Сарах Наги, оснивач и извршни директор Сеек АИ – Интервиев Сериес

Сарах Наги је оснивач и извршни директор компаније Сеек АИ, платформа која омогућава пословним крајњим корисницима да постављају Сеек-у потпуно иста питања која тренутно постављају тиму за податке, директно у Слацк-у, Теамс-у и е-пошти. Без „финисања“ како пишу своје питање и без учења нове платформе.

У почетку сте почели као истраживач са подацима са свемирског телескопа Хуббле. На чему сте радили?

Радио сам истраживање на УЦЛА и Цалтецх-у, гледајући неке од најудаљенијих галаксија које су се могле посматрати телескопом, и радио на анализи неких њихових особина као што су њихова маса и величина. Сврха овог истраживања била је да нам помогне да разумемо разлику између веома удаљених галаксија у односу на галаксије које су ближе нашим, и да развијемо моделе како се те галаксије формирају током времена.

Затим сте радили као научник за податке у разним стартапима. Који су били неки од занимљивијих пројеката?

Један пројекат који се издваја укључује коришћење обраде природног језика (НЛП) за класификацију неструктурисаног текста који се односи на малопродајне артикле. На пример, узимајући необрађени текст (нпр. „аир јорданс греен“) и означавање као процењени бренд („Нике“). Имао сам колегу који се специјализовао за НЛП који је био заузет другим пројектом, тако да заправо нисам првобитно требало да радим на овом. На крају ми је предато пошто су били заузети. У то време нисам чак ни знао ништа о НЛП-у, па сам прошао неке бесплатне курсеве са Станфорда и Фаст.аи-а да бих унапредио своје знање. Заиста сам уживао у учењу о НЛП-у и почео сам да схватам зашто је то толико важно и зашто је способност вештачке интелигенције (АИ) да разуме језик велики корак ка такозваној „општој вештачкој интелигенцији“. Ово искуство ме је дефинитивно подстакло да брзо схватим важност ГПТ-3 када је први пут изашао.

Можете ли поделити причу о настанку иза Сеек АИ?

Када је изашао ОпенАИ ГПТ-3 модел, одмах сам препознао какав је то невероватан напредак и био сам посебно узбуђен због апликација које укључују ГПТ-3 писање кода. На крају крајева, писао сам код цео дан као научник података, и видети АИ како то ради – и савршено генерише код – било је запањујуће. Упоредио бих своју реакцију на ГПТ-3 са првим сазнањем о ВР-у 2013. године, што је за мене било још једно запањујуће искуство. На крају сам одлучио да морам да формирам стартап да бих се кладио на ову технологију. Нисам тачно знао шта ћу да направим, али сам имао осећај да ће, ако сазнам више о овим моделима, нешто вредно доћи на своје место.

Када сам заиста научио о моделима, тада сам схватио да могу да решим болну тачку на коју сам наилазио свуда где сам радио као квант или као научник података. Болна тачка у питању је била да пословни људи немају праве алате да одговоре на своја питања о подацима. Као научник за податке, често бих радио на проблемима који су захтевали пуно пажње, али су ме често прекидале колеге са пословне стране који су имали питања о подацима, приморавајући ме да престанем са оним што радим. Процес је деловао архаично и неефикасно. Схватио сам да ако се фокусирам на ову нову технологију која решава проблем, то би било решење које дефинише категорију за овај веома важан и свеприсутан проблем.

Сеек АИ користи генеративну АИ. Можете ли нашим читаоцима објаснити шта је то?

„Генеративна вештачка интелигенција“ је веома наглашена популарна реч, али за разлику од других популарних речи, не верујем да је хипе неоправдано. Термин се односи на велике моделе машинског учења са стотинама милијарди параметара, као што је Опен АИ ДАЛЛ-Е РУЦЕНТЕР-КСНУМКС. Иновација ових модела је у томе што могу да разумеју природни језик и генеришу текст, слике, код и још много тога. Ако се икада поиграте са ДАЛЛ-Е или Стабле Диффусион, на пример, брзо ћете разумети зашто су ови модели толико популарни; они имају невероватну способност човека да разумеју команде природног језика и могу да генеришу уметност која се такмичи са најбољим људским уметницима.

Генерисање кода је једна од најнишнијих, али најважнијих примена генеративне АИ. Подаци постају све већи и сложенији, па их је стога теже ручно анализирати и организовати од стране људи. Ипак, у овим подацима има толико информација кодираних. Ове информације нису моћне само за организације, већ могу довести и до невероватних научних открића на академској страни. Изградња АИ за издвајање вредности из података ће откључати невероватну вредност у облику корисних информација.

Сеек АИ гради интерфејс који корисницима омогућава интеракцију са подацима користећи природни језик. Стручњаци могу приступити интерфејсу природног језика Сеек АИ путем е-поште, Слацк-а, текста и низа система за управљање односима са клијентима (ЦРМ).

Које друге врсте машинског учења се користе у Сеек АИ?

Док је генеративна вештачка интелигенција део наше архитектуре машинског учења, наша архитектура такође укључује неколико форкова модела дубоког учења отвореног кода. Модели трансформатора (од којих је варијанта „генеративна АИ“) обухватају многе (али не све) моделе које Сеек користи.

Зашто је за нетехничке кориснике толико важно да брзо приступе подацима?

Каква је корист од података ако не генеришу повраћај улагања, и како предузеће може да добије тај повраћај улагања ако корисници који се суочавају са пословањем не могу чак ни да им приступе? Због тога је апсолутно неопходно омогућити приступ што већем броју људи, без угрожавања тачности.

Када сам био научник за податке, понекад сам добијао захтеве од генералног директора да анализирам неке податке како бих помогао у производу наше компаније или стратегији изласка на тржиште. Ови пројекти могу трајати недељама или дуже. Сада, као извршни директор, дефинитивно разумем важност тих пројеката на дубљем нивоу него када сам био на страни података. Често пожелим да једноставно могу добити податке на дохват руке како бих брже доносио одлуке. Ово је пример онога што решавамо у Сеек-у.

Како Сеек АИ чини ове податке тако лаким за преузимање?

Нешто о чему је занимљиво размишљати је да се подаци заиста могу анализирати само кодом. Истина је да постоје платформе које су апстракције преко овог кода (нпр. контролне табле са подацима), али испод хаубе се налази код који ручно пишу аналитичари података који омогућава да се подаци представе крајњим пословним корисницима.

Већина радника знања не зна како да кодира, не жели да кодира или једноставно не може чак ни да добије приступ подацима чак и ако жели да напише код да би га анализирао. Стога, када им затребају подаци, они или морају да их лоцирају на контролној табли или питају тим за податке да ли не могу да их пронађу. Што скупови података буду већи, то ће се више дешавати.

Тимови података стога треба да буду „преводиоци“ питања природног језика која су им упућена, као и самих података које траже помоћу кода. Уклањање овог посредника „преводиоца“ је срце онога што Сеек ради.

Како предузећа осигуравају да су подаци које користе тачни?

Управљање компромисом између тачности података и приступачности је огроман изазов. Као што сам рекао у недавном интервјуу, с једне стране, приступачност омогућава мање техничким људима да почну да комуницирају са извором знања који су подаци компаније. С друге стране, која је корист од извора загађене воде (тј. лоших података)?

Најбољи тимови за податке су они који управљају овим компромисом на најоптималнији могући начин, а велики део тога је пажљиво калибрисање и провера свих алата са којима нетехнички корисници могу да комуницирају.

Који су неки примери случајева коришћења платформе Сеек АИ?

Већ испоручујемо вредност купцима и партнерима у дизајну на вертикалним тржиштима Б2Б СааС, Финтецх, робе широке потрошње (ЦПГ) и Б2Ц е-трговине.

Баттлефин, на пример, је водеће тржиште алтернативних финансијских скупова података. Они верују да је давање брзих и квалитетних одговора на питања сопствених купаца разлика између победе и пораза над конкуренцијом. Извршни директор компаније Тим Харингтон је приметио: „Сеек АИ је играо кључну улогу у стратегији наше компаније за 2023. због предности коју нам даје у приступу и анализи наших 2,400+ скупова података као одговор на питања купаца. Проценио бих да је наш РОИ на Сеек АИ око 10 пута на основу онога што бисмо потрошили да постигнемо овај ниво ефикасности без платформе.”

Постоји ли још нешто што бисте желели да поделите о Сеек АИ?

Ово би могло бити право место за бесрамни утикач. Сеек тренутно нуди бесплатне пробне верзије наше платформе, којима се може приступити сеек.аи. Узбуђени смо што ћемо бити пионири у довођењу генеративне вештачке интелигенције у тимове за податке, и радујем се што ћу кренути на ово путовање са нашим клијентима.

Хвала вам на одличном интервјуу, читаоци који желе да сазнају више треба да посете Сеек АИ.