อเล็กซานเดอร์ ฮูเดก Co-Founder & CTO ของ Kira Systems – สัมภาษณ์ Series

อเล็กซ์ ฮูเดก เป็น Co-Founder & CTO ของ Kira Systems เขาได้รับ Ph.D และ M.Math ในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์จาก University of Waterloo และ B.Sc. จาก University of Toronto ในสาขาฟิสิกส์และวิทยาการคอมพิวเตอร์

การวิจัยในอดีตของเขาในด้าน bioinformatics มุ่งเน้นไปที่การค้นหาความคล้ายคลึงกันระหว่างลำดับ DNA เขายังได้ทำงานในด้าน proof systems และ database query compilation

คุณเริ่มสนใจ machine learning และ AI เมื่อไหร่?

ฉันสนใจวิทยาการคอมพิวเตอร์มาตั้งแต่สมัยเรียน ฉันเรียนวิชา algorithms for planning and logic, machine learning และ AI, numerical computing และหัวข้ออื่นๆ ในช่วงเรียนปริญญาตรี ความสนใจใน machine learning ของฉันเพิ่มขึ้นมากขึ้นในช่วงเรียนปริญญาเอกที่ University of Waterloo ที่นั่น ฉันใช้วิธีการ machine learning เพื่อศึกษาลำดับ DNA หลังจากนั้น ฉันศึกษาวิชา formal logics ในช่วงหลังปริญญาเอก ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัยของฉัน Logic และ reasoning เป็นอีกด้านหนึ่งของการเข้าถึง AI และฉันรู้สึกว่ามันสำคัญที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับมัน

การวิจัยบางส่วนของคุณในด้าน bioinformatics มุ่งเน้นไปที่การค้นหาความคล้ายคลึงกันระหว่างลำดับ DNA คุณสามารถพูดถึงงานนี้ได้หรือไม่?

ส่วนหลักของวิทยานิพนธ์ของฉันเกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลอง DNA mutation ที่มีลักษณะสมจริงโดยใช้ Hidden Markov Models ฉันใช้แบบจำลองที่ซับซ้อนกว่านี้ในอัลกอริทึมใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อค้นหาภูมิภาคของ DNA ที่มีบรรพบุรุษร่วมกับชนิดอื่นๆ โดยเฉพาะอัลกอริทึมใหม่นี้สามารถค้นหาภูมิภาคลำดับที่เกี่ยวข้องกันอย่างอ่อนๆ ได้มากกว่าอัลกอริทึมก่อนหน้านี้

ก่อนเรียนปริญญาเอก ฉันทำงานในห้องวิจัยที่เป็นส่วนหนึ่งของโครงการจีโนมมนุษย์ หนึ่งในโครงการที่ฉันช่วย完成คือการสร้างร่างแรกของโครโมโซม 7 ของมนุษย์

อะไรคือแรงบันดาลใจเบื้องหลังการก่อตั้ง Kira?

ความคิดสำหรับ Kira มาจากผู้ร่วมก่อตั้ง củaฉัน Noah Waisberg เขาใช้เวลาส่วนใหญ่ในอาชีพของเขาในการทำงานที่เราทำ AI ให้ทำได้แล้ว มันเป็นความคิดที่น่าสนใจสำหรับฉันเพราะเกี่ยวข้องกับภาษาธรรมชาติและปัญหาได้รับการกำหนดขอบเขตอย่างดี และฉันเห็นศักยภาพทางธุรกิจ มีบางสิ่งที่น่าดึงดูดใจในการสร้าง AI ที่สามารถเข้าใจภาษาของมนุษย์ได้ เพราะภาษามีความเกี่ยวข้องกับการคิดของมนุษย์อย่างใกล้ชิด

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่า Contract Analysis Software คืออะไร และมันช่วยให้ chuyên giaด้านกฎหมายได้อย่างไร?

Kira ใช้ machine learning ที่ได้รับการดูแล ซึ่งหมายความว่าผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายที่มีประสบการณ์จะให้ข้อมูลจากสัญญาจริงแก่ระบบที่ออกแบบมาเพื่อเรียนรู้จากตัวอย่างเหล่านั้น ระบบจะศึกษาข้อมูลนี้ เรียนรู้ว่าภาษาใดที่เกี่ยวข้อง และสร้างแบบจำลอง provision ที่เป็นไปได้ แบบจำลองเหล่านี้จะถูกทดสอบกับชุดข้อมูลที่มีเครื่องหมายกำกับไว้ล่วงหน้าเพื่อกำหนดความพร้อมของมัน เทคโนโลยี machine learning ที่มีความแม่นยำสูงนี้สามารถระบุและวิเคราะห์ provision ใดๆ ในสัญญาหรือเอกสารใดๆ ได้ ซึ่งส่งผลให้ลูกค้ารายงานการประหยัดเวลา 20-90% การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ช่วยให้สำนักงานกฎหมายเพิ่มอัตราการรับรู้รายได้ ให้โอกาสเติบโตรายได้ และรักษาลูกค้าเดิมไว้ สำหรับบริษัท การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ช่วยให้การทำงานภายในบริษัทมีประสิทธิภาพมากขึ้น และลดการใช้จ่ายด้านกฎหมายภายนอก

Natural Language Processing (NLP) เป็นเรื่องที่ท้าทายสำหรับหลายๆ บริษัท คุณสามารถพูดถึงความท้าทายเพิ่มเติมที่เกิดขึ้นเมื่อประมวลผลภาษาด้านกฎหมายและความแตกต่างที่เฉพาะตัวของวิชาชีพกฎหมายได้หรือไม่?

สำหรับหลายคน ภาษาด้านกฎหมายอาจดูแปลกๆ แต่จากมุมมองของ machine learning มันไม่ได้ต่างจากสาขาอื่นๆ มากนัก มีบางสิ่งที่เป็นเอกลักษณ์ เช่น การใช้ตัวใหญ่ในภาษามีความสำคัญ และประโยคอาจยาวกว่าปกติ แต่โดยรวมแล้ว เราไม่ต้องการแนวทาง NLP ที่แตกต่างจากสาขาอื่นๆ

สิ่งหนึ่งที่แตกต่างอย่างมากคือความต้องการความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความสามารถในการปรับแต่ง ผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายต้องรักษาข้อมูลลูกค้าให้เป็นส่วนตัว และการใช้ข้อมูลนี้ในผลิตภัณฑ์ machine learning ที่รวบรวมหรือแบ่งปันข้อมูลการฝึกอบรมจะขัดแย้งกับความต้องการเหล่านี้ จริงๆ แล้ว การเก็บข้อมูลการฝึกอบรมแม้แต่น้อยๆ ก็ไม่ได้ถูกต้องเสมอไป เนื่องจากพวกเขามีหน้าที่ต้องลบข้อมูลลูกค้าหลังจากเสร็จสิ้นโครงการ ดังนั้น การฝึกแบบจำลองโดยไม่ต้องมีผู้ขายในวงจรจึงมีความสำคัญยิ่ง และเทคนิค machine learning ที่ทำให้ไม่สามารถกู้คืนข้อมูลการฝึกอบรมใดๆ ได้โดยการตรวจสอบแบบจำลองที่เรียนรู้เป็นสิ่งจำเป็น

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่า deep learning ถูกใช้อย่างไรในการจัดประเภทข้อมูลภายในซอฟต์แวร์ Kira?

เราไม่ใช้ deep learning มากนักในผลิตภัณฑ์ของเรา แม้ว่าทีมวิจัยภายในของเราจะใช้เวลาในการประเมินและสำรวจวิธีการ deep learning อย่างต่อเนื่อง จนถึงตอนนี้ เทคนิค deep learning ยังไม่ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าวิธีการที่ไม่ใช่ deep learning หรือให้เพิ่มขึ้นเล็กน้อยเท่านั้น เมื่อพิจารณาถึงการคำนวณที่มากเกินไปของวิธีการ deep learning รวมถึงความท้าทายในการรักษาข้อมูลการฝึกอบรมให้เป็นส่วนตัว จึงยังไม่น่าสนใจที่จะนำมาใช้

มีแบบจำลอง provision ที่ถูกสร้างไว้ภายใน Kira อยู่บ้างหรือไม่?

ปัจจุบัน Kira สามารถระบุและดึงข้อมูล provision, ข้อกำหนด และข้อมูล (smart fields) มากกว่า 1,000 รายการ ซึ่งเกี่ยวข้องกับหัวข้อต่างๆ ตั้งแต่ M&A Due Diligence ซึ่ง Kira ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือ ไปจนถึง Brexit และ Real Estate Smart fields เหล่านี้ถูกสร้างขึ้นโดยทีมผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้อหาของเรา ซึ่งรวมถึงนักกฎหมายและนักบัญชีที่มีประสบการณ์ ด้วยเทคโนโลยี machine learning ของเรา Kira ต้องการให้แทบทุก smart field มีผลการเรียกคืน (recall) ไม่ต่ำกว่า 90% ซึ่งหมายความว่าซอฟต์แวร์ของเราจะพบ provision, ข้อกำหนด หรือข้อมูลที่คุณกำลังมองหาภายในสัญญาหรือเอกสารของคุณได้ 90% ขึ้นไป ลดความเสี่ยงและข้อผิดพลาดในการตรวจสอบสัญญา นอกจากนี้ ยังสามารถสร้างฟิลด์กำหนดเองได้ไม่จำกัดจำนวนโดยใช้เครื่องมือ Quick Study ของเรา

โลกกฎหมายมักจะช้าในการนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้ คุณพบว่ามีภาวะที่ต้องศึกษาเมื่อมันมาถึงการอบรมที่ให้กับสำนักงานกฎหมายหรือไม่?

นักกฎหมายต้องการทราบว่าสิ่งต่างๆ ทำงานอย่างไร ดังนั้นการอบรมจึงมีความสำคัญ ไม่ใช่เรื่องที่ยากที่จะสอนนักกฎหมายเกี่ยวกับ machine learning และ AI มากกว่าผู้เชี่ยวชาญคนอื่นๆ แต่ก็จำเป็นต้องมีวัสดุสำหรับการอบรมที่พร้อมใช้งาน อุปสรรคในการนำไปใช้บางส่วนก็เป็นปัญหาทางสังคมด้วย ผู้คนมักถามเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการปรับกระบวนการภายในเพื่อใช้ AI หรือสนใจที่จะรู้ว่าพวกเขาสามารถใช้ AI เพื่อเปลี่ยนข้อเสนอทางธุรกิจของตนให้ได้เปรียบมากกว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพเพียงอย่างเดียว

มีอะไรอีกที่คุณต้องการแบ่งปันเกี่ยวกับ Kira หรือไม่?

วรรณกรรมทางวิชาการและไลบรารี machine learning ที่เปิดกว้างช่วยให้เราเริ่มต้นบริษัทได้ เราเชื่อว่าข้อมูลและซอฟต์แวร์ที่เปิดกว้างเป็นประโยชน์อย่างมากต่อโลก ในแง่นี้ ฉันรู้สึกยินดีเป็นพิเศษที่ทีมวิจัยของเราตีพิมพ์ผลการวิจัยของเราในวารสารทางวิชาการและการประชุม นอกจากจะแสดงให้เห็นว่าเราผลักดันขอบเขตของสถานะของศิลปะแล้ว ยังช่วยให้เราสามารถมอบคืนให้กับชุมชน那些ที่ช่วยเราเริ่มต้นและที่เรายังคงได้รับคุณค่ามากมายจาก คุณสามารถพบปะกับเอกสารของเราได้ที่ https://kirasystems.com/science/

เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเยี่ยม Kira Systems