MeetKai. На протяжении всего своего существования Alexa и Google пытались культивировать экосистему третьих сторон и навыков. Это приводит к серьезным проблемам с конфиденциальностью. Кроме того, это говорит ничего о верхних пределах, которые оно накладывает на возможности. Я ожидаю, что больше игроков отрасли будут принимать тот же подход, который мы приняли, и есть признаки этого во всем.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше о этом персонализированном помощнике ИИ, должны посетить MeetKai.