อิกอร์ ยาบลคอฟ ซีอีโอ และผู้ก่อตั้ง Pryon – สัมภาษณ์ ซีรีส์

อิกอร์ ยาบลคอฟ เป็นซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Pryon เขาได้รับการขนานนามว่าเป็น “บุคคลสำคัญในอุตสาหกรรม” โดยนิตยสาร Speech Technology Magazine ในช่วงก่อนหน้านี้เขาได้ก่อตั้ง Yap ซึ่งเป็นบริษัทแรกที่มีแพลตฟอร์มคลาวด์สำหรับการรู้จำเสียงที่มีความแม่นยำสูงและทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบ หลังจากที่ผลิตภัณฑ์ของ Yap ถูกใช้โดยหลายองค์กรแล้ว บริษัทก็ถูกซื้อกิจการโดย Amazon (AMZN ) และผลิตภัณฑ์ของ Yap ก็กลายเป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์อื่นๆ เช่น Alexa, Echo และ Fire TV ในช่วงเวลาที่เขาทำงานที่ IBM ในตำแหน่ง Program Director เขาได้นำทีมที่ออกแบบระบบก่อนหน้าของ Watson และพัฒนาเว็บเบราว์เซอร์แบบมัลติมีเดียตัวแรกของโลก

อิกอร์ได้รับทุน Eisenhower และ Truman National Security เพื่อศึกษาการใช้การเป็นผู้ประกอบการและการลงทุนเพื่อแก้ไขปัญหาด้านความมั่นคงแห่งชาติ ในฐานะผู้นวัตกรรมด้านเทคโนโลยีภาษาของมนุษย์ เขาเชื่อมั่นในการสนับสนุนโอกาสในการทำงานและการศึกษาสำหรับผู้ที่เข้ามาในด้าน STEM เขาเป็นคนรุ่นใหม่ใน TechStars’ Alexa Accelerator และเป็น Blackstone NC Entrepreneur-In-Residence (EIR) และก่อตั้ง Global Shapers ซึ่งเป็นโปรแกรมของ World Economic Forum

อิกอร์สำเร็จการศึกษาระดับ Bachelor of Science ในสาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์จาก The Pennsylvania State University และได้รับการยกย่องให้เป็นนักวิศวกรรมที่โดดเด่น และสำเร็จการศึกษาระดับ MBA จาก The University of North Carolina

การเดินทางของคุณในด้าน AI เริ่มต้นขึ้นเมื่อใด และมีประสบการณ์อย่างไรที่ Yap ซึ่งถูกซื้อกิจการโดย Amazon หลังจากนั้น

เริ่มต้นด้วยการกล่าวถึง Yap ไม่ใช่เรื่องแรกของเราในการจัดการกับการโต้ตอบภาษาธรรมชาติ

การเข้าสู่ด้านการโต้ตอบภาษาธรรมชาติของฉันเริ่มต้นขึ้นที่ IBM ซึ่งฉันเริ่มทำงานเป็นฝึกงานในช่วงต้นปี 1990 และต่อมาได้เป็น Program Director ของการวิจัยแบบมัลติมีเดีย ที่นั่น ฉันมีทีมที่ค้นพบสิ่งที่คุณอาจเรียกว่า “วัตสันเด็ก” ซึ่งเป็นระบบที่ล้ำสมัยในเวลานั้น แต่ IBM ไม่ได้ให้การสนับสนุนโครงการนั้น และฉันก็ออกจากบริษัท

ในช่วงเวลานั้น (2006) ฉันรวบรวมวิศวกรและนักวิทยาศาสตร์จากบริษัทต่างๆ เช่น Broadcom (AVGO ), IBM, Intel (INTC ), Microsoft (MSFT ), Nuance, NVIDIA (NVDA ) และอื่นๆ เพื่อก่อตั้ง Yap ซึ่งเป็นบริษัท AI คลาวด์แห่งแรก เราได้รับลูกค้าองค์กรและผู้ให้บริการหลายราย รวมถึง Sprint และ Microsoft และมีผู้ใช้มากกว่า 50 ล้านคนบนแพลตฟอร์ม

เนื่องจากเรามีอดีตวิศวกรของ iPod ในทีม เราจึงสามารถเข้าถึง Apple (AAPL ) ได้ภายในหนึ่งปีหลังจากก่อตั้งบริษัท และพวกเขานำเราเข้าไปพัฒนาเวอร์ชันของ Siri ก่อนที่ iPhone จะเปิดตัว หลังจากนั้นห้าปี เราได้รับการซื้อกิจการโดย Amazon เพื่อพัฒนา Alexa

คุณสามารถอธิบายแนวคิดของ “การเสียดสีของความรู้” ที่ Pryon มุ่งหวังที่จะแก้ไขได้อย่างไร และทำไมมันจึงสำคัญสำหรับองค์กรสมัยใหม่

การเสียดสีของความรู้เกิดขึ้นจากการที่องค์กรไม่มีการรวมความรู้เป็นหนึ่งเดียว ในขณะที่เรามีห้องสมุดในมหาวิทยาลัยและชุมชนของเรา แต่ไม่มีการรวมข้อมูลและความรู้ในระดับองค์กรเนื่องจากมีหลายผู้ให้บริการที่ใช้

ดังนั้น ทุกคนในองค์กรจึงรู้สึกเสียดสีเมื่อต้องการหาข้อมูลที่จำเป็นในการทำงานและกระบวนการทำงาน นี่คือจุดที่เราเห็นโอกาสสำหรับ Pryon เราคิดว่ามีโอกาสสำหรับการสร้างชั้นใหม่เหนือซอฟต์แวร์องค์กรที่สามารถใช้คำสั่งภาษาธรรมชาติเพื่อเข้าถึงระบบบันทึกและดึงข้อมูลต่างๆ รวมถึงข้อความ รูปภาพ วิดีโอ ข้อมูลแบบโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และรวมทุกอย่างเข้าด้วยกันในเวลาไม่ถึงวินาที

นี่คือจุดเริ่มต้นของ Pryon ซึ่งเป็นคลาวด์ความรู้ที่มีการเพิ่มประสิทธิภาพด้วย AI

แพลตฟอร์มของ Pryon รวมเทคโนโลยี AI ที่ทันสมัย เช่น การมองเห็นของคอมพิวเตอร์และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ คุณสามารถอธิบายได้อย่างไรว่าองค์ประกอบเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดการความรู้

Pryon พัฒนาแพลตฟอร์ม AI ที่เปลี่ยนแปลงเนื้อหาจากรูปแบบที่เป็นแบบสแตติกเป็นความรู้แบบโต้ตอบ โดยการรวมการดึงข้อมูล การค้นหา และการสร้างเนื้อหาเข้าด้วยกันในประสบการณ์เดียว แพลตฟอร์มสามารถเข้าถึงระบบบันทึกที่มีอยู่แล้ว ซึ่งสามารถรวมถึงหลายรูปแบบของเนื้อหา เช่น Confluence, Documentum, SAP, ServiceNow , Salesforce , SharePoint และอื่นๆ

แพลตฟอร์มเปลี่ยนแปลงเนื้อหาที่หลากหลายเหล่านี้ให้เป็นคลาวด์ความรู้ที่สามารถเผยแพร่และรับประสบการณ์แบบโต้ตอบหรือสื่อใดๆ ที่คุณต้องการ ไม่ว่าคุณจะต้องการโต้ตอบกับความรู้นี้หรือมีการทำธุรกรรมระหว่างเครื่องจักรที่ต้องการความรู้ที่หลากหลาย แพลตฟอร์มจะรับประกันความสอดคล้องและความสามารถในการเข้าถึง

คุณสามารถอธิบายความท้าทายหลักๆ ที่ Pryon ต้องเผชิญในการพัฒนาโซลูชัน AI สำหรับการใช้งานในองค์กร และคุณแก้ไขปัญหาเหล่านี้อย่างไร

เนื่องจากเราเป็นแพลตฟอร์มที่รวมทุกอย่างเข้าด้วยกัน เราจึงได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในด้านความแม่นยำ ขนาด ความปลอดภัย และความเร็ว หนึ่งในปัญหาในการใช้วิธีการที่แยกจากกันคือคุณจะสิ้นเปลืองการทำงานและไม่สามารถจับคู่โมเดลได้ และไม่มีสัญญาณความปลอดภัยที่ไหลผ่านได้ดี

มันเหมือนกับ iPhone มีเหตุผลที่ Apple สร้างชิป อุปกรณ์ ระบบปฏิบัติการ และแอปพลิเคชันของตัวเอง โดยการทำเช่นนี้ พวกเขาจะได้รับประสิทธิภาพสูงสุดด้วยการใช้พลังงานต่ำที่สุด ในทางกลับกัน ผู้ให้บริการที่รวมจากหลายแหล่งมักจะอยู่หลังพวกเขาหนึ่งหรือสองรุ่นเสมอ

คุณสามารถอธิบายได้อย่างไรว่า Pryon รับประกันความแม่นยำ ความสามารถในการปรับขนาด ความปลอดภัย และความเร็วของโซลูชัน AI โดยเฉพาะในบรรยากาศองค์กรขนาดใหญ่

Pryon ได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการที่เข้มงวดของธุรกิจ โดยใช้โครงสร้าง Retrieval-Augmented Generation (RAG) ที่มั่นคง Pryon สามารถส่งมอบคำตอบที่ถูกต้องและทันเวลาได้อย่างปลอดภัย โดยให้พลังแก่ธุรกิจในการเอาชนะการเสียดสีของความรู้

• ความแม่นยำ: Pryon มีความแม่นยำสูงในการดึงข้อมูลและเข้าใจเนื้อหาที่เก็บไว้ในหลายรูปแบบ รวมถึงข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ โดยใช้เทคโนโลยีที่พัฒนาโดย Pryon เพื่อดึงข้อมูลที่สำคัญและให้คำตอบที่มีการอ้างอิงแหล่งที่มาของเอกสาร
• ขนาดองค์กร: Pryon ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับขนาดองค์กรขนาดใหญ่ สามารถจัดการเนื้อหามากกว่าล้านหน้าและรองรับผู้ใช้หลายพันคนในเวลาเดียวกัน Pryon ยังมีการเชื่อมต่อที่พร้อมใช้งานกับแพลตฟอร์มหลักๆ เช่น SharePoint, ServiceNow, Amazon S3, Box และอื่นๆ ทำให้ง่ายต่อการรวมเข้ากับกระบวนการทำงานและระบบที่มีอยู่
• ความปลอดภัย: ความปลอดภัยเป็นเรื่องสำคัญสำหรับ Pryon โดยมีการป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลผ่านการควบคุมการเข้าถึงระดับเอกสาร และรับประกันว่าโมเดล AI ไม่ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลลูกค้า นอกจากนี้ Pryon ยังสามารถติดตั้งในสภาพแวดล้อมภายในองค์กร โดยให้ความปลอดภัยและควบคุมข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเพิ่มเติม
• ความเร็ว: Pryon มีการติดตั้งที่รวดเร็ว โดยสามารถติดตั้งได้ภายในสองสัปดาห์ แพลตฟอร์มมีอินเทอร์เฟซแบบไม่ต้องเขียนโค้ดสำหรับการอัปเดตเนื้อหา ทำให้สามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย นอกจากนี้ Pryon ยังมีความยืดหยุ่นในการเลือกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สาธารณะ, ส่วนบุคคลหรือที่พัฒนาโดย Pryon ทำให้กระบวนการติดตั้งง่ายและปรับแต่งได้

Pryon เน้นย้ำถึงความรับผิดชอบต่อ AI ด้วยการริเริ่ม เช่น การเคารพในลิขสิทธิ์และการหาข้อมูลที่มีจริยธรรม คุณสามารถอธิบายได้อย่างไรว่าคุณดำเนินการตามหลักการเหล่านี้ในกิจวัตรประจำวัน

ลูกค้าและหุ้นส่วนของเราควบคุมสิ่งที่เข้ามาในระบบ Pryon ของตน ซึ่งรวมถึงข้อมูลสาธารณะจากสถาบันการศึกษาที่เชื่อถือได้และหน่วยงานรัฐบาล ข้อมูลที่เผยแพร่ซึ่งได้รับอนุญาตอย่างเหมาะสมสำหรับองค์กรของตน ข้อมูลที่เป็นทรัพย์สินทางปัญญาของธุรกิจ และเนื้อหาส่วนบุคคลสำหรับการใช้งานส่วนตัว Pryon รวมแหล่งข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกันเป็นคลาวด์ความรู้ที่เป็นเอกลักษณ์ภายใต้การควบคุมขององค์กรที่สนับสนุน

หลังจากที่ Pryon ได้รับทุน 100 ล้านดอลลาร์ในการระดมทุน Series B คุณมีจุดมุ่งหมายหลักๆ ใดๆ สำหรับการเติบโตและนวัตกรรมของบริษัทในอนาคต

หลังจาก Series B เรากำลังอยู่ในช่วงการเติบโตในช่วงแรก ส่วนหนึ่งของช่วงนี้คือการทำให้ผลิตภัณฑ์มีความเหมาะสมกับตลาดที่เราได้สร้างขึ้นเพื่อรองรับสภาพแวดล้อมคลาวด์และประเภทของเซิร์ฟเวอร์ที่ลูกค้าและหุ้นส่วนของเราน่าจะพบ

พื้นที่โฟกัสแรกคือการรับประกันว่าผลิตภัณฑ์ของเราสามารถรองรับความต้องการเหล่านี้ได้ ในขณะเดียวกันก็ให้การเข้าถึงแบบโมดูลาร์แก่พวกเขาเพื่อรองรับกระบวนการทำงานของตน

พื้นที่สำคัญที่สองคือการพัฒนาพันธมิตรที่สามารถสร้างแนวปฏิบัติเกี่ยวกับการทำงานของเราและจัดการการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นเมื่อองค์กรเปลี่ยนแปลงไปสู่ยุคใหม่ของการมีส่วนร่วมทางดิจิทัล จุดมุ่งเน้นที่สามคือการดำเนินการต่อการวิจัยและพัฒนาเพื่ออยู่นำหน้าและกำหนดสถานะของเทคโนโลยีในพื้นที่นี้

ในฐานะผู้ที่อยู่ในแนวหน้าของนวัตกรรม AI คุณมองเห็นสถานะปัจจุบันของการกำกับดูแล AI อย่างไร และคุณคิดว่า Pryon มีบทบาทใดในการกำหนดการอภิปรายเหล่านี้

ฉันคิดว่าเราทุกคนสงสัยว่าโลกจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรหากเราสามารถควบคุมเทคโนโลยีบางอย่างได้ตั้งแต่ช่วงแรกๆ เช่น สื่อสังคมออนไลน์ เราไม่ทราบว่ามันจะส่งผลกระทบต่อชุมชนของเรามากเพียงใด รัฐต่างๆ มีมุมมองที่แตกต่างกันเกี่ยวกับการควบคุม กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรปมีมุมมองที่จำกัดซึ่งตรงกับค่านิยมของพวกเขา

ในทางกลับกัน บางสภาพแวดล้อมไม่มีการควบคุมใดๆ ในสหรัฐอเมริกา เรากำลังมองหาสมดุลระหว่างการอนุญาตให้นวัตกรรมเติบโต โดยเฉพาะในกิจกรรมเชิงพาณิชย์ และการปกป้องกรณีการใช้งานที่ละเอียดอ่อนเพื่อหลีกเลี่ยงความลำเอียงและความเสี่ยงอื่นๆ เช่น ในการอนุมัติคำขอเงินกู้

การควบคุมส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่กรณีการใช้งานที่ละเอียดอ่อน โดยเฉพาะในแอปพลิเคชันผู้บริโภคและการใช้งานในภาครัฐหรือรัฐบาล ส่วนตัวแล้ว นั่นคือเหตุผลที่ฉันอยู่ในคณะกรรมการของ With Honor ซึ่งเป็นกลุ่มพันธมิตรที่ไม่แบ่งแยกพรรคการเมืองของ退伍ทหาร นักการเมือง และผู้กำหนดนโยบาย เราได้เห็นการมาบรรจบกันไม่ว่าจะมีความเชื่อทางการเมืองใดๆ ก็ตาม เกี่ยวกับความกังวลเกี่ยวกับการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ในทุกด้านของชีวิต

คำแนะนำใดที่คุณจะให้กับผู้ประกอบการ AI ที่ต้องการสร้างโซลูชัน AI ที่มีผลกระทบและรับผิดชอบ

ในขณะนี้ จะเป็นทั้งยุค “วイルด์ เวสต์” และสภาพแวดล้อมที่น่าเหลือเชื่อสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ใหม่ๆ หากคุณไม่มีประสบการณ์มากมายใน AI – เช่น 10, 20 หรือ 30 ปี – ฉันไม่แนะนำให้พัฒนาแพลตฟอร์ม AI จากศูนย์ แทนที่จะหาพื้นที่การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีที่ตัดกับความรู้เชิงลึกในเนื้อหาของคุณ

ไม่ว่าคุณจะเป็นศิลปิน ทนายความ วิศวกร ลูกเรือ แพทย์ หรือในอีกสาขาหนึ่ง การใช้ความเชี่ยวชาญของคุณจะทำให้คุณมีเสียงที่เป็นเอกลักษณ์ มุมมอง และผลิตภัณฑ์ในตลาด ซึ่งน่าจะเป็นการใช้เวลา พลังงาน และประสบการณ์ของคุณได้ดีที่สุด แทนที่จะสร้างผลิตภัณฑ์ “เหมือนกัน” อีกตัวหนึ่ง

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Pryon เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม