Luke Kim, grundare och VD för Liner – Intervjuserie

Luke Kim är grundare och VD för Liner, ett banbrytande AI‑drivet forskningsverktyg som är utformat för att förenkla och förbättra forskningsprocessen, vilket hjälper användare att slutföra sina uppgifter 5,5 gånger snabbare. Som en AI‑sökmotor levererar Liner filtrerade sökresultat för exakt information och genererar automatiskt citat i olika format, vilket gör det till en ovärderlig resurs för forskare, studenter och yrkesverksamma.

Kan du berätta om din bakgrund och vad som inspirerade dig att bli entreprenör, särskilt inom AI och teknik?

Min entreprenörsresa började med en vilja att lösa verkliga problem med teknik. Som grundutbildningsstudent slog jag på hur svårt det var att navigera och lita på den enorma mängden information online. Jag motiverades att skapa ett verktyg som förenklar processen och hjälper studenter att skilja mellan källor. Det som började som ett markeringsverktyg, som sålde bort överflödig information, utvecklades med tiden till det Liner är idag: en AI‑sökning som bara levererar de mest pålitliga resultaten. Jag drogs till AI för dess potential att förändra hur vi bearbetar och interagerar med data. Möjligheten att skapa meningsfulla lösningar för studenter, som mitt yngre jag, fortsätter att inspirera mig.

Hur påverkade din erfarenhet av webbläsartillägget du byggde under universitetstiden visionen för Liner?

Liner‑markerings‑tillägget för webbläsare var min första egentliga dykt ner i att lösa problemet med informationsöverflöd. Det visade mig hur mycket folk värdesätter verktyg som gör det enklare att hitta och organisera nyckelinformation. Jag lärde mig att förenkling av även ett enda steg i ett arbetsflöde kan ha stor inverkan, oavsett om det handlar om att markera viktiga punkter eller att lyfta fram relevanta källor. Detta projekt formade Liners engagemang för att skapa en sömlös upplevelse för användare och hjälpa studenter och forskare att sålla bort onödigt brus på internet.

Vad var den ursprungliga visionen bakom Liner, och hur har den utvecklats sedan starten?

Liner började som ett enkelt verktyg för att låta användare markera och spara viktiga delar av webbinnehåll. Målet var att göra det lättare för användare att fokusera på den mest relevanta informationen utan att bli överväldigade. Med tiden insåg vi att användarna behövde mer än bara ett sätt att samla och sortera information – de behövde bättre sätt att hitta den och bedöma dess pålitlighet. Denna insikt styrde Liners omvandling till en AI‑sökmotor.

Vilka var de största utmaningarna när Liner övergick från ett markeringsverktyg till en AI‑driven sökmotor?

En av de mest betydande utmaningarna var att säkerställa att vår AI konsekvent levererade pålitliga och korrekta resultat. Akademisk forskning kräver en hög grad av förtroende, och att möta dessa förväntningar var avgörande. En annan utmaning var att integrera år av användarmarkerad data i AI‑ns träningsprocess samtidigt som plattformen förblev intuitiv. Att hitta rätt balans mellan teknisk innovation och en sömlös användarupplevelse var nödvändig men också oerhört givande.

Genom att bygga Liners definition av ”agent” från grunden kunde vi skapa ett robust och stabilt ramverk för att förstå vad en agent egentligen är. Vi implementerade sedan en sökagent som prioriterade pålitlighet och trovärdighet. Eftersom vår målgrupp representerar toppen av krav på trovärdighet behövde vi en distinkt lösning som kunde hantera de mest komplexa problemen. Vår styrka låg i att utnyttja våra egna datamängder, de tekniska insikterna från agentdefinitionsprocessen och vår implementeringsexpertis. Tillsammans blev dessa element våra mest kraftfulla verktyg för framgång.

Kan du utveckla hur integrationen av användarmarkerad data förbättrar noggrannheten och pålitligheten i Liners AI‑sökresultat?

Användarmarkerad data fungerar som ett värdefullt lager av kvalitetskontroll, vilket hjälper vår LLM att avgöra vad andra användare anser vara viktigt och trovärdigt. Genom att utnyttja denna kuraterade data kan vi prioritera relevant och pålitlig information i våra sökresultat. Detta tillvägagångssätt säkerställer att användare får precisa och handlingsbara insikter samtidigt som de undviker irrelevant eller lågkvalitativt innehåll.

Hur skiljer sig Liner från andra AI‑sökverktyg som ChatGPT eller Perplexity?

Liner sticker ut genom att prioritera pålitlighet och transparens. Varje sökresultat innehåller en källa, och användare kan filtrera bort mindre pålitliga källor för att säkerställa noggrannhet. Som ett extra steg kan studenter hämta källor och visa den ursprungliga citerade texten på sin skärm. Till skillnad från verktyg som är avsedda för avslappnade frågor, är Liner byggt specifikt för studenter, akademiker och forskare, och hjälper användare att fokusera på djupgående lärande och analys istället för att bara verifiera fakta. Detta engagemang för förtroende och användbarhet har gjort Liner till ett föredraget verktyg för över 10 miljoner användare, inklusive studenter vid universitet som UC Berkeley, USC, University of Michigan och Texas A&M. Liner fortsätter att särskilja sig genom partnerskap, som det senaste med Tako, som integrerar kunskapsvisualiseringsverktyg för att presentera komplex data på ett mer tillgängligt och interaktivt sätt, vilket ger användare möjlighet att fördjupa sin forskning.

Vilka åtgärder vidtar Liner för att minska hallucinationer i sina AI‑svar, och hur påverkar detta användarnas förtroende?

Att minska hallucinationer kräver att AI‑genererade svar förankras i verifierbara källor. Liner uppnår detta genom att korsreferera sina resultat med akademiska artiklar, myndighetsdatabaser och andra betrodda arkiv. Vårt Source Filtering System låter dessutom användare utesluta opålitligt innehåll, vilket ger ett extra lager av kvalitetssäkring. Dessa steg minskar inte bara fel utan bygger också förtroende hos användaren.

Liners system är baserat på relevans (relevanspoängen mellan agentgenererade påståenden och referenspassager) och faktualitet (som bedömer hur väl agentgenererade påståenden stöds av referenspassagerna). Ju mer stödjande passagen är, desto högre blir faktualitetspoängen. Eftersom vår produkt starkt uppmuntrar användare att verifiera påståenden för att säkerställa att de är fria från hallucinationer, är det avgörande att förbättra faktualiteten i vårt agentsystem. I slutändan ser vi ett positivt samband mellan faktualitetspoängen och användarretention.

Vilka steg tar Liner för att bygga förtroende bland användare, särskilt de som är skeptiska till att förlita sig på AI för kritisk information?

Att bygga förtroende börjar med transparens. Liner tillhandahåller tydliga källhänvisningar för varje resultat, vilket ger användarna möjlighet att själva verifiera informationen. Dessutom rankar vi källor efter pålitlighet och låter användare interagera direkt med originalinnehållet. Kontinuerlig användarutbildning och öppen kommunikation spelar också en roll i att visa att AI, när den designas ansvarsfullt, kan vara en pålitlig partner i utbildning.

Vilka trender tror du kommer att forma framtiden för AI inom akademisk forskning och professionell kunskapsinhämtning?

AI kommer att bli alltmer personlig, anpassad till varje användares unika behov och leverera skräddarsydda insikter. Transparens blir avgörande, eftersom användare efterfrågar större klarhet kring hur AI bearbetar information och levererar resultat. Framsteg kommer också att fokusera på att hantera informationsöverflöd och effektivisera forskningsverktyg. Genom att automatisera repetitiva uppgifter som datainsamling och syntes kommer AI att påskynda de tidiga forskningsstadierna, vilket gör att forskare kan ägna mer tid åt kritiskt tänkande, analys och innovation. Denna balans mellan effektivitet och intellektuell engagemang kommer att forma framtiden för akademisk och professionell forskning.

Liner nyligen lyckats samla in en finansieringsrunda på 29 miljoner dollar. Hur kommer denna investering att hjälpa Liner att växa, och vilka områden fokuserar ni på för expansion?

Denna finansiering gör det möjligt för oss att driva vår mission att förbättra AI inom utbildning. Vi växer vårt globala team och lanserar nya funktioner som Essay Mode, designad för att hjälpa studenter att förfina sina färdigheter i att skriva, strukturera och formatera uppsatser. Vi prioriterar också partnerskap med universitet och professionella organisationer för att nå fler användare och visa effekten av AI‑drivna forskningsverktyg. Nyliga samarbeten med företag som ThetaLabs och Tako har utökat våra möjligheter. Denna investering understryker det växande behovet av pålitliga söklösningar, och vi ser fram emot att bygga vidare på detta momentum.

Tack för den fantastiska intervjun, läsare som vill veta mer bör besöka Liner.