บ็อบบี้ แซมูเอลส์ ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Protege – สัมภาษณ์ซีรีส์

บ็อบบี้ แซมูเอลส์ เป็นผู้นำกลยุทธ์และการดำเนินงานของ Protege ทั้งในด้านผลิตภัณฑ์ การตลาด และการระดมทุน เขาเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Protege ในปี 2024 และดำรงตำแหน่งซีอีโอของบริษัทตั้งแต่เริ่มต้น ในช่วงการนำของเขา Protege ได้ระดมทุนได้ 35 ล้านดอลลาร์และเติบโตเป็น 30 ล้านดอลลาร์ในรายได้ในปีแรกของการดำเนินงาน ก่อนหน้านี้ บ็อบบี้曾ดำรงตำแหน่งผู้จัดการทั่วไปของ Privacy Hub ที่ Datavant ซึ่งเขาช่วยขับเคลื่อนการเติบโตของบริษัทก่อนที่จะควบรวมกิจการกับ Ciox Health มูลค่า 7.0 พันล้านดอลลาร์ เพื่อสร้างระบบนิเวศข้อมูลสุขภาพที่เป็นกลางที่ใหญ่ที่สุดในประเทศสหรัฐอเมริกา ในช่วงก่อนหน้านี้ เขาเคยเป็นผู้นำด้านการเป็นพันธมิตรที่ LiveRamp (RAMP ) ซึ่งเขาพัฒนาความเชี่ยวชาญในการสร้างเครือข่ายข้อมูลที่เป็นกลาง บ็อบบี้จบการศึกษาระดับปริญญาโทจาก Stanford Graduate School of Business และจบการศึกษาระดับปริญญาตรีจาก Harvard College ซึ่งเขา曾ดำรงตำแหน่งประธานของ The Harvard Crimson เขามีความเชี่ยวชาญที่ลึกซึ้งในการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่มีการควบคุมและแปลงโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อนให้เป็นความสามารถในการใช้งาน AI สำหรับพันธมิตรองค์กร

Protege เป็นบริษัทที่เชี่ยวชาญด้านโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่เชื่อมต่อผู้เป็นเจ้าของเซตข้อมูลที่มีคุณค่าสูงและเป็นเจ้าของสิทธิ์กับนักพัฒนา AI โดยให้บริการที่มีการควบคุมและให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวในการอนุญาตและเข้าถึงข้อมูลฝึกอบรมที่มีขนาดใหญ่ Protege ก่อตั้งขึ้นในปี 2024 โดยมุ่งเน้นไปที่การปลดล็อกข้อมูลหลายรูปแบบ เช่น บันทึกทางการแพทย์ ภาพถ่าย วิดีโอ และเสียง ซึ่งเป็นข้อมูลที่ยากสำหรับทีม AI ในการหามา โดยให้ผู้ให้ข้อมูลมีการควบคุมความเป็นส่วนตัว การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการสร้างรายได้ สำหรับผู้สร้าง AI Protege ช่วยให้กระบวนการค้นหาและเข้าถึงข้อมูลฝึกอบรมง่ายขึ้นผ่านแค็ตตาล็อกที่มีการคัดเลือกและเครื่องมือสำหรับการกรองและการรวมข้อมูลเซต ซึ่งช่วยให้การพัฒนา AI ในหลายอุตสาหกรรมเร็วขึ้น โดยหลักการแล้ว บริษัทมีเป้าหมายที่จะเป็นชั้นข้อมูลที่เชื่อถือได้สำหรับ AI โดยลดปัญหาการขาดแคลนข้อมูลที่สำคัญในการพัฒนาโมเดล AI ในปัจจุบัน

อะไรคือแรงบันดาลใจที่ทำให้คุณตัดสินใจก่อตั้ง Protege และประสบการณ์ของคุณในการนำทีมข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และการเปลี่ยนแปลงองค์กรที่ Datavant รวมถึงบทบาทก่อนหน้าที่ LiveRamp ได้กำหนดวิสัยทัศน์ของคุณในการสร้าง Protege อย่างไร

ประสบการณ์ของฉันที่ Datavant ทำให้ฉันเห็นถึงพลังและความซับซ้อนของการเชื่อมต่อข้อมูลที่มีความรับผิดชอบในระดับใหญ่ Datavant สร้างแพลตฟอร์มที่ช่วยเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพที่ละเอียดอ่อนในขณะที่รักษาความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยให้ได้ และมันชัดเจนสำหรับฉันว่าข้อมูลที่มีการควบคุมดีสามารถขับเคลื่อนความก้าวหน้าทางสังคมได้อย่างมาก แต่ถ้าไม่เช่นนั้น ก็สามารถก่อให้เกิดอันตรายได้จริงๆ

เมื่อ AI เริ่มเพิ่มขึ้น ฉันเห็นรูปแบบเดียวกันซ้ำๆ อีกครั้ง: มุ่งเน้นไปที่การคำนวณและโครงสร้าง AI แต่ไม่มากนักเกี่ยวกับข้อมูลที่ขับเคลื่อนโมเดลเหล่านั้นเอง สมมติฐานของเราคืออุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดถัดไปคือการเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้อง ฉันต้องการสร้างชั้นโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่ทำให้การแบ่งปันข้อมูลปลอดภัย โปร่งใส และเป็นประโยชน์ร่วมกันสำหรับผู้ถือข้อมูลและผู้สร้าง AI ในขณะเดียวกันก็ให้ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านเกี่ยวกับข้อมูล AI เพื่อสนับสนุนความก้าวหน้าทาง AI ที่ขับเคลื่อนด้วยการวิจัย นั่นคือสิ่งที่นำไปสู่การก่อตั้ง Protege

Protege อธิบายตัวเองว่าเป็น “กระดูกสันหลังของเศรษฐกิจข้อมูล AI” คุณกำหนดชั้นนั้นอย่างไร และโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่แท้จริงสำหรับ AI มีลักษณะอย่างไรในทางปฏิบัติ

Protege เป็นเนื้อเยื่อที่เชื่อมต่อระหว่างผู้เป็นเจ้าของข้อมูลและผู้พัฒนา AI เพื่อให้สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่แท้จริงสำหรับ AI ไม่เพียงแต่เก็บหรือย้ายข้อมูลเท่านั้น แต่ยังตรวจสอบแหล่งที่มา จัดการสิทธิ์ และรับรองว่าข้อมูลเซตทุกชุดถูกใช้อย่างมีจริยธรรมและได้รับความยินยอม ในทางปฏิบัติ เป็นแพลตฟอร์มเดียวที่ผู้ถือเนื้อหาสามารถอนุญาตข้อมูลได้อย่างมั่นใจและได้รับค่าตอบแทนที่เหมาะสม และผู้สร้าง AI สามารถเข้าถึงข้อมูลสำคัญที่จำเป็นในการฝึกอบรมและประเมินโมเดลอย่างมีความรับผิดชอบ

หนึ่งในภารกิจหลักของคุณคือการรับรองว่าโมเดลได้รับการฝึกอบรมจากเซตข้อมูลที่ได้รับอนุญาต มีตัวแทน และได้รับความยินยอมอย่างไร Protege จัดการการหาสินค้าทางจริยธรรมในระดับใหญ่อย่างไร

เราจัดการการหาสินค้าทางจริยธรรมผ่านระบบ ไม่ใช่คำขวัญ สำหรับทุกแหล่งข้อมูลและเนื้อหาที่เรารวบรวมและจัดส่ง เราให้ความมั่นใจว่าผู้ถือสิทธิ์ยังคงรักษาสิทธิ์ในการควบคุมด้วยเงื่อนไขการอนุญาตและความคุ้มครองความเป็นส่วนตัวที่ชัดเจน

แพลตฟอร์มของเราผสมผสานความเชี่ยวชาญของมนุษย์และการวิจัยเข้ากับระบบข้อมูลและระบบที่สามารถปรับขนาดเพื่อจัดส่งข้อมูลที่ได้รับการคุ้มครองสิทธิ์ เรายังทำงานร่วมกับลูกค้าในการรับข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลเป็นตัวแทนของประชากรในโลกแห่งความเป็นจริงและสะท้อนถึงกรณีการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง เมื่อเราแก้ไขปัญหาให้กับทั้งผู้ให้ข้อมูลและผู้ซื้อข้อมูลด้วยความชัดเจนและความสม่ำเสมอ เราสามารถรักษาความสอดคล้อง ความยุติธรรม และความไว้วางใจได้

อุตสาหกรรม AI มักถูกขับเคลื่อนโดยจิตวิญญาณ “เก็บข้อมูลก่อน ถามทีหลัง” คุณเห็นว่าการอนุญาตข้อมูลที่โปร่งใสจะเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ระหว่างผู้ให้ข้อมูลและผู้พัฒนา AI อย่างไร

ความโปร่งใสเปลี่ยนการถอดข้อมูลให้เป็นการทำงานร่วมกัน แทนที่จะถอดข้อมูล AI จะมีตัวเลือกในการอนุญาตข้อมูลอย่างมีจริยธรรมจากผู้ให้ข้อมูลที่ได้รับการตรวจสอบแล้ว ซึ่งสร้างแรงจูงใจที่ดีกว่าสำหรับทั้งสองฝ่าย ผู้ให้ข้อมูลได้รับรายได้และควบคุม และผู้พัฒนา AI ได้รับข้อมูลที่มีคุณภาพสูงกว่าโดยไม่ต้องมีปัญหาเรื่องกฎหมายและทรัพย์สินทางปัญญา

การเปลี่ยนแปลงนี้สร้างความไว้วางใจ ซึ่งนำไปสู่ความเร็วในการพัฒนา AI เมื่อองค์กรเห็นว่า AI สามารถสร้างขึ้นได้อย่างมีความรับผิดชอบด้วยความยินยอมและค่าตอบแทนที่ชัดเจนสำหรับผู้ถือสิทธิ์ข้อมูล นี่จะเปิดใช้งานกรณีการใช้งานและความต้องการข้อมูลมากขึ้น ซึ่งสร้างความต้องการข้อมูลที่มีคุณภาพสูงขึ้น ทำให้เกิดวงจรที่เป็นประโยชน์ร่วมกัน: แหล่งข้อมูลที่ดีที่สุดดึงดูดผู้ซื้อ และผู้ซื้อดึงดูดแหล่งข้อมูลที่มีคุณภาพสูงมากขึ้น ทุกฝ่ายได้รับประโยชน์

ข้อมูลสังเคราะห์มักถูกมองว่าเป็นวิธีแก้ปัญหาความเป็นส่วนตัวและความลำเอียง คุณคิดว่าความสมดุลที่เหมาะสมระหว่างข้อมูลสังเคราะห์และข้อมูลโลกแห่งความเป็นจริงอยู่ที่ไหน โดยเฉพาะในภาคส่วนที่มีการควบคุมอย่างเคร่งครัด เช่น สุขภาพ

ข้อมูลสังเคราะห์มีประโยชน์สำหรับการทดสอบและการเพิ่มเติม แต่ไม่สามารถแทนที่ความซับซ้อนและลักษณะเฉพาะของกิจกรรมในโลกแห่งความเป็นจริงที่สร้างข้อมูลฝึกอบรมและประเมินผลได้ นี่เป็นเรื่องจริงอย่างยิ่งในสุขภาพ ซึ่งประวัติการดูแลผู้ป่วยระยะยาวและผลลัพธ์ในบริบทของแนวทางดูแลมีความสำคัญ

เรามั่นใจว่า AI ที่ไม่ได้รับการฝึกอบรมจากความซับซ้อนของโลกแห่งความเป็นจริงไม่สามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่เป็นตัวแทนของโลกแห่งความเป็นจริงได้ ความสมดุลที่เหมาะสมอาจเป็นแนวทางแบบผสมผสาน โดยที่เราต้องการแหล่งข้อมูลที่มีประโยชน์และมีคุณภาพสูงมากขึ้นซึ่งปัจจุบันถูกปิดกั้นและต้องถูกปลดล็อก และจากนั้นรวมเข้ากับข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดย AI สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะ

Protege ช่วยให้องค์กรสามารถแบ่งปันข้อมูลโลกแห่งความเป็นจริงที่มีค่าได้อย่างปลอดภัย โดยไม่ทำให้ข้อมูลที่เป็นเจ้าของหรือข้อมูลผู้ป่วยหรือทรัพย์สินทางปัญญาเสี่ยงต่อการเปิดเผยอย่างไร

ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวถูกสร้างเข้าไปในกระบวนการทุกขั้นตอน ไม่ว่าจะเป็นระบบภายในหรือพันธมิตรในการระบุตัวตนและความเป็นส่วนตัวที่ตรวจสอบการถ่ายโอนข้อมูลของเรา เราให้ความมั่นใจว่าข้อมูลของเรายังคงอยู่ภายในขอบเขตที่ตั้งใจไว้

ในภาคสุขภาพ นั่นหมายถึงการปฏิบัติตามกรอบการทำงานด้านความเป็นส่วนตัวและความสอดคล้องสำหรับการถ่ายโอนข้อมูลทั้งหมด ในภาคสื่อ นั่นหมายถึงการรับรองว่าเนื้อหาถูกอนุญาตเฉพาะสำหรับการใช้ที่ตั้งใจไว้ตามเงื่อนไขการอนุญาตและระยะเวลาที่ตกลงกันไว้ล่วงหน้า

เมื่อโมเดลพื้นฐานยังคงพัฒนาไปสู่อนาคต สิ่งใดจะกำหนดการขนส่งข้อมูลฝึกอบรมที่มีคุณภาพสูงรุ่นต่อไป

สามหลักการจะนำไปสู่: แหล่งที่มา ความแม่นยำ และวัตถุประสงค์

แหล่งที่มาหมายถึงการตรวจสอบแหล่งที่มาและเงื่อนไขที่สมบูรณ์ ความแม่นยำหมายถึงการคัดเลือกข้อมูลสำหรับโหมดหรือกรณีการใช้งานเฉพาะ ไม่ใช่เพียงแค่คอลเลกชันข้อมูลทั่วไปหรือข้อมูลที่ไม่สะท้อนถึงสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง วัตถุประสงค์หมายถึงการปรับข้อมูลให้ตรงกับผลลัพธ์ที่แท้จริง ไม่ใช่แค่มาตรฐานที่ว่างเปล่า

เมื่อรวมกันแล้ว สิ่งเหล่านี้จะสร้างเส้นทางสู่การใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงในการขับเคลื่อนโมเดลที่ดีกว่า

การออกกฎหมายที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป และกรอบการทำงานที่กำลังจะเกิดขึ้นในสหรัฐอเมริกา มีอิทธิพลต่อแนวทางของ Protege ในการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความร่วมมือข้ามพรมแดนอย่างไร

การออกกฎหมายเหล่านี้ยืนยันแนวทางของเรา ซึ่งเราได้สร้างบริษัทขึ้นมา โดยเน้นความโปร่งใส แหล่งที่มา และการบริหารความเสี่ยง ซึ่งถูกฝังอยู่ในผลิตภัณฑ์และแพลตฟอร์มของเราโดยอัตโนมัติ

เรามั่นใจว่าโอกาส AI ในอนาคตต้องปกป้องสิทธิ์ของผู้ถือสิทธิ์และรักษาความควบคุมความเป็นส่วนตัวอย่างเข้มงวด โดยการปฏิบัติตามสิ่งเหล่านี้เป็นเรื่องไม่จำเป็น เราจะช่วยให้พันธมิตรด้านข้อมูลและลูกค้ามีความมั่นใจและความไว้วางใจในการดำเนินธุรกิจในภูมิทัศน์ AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง เป้าหมายของเราคือการทำให้การพัฒนา AI ที่มีความรับผิดชอบไม่เพียงแต่เป็นสิ่งที่ถูกต้องเท่านั้น แต่ยังเป็นสิ่งที่ง่ายกว่าในการทำ

บทบาทใดที่คุณเห็นความโปร่งใสและแหล่งที่มาในการสร้างความไว้วางใจใหม่ในระบบ AI

ความไว้วางใจเริ่มต้นด้วยการตรวจสอบแหล่งที่มา เมื่อผู้คนเข้าใจว่าข้อมูลมาจากไหนและใช้อย่างไร พวกเขามีแนวโน้มที่จะไว้วางใจผลลัพธ์ของ AI มากขึ้น

ความโปร่งใสและแหล่งที่มาสร้างความรับผิดชอบตั้งแต่ผู้ถือสิทธิ์ข้อมูล ผู้พัฒนาโมเดล ไปจนถึงผู้ใช้ปลายทาง พวกเขาทำให้ AI ไม่ใช่กล่องดำอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งที่เข้าใจได้และอธิบายได้

หลังจากเติบโต 20 เท่าและระดมทุน Series A มูลค่า 25 ล้านดอลลาร์ คุณสร้างสมดุลระหว่างการขยายตัวอย่างรวดเร็วและรักษาความมุ่งมั่นของ Protege ในด้านจริยธรรมและความปลอดภัยอย่างไร และสิ่งใดที่จะเกิดขึ้นต่อไปเมื่อคุณยังคงกำหนดรูปแบบวิธีการฝึกโมเดล AI อย่างมีความรับผิดชอบ

จริยธรรมและความปลอดภัยเป็นพื้นฐานที่ทำให้เราสามารถขยายตัวได้ ทุกกระบวนการใหม่ การเป็นพันธมิตร และผลิตภัณฑ์ใหม่จะถูกวัดจากมาตรฐานการดำเนินงานที่มีคนดู หากทุกคนเห็นได้ว่าเราดำเนินงานและตัดสินใจอย่างไร ฉันจะอยากให้พวกเขาเป็นคนภูมิใจ

เมื่อเรามองไปข้างหน้าสู่ปี 2026 เรากำลังขยายการเข้าถึงไปยังพื้นที่ใหม่ ๆ นอกเหนือจากสุขภาพและภาคสื่อ รวมถึงการสร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูลใหม่ ๆ เช่น ข้อมูลประเมินผลสำหรับการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ AI ในกรณีการใช้งานจริง เป้าหมายของเราคือการเป็นแพลตฟอร์มที่เชื่อถือได้สำหรับข้อมูล AI และความเชี่ยวชาญในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อขับเคลื่อนความก้าวหน้าของ AI ในระยะยาว

 ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Protege เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม