James Kaplan, MeetKai’nin Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

James Kaplan, MeetKai‘nin Kurucu Ortağı ve CEO’sudur. MeetKai, konuşma, kişiselleştirme ve kürasyon yoluyla yaşamı kolaylaştıran bir AI asistanıdır.

Altı yaşındayken programlamaya başladınız, size kodlama konusunda neler heyecanlandırdı ve hangi dilleri öğrendiniz?

Öncü, Windows 95 için oluşturulan Oregon Trail oyunuydu. Her gün okula giderken oynardım. İlk sınıftaydım, o yüzden başka yapacak şey yoktu! Oyun hakkında değiştirmek istediğim birçok şey düşündüm. Daha küçük yaşta, yerel bir kitapçıda “Game Programming for Teens” adlı bir temel kodlama kitabını satın aldım. Ona hemen çekildim ve orijinal Oregon Trail motivasyonumu çabucak unuttum. Ancak her zaman oyunları sevdim ve bunlar benim yeni programlama dilleri öğrenme motivasyonum oldu. Sonraki birkaç yıl içinde, NeoPets için bir bot yazmaya çalışırken Visual Basic öğrendim (başarılı oldu) ve 12 yaşındayken dinamik web siteleri oluşturmak için PHP öğrendim. O zamanlar PHP’yi öğrenme motivasyonum, video oyunları satın almak için para kazanmaktı.

Önceki girişiminiz AI tabanlı bir hedge fon işletmekti, bu deneyimden neler öğrendiniz?

En büyük çıkarım, kalabalık bir alanda devlerle rekabet edemeyeceğinizi düşünmemekti. Finansmanda her karlı şeyin zaten büyük bir oyuncu tarafından ele geçirilmiş olduğu düşünmek çok cezbedici olabilir. Ancak çabucak realizedim ki rakiplerinizi överdehyorsunuz. Tembellik ve organizasyonel atalet yeni fikirlerin önünü kesiyor. Bazen bir fikir veya kampanya, büyük bir şirket için çok niş olabilir. Şaşırtıcı bir şekilde, bunlar aynı zamanda riskli olarak görüldüğünden geliştirilmeye değer olmayabilir. Bu, rahatlık bölgesinin dışında kalabilir.

MeetKai AI asistanını başlatma hikayesini paylaşabilir misiniz?

Finansmandan bıkmıştım. Her şey Sharpe oranı ve PnL’ler olarak ölçülüyordu. Bu, teknolojinin keyfini ortadan kaldırıyordu ve beni programlamaya yönlendiren şeyden çok uzaktı. 2018’in sonlarında MeetKai’nin kurucu ortağı Weili Dai ile teknoloji manzarası hakkında konuştuğumda, gözlemlerimden biri sesli asistan alanının durgunlaştığını görmekti. Tüm ana oyuncular eski yaklaşımlara bağlı kalıyordu ve kullanıcılar teknolojiden yararlanamıyordu. Hiç kimse yeni yaklaşımlar denemeye istekli değildi, “çünkü X bunu böyle yapmıyor.” Farklılaşma yoktu. Eğer sıfırdan başlarsam ve tüm (veya çoğunu) önceden edinilmiş “sesli asistan nasıl inşa edilir” konusundaki varsayımları bir kenara bırakırsam, kullanıcı deneyimini temelde değiştirebilirdim. Gerçekten bir AI asistanı inşa etmeye, sadece sesle çalışan bir sohbet botu inşa etmeye başlamadık. Önceki girişimimden öğrendiğim dersler ve Weili’nin rehberliği, bizi MeetKai’yi kurmaya yöneltti.

Gerçek bir AI asistanı inşa etmenin arkasındaki bazı zorluklar nelerdir?

Gerçek bir AI asistanı inşa etmenin iki sınıfı vardır – kullanıcı beklentileri ve teknik uygulama. İlk problem, MeetKai’de geçerli olan ancak göz ardı edilen bir sorundur. Kullanıcılar, bir sesli asistanın sınırları konusunda eğitilirler. Özellikle, komut odaklı bir şekilde arama yapmaları gerektiğini varsayarlar. Doğal dilde arama yapmalarını öğretmeye çalışıyoruz. Bu, çok daha zengin yeteneklere olanak tanır, örneğin “Bana Moana olmayan bir Dwayne ‘The Rock’ Johnson filmi bulun.” Bunu günlük konuşmada mükemmel bir şekilde yapabiliriz, ancak mevcut sesli asistanlar buna cevap veremez.

İkinci sınıf zorluklar teknik alandadır. Bu, arama ve anlama olarak iki alt kategoriye ayrılır. Arama için, diğer sanal asistanlardan farklı olarak, içeriğimizin dizinini ourselves tutarız. Bu, tüm magic’i mümkün kılan ve bizi bir sonraki nesil yapan şeydir, ancak bu, bir özel sesle çalışan arama motorunu çalıştırma ve bakımının zorluklarını da beraberinde getirir. Bu, sürekli olarak yenilikler yapmayı gerektiren bir alandır. Dil anlama, AI asistanı inşa ederken karşılaşılan ikinci zorluk alanıdır. Çoğu sesli asistan için bu, İngilizce metnini anlama anlamına gelir. MeetKai, 16 dilde anlama ve destek sunar. Bu, “sadece İngilizce” anlamına gelen 16 kat daha fazla iş değildir, çünkü çok dilli yaklaşımlar kullanıyoruz, ancak bu vẫn önemli miktarda daha fazla iş anlamına gelir. Bu, MeetKai’nin gerçekten global olması için çok önemli olduğu için zaman ayırmaya değer.

MeetKai, AI’yi nasıl kişiselleştirerek kendini farklılaştırır?

MeetKai, anlama ve arama olmak üzere iki alanda kişiselleştirilmiş AI kullanır.

Kullanıcı “Bu gece bana bir şeyler Çin’den bulun” derse, bu, bir Çin tarifi, bir Çin restoranı veya izlemek için bir Çin filmi anlamına gelebilir. Derin anlama yeteneğimizle, kullanıcıdan beklediği sonucu sağlayabiliriz. Tüm bunlar, verilerinin platformumuzdan asla ayrılmamasıyla yapılır.

Aramayı kendisi kişiselleştiririz. Diğer sanal asistanların karşılaştığı büyük sorunlardan biri, birçok aramanın üçüncü taraf sağlayıcılara yönlendirilmesidir. Örneğin, geleneksel bir asistanla bir restoran arattığınızda, bu arama Yelp’e yönlendirilir. Bunun dezavantajı, Yelp’in kullanıcıyı kişisel olarak tanımamasıdır ve eğer tanıyorsa, bu bir gizlilik sorunudur. MeetKai, tamamen birinci taraf bir uygulama olduğu için, aramadan sonuçlara kadar her şey için gerçek kişiselleştirme sunar.

MeetKai için bazı kullanım örnekleri nelerdir?

MeetKai’nin amacı, ilk AI Concierge olmak. Kullanıcıların günlük hayatlarında yardımcı olmak istiyoruz. Komut odaklı bir asistan olmak istemiyoruz. “Ses aç”, “Ses kıs”, “30 saniyelik zamanlayıcı” gibi özelliklere destek vermiyoruz. Bu özelliklerin AI olmadığını, sadece sesle çalışan girişler olduğunu düşünüyorum. AskJeeves günlerine geri döndüğümüzde, tüm fikir butleriniz olmasıydı. Hiç kimse Google (GOOGL ) Asistanı’nı veya Apple Siri’yi veya Amazon (AMZN ) Alexa’yı butler olarak düşünmez. Bunlar sadece uygulamalardır. Henüz erken aşamadayız, ancak gerçek bir AI asistanına doğru üç ila beş yıllık yol haritamızı gerçekleştirmek için gerekli tüm teknolojileri inşa ettik.

Endüstri, bir AI asistanının kullanıcıda önyargı oluşturmasını veya mevcut önyargıyı pekiştirmesini nasıl önleyebilir?

Kişiselleştirilmiş sonuçlar sunarken ve önyargı oluşturmadan dengeli bir yaklaşım gerekmektedir. Sosyal medya platformlarında etkileşim ölçümlerini optimize eden araştırmacılarda neler olabileceğini gördük – bu, önyargı balonlarının oluşmasına neden olur. Endüstri olarak ilk adım, metriklerimizi ve KPI’lerimizi yeniden düşünmektir. MeetKai’de, tıklama oranı ve tıklama yeniliği arasında bir denge için optimize ederiz. AI, %30 oranında tıklanan yeni bir sonucu bulduğunda, sadece %50 oranında tıklanan “en üst” sonucu bulduğundan daha çok ödüllendirilmelidir. Ancak bu yaklaşım, daha derin bir düşünceyle apparent bir geri çekilme gösterir. AI’nin ortaya çıkardığı sonuçlar, sadece kullanıcıların küçük önyargılı bölgesine ait sonuçlar mıdır? AI’mizi, kullanıcıların kişiselleştirme bölgesinin her iki yönünde de itmek üzere inşa ederiz. Kullanıcı “biftek hakkında makaleler” listesi isterse, onlara sadece inançlarına uyan makaleler sunmak yerine, tercihlerinin kenarında veya slightly dışında olan makaleleri de sunabiliriz. Bu, hayvan etiği ve iklim değişikliği hakkında bir makale ile hayvan bazlı yağların olası sağlık faydaları hakkında bir makaleyi içerebilir. AI’mizi, Y’nin önyargılı olup olmadığını belirlemenin zor olduğunu, ancak X ve Z’nin Y’nin aynı bölgesindeki kenarlarda olduğunu bilmelerinin daha kolay olduğunu kabul eden bir teknik sezgiye dayandırıyoruz.

AI asistanlarının geleceğini 5 veya 10 yıl içinde nasıl görüyorsunuz?

AI asistanları, MeetKai’nin benimsediği ilk taraf tabanlı yaklaşıma daha da çok yönelecek. Alexa ve Google, tüm yaşam süreleri boyunca üçüncü taraf uzantılar ve beceriler ekosistemini kültürel olarak inşa etmeye çalıştı. Ancak bu, ciddi sorunlara yol açar, özellikle de gizlilik konusunda. Ayrıca, bu, yeteneklerinin üst sınırlarını koyma konusunda hiçbir şey söylemez. Daha fazla endüstri oyuncusunun bizim aldığımız yaklaşımı benimseyeceğini bekliyorum ve bunun işaretlerini görmeye başlıyoruz.

Harika röportaj için teşekkür ederiz. MeetKai’nin kişiselleştirilmiş AI asistanı hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular MeetKai‘yi ziyaret edebilir.