Luke Kim, Liner'ın Kurucusu ve CEO'su – Röportaj Dizisi

Luke Kim kurucusu ve CEO'sudur. Astar, araştırma sürecini kolaylaştırmak ve geliştirmek için tasarlanmış, kullanıcıların görevlerini 5.5 kat daha hızlı tamamlamalarına yardımcı olan son teknoloji ürünü bir yapay zeka destekli araştırma aracıdır. Bir yapay zeka arama motoru olarak Liner, hassas bilgiler için filtrelenmiş arama sonuçları sağlar ve çeşitli formatlarda otomatik olarak alıntılar oluşturur; bu da onu araştırmacılar, öğrenciler ve profesyoneller için paha biçilmez bir kaynak haline getirir.

Bize geçmişinizden ve özellikle yapay zeka ve teknoloji alanında girişimciliğe yönelmenizde sizi neyin motive ettiğinden bahsedebilir misiniz?

Girişimcilik yolculuğum, teknoloji aracılığıyla gerçek dünya sorunlarını ele alma isteğiyle başladı. Lisans öğrencisiyken, çevrimiçi bilgi bolluğunda gezinmenin ve güvenmenin ne kadar zor olduğunu fark ettim. Süreci kolaylaştıran ve öğrencilerin kaynaklar arasında ayrım yapmasına yardımcı olan bir araç yaratmaya motive oldum. Mevcut bilgileri ayıklayan bir vurgulama aracı olarak başlayan şey, zamanla bugün Liner'ın olduğu şeye dönüştü: yalnızca en güvenilir sonuçları sağlayan bir yapay zeka araması. Yapay zekaya, verileri nasıl işlediğimizi ve onlarla nasıl etkileşim kurduğumuzu dönüştürme potansiyeli nedeniyle ilgi duydum. Gençliğimdeki halim gibi öğrenciler için anlamlı çözümler yaratma fırsatı bana ilham vermeye devam ediyor.

Üniversite yıllarında geliştirdiğiniz tarayıcı eklentisiyle ilgili deneyiminiz Liner'ın vizyonunu nasıl şekillendirdi?

Liner vurgulayıcı tarayıcı eklentisi, bilgi aşırı yüklenmesi sorununu çözmeye yönelik ilk gerçek dalışımdı. İnsanların önemli bilgileri bulmayı ve düzenlemeyi kolaylaştıran araçlara ne kadar değer verdiğini bana gösterdi. Bir iş akışının tek bir adımını bile basitleştirmenin, önemli noktaları vurgulamak veya ilgili kaynakları ortaya çıkarmak olsun, büyük bir etki yaratabileceğini öğrendim. Bu proje, Liner'ın kullanıcılar için kusursuz bir deneyim yaratma ve öğrencilerin ve araştırmacıların internetteki aşırı gürültüyü ayıklamasına yardımcı olma taahhüdünü şekillendirdi.

Liner'ın arkasındaki orijinal vizyon neydi ve kurulduğu günden bu yana nasıl bir evrim geçirdi?

Liner, kullanıcıların çevrimiçi içeriğin önemli kısımlarını vurgulamalarına ve kaydetmelerine yardımcı olan basit bir araç olarak başladı. Amaç, kullanıcıların bunalmadan en alakalı bilgilere odaklanmasını kolaylaştırmaktı. Zamanla, kullanıcıların bilgi toplama ve sıralama yönteminden daha fazlasına ihtiyaç duyduğunu fark ettik; bilgileri bulmak ve güvenilirliğini ayırt etmek için daha iyi yollara ihtiyaçları vardı. Bu farkındalık, Liner'ın bir yapay zeka arama motoruna dönüşmesine rehberlik etti.

Liner'ı vurgulama aracından yapay zeka destekli bir arama motoruna dönüştürürken karşılaştığınız en büyük zorluklar nelerdi?

En önemli zorluklardan biri, yapay zekamızın sürekli olarak güvenilir ve doğru sonuçlar sunabilmesini sağlamaktı. Akademik araştırmalar yüksek düzeyde güven gerektirir ve bu beklentileri karşılamak kritikti. Bir diğer zorluk ise, platformu sezgisel tutarken yıllarca kullanıcı tarafından vurgulanan verileri yapay zekanın eğitim sürecine entegre etmekti. Teknolojik yenilik ile kusursuz bir kullanıcı deneyimi arasında doğru dengeyi sağlamak çok önemliydi ancak aynı zamanda inanılmaz derecede ödüllendiriciydi.

Liner'ın "araç" tanımını sıfırdan oluşturarak, bir aracının gerçekte ne olduğunu anlamak için sağlam ve istikrarlı bir çerçeve oluşturabildik. Daha sonra, güvenilirliği ve itibarı önceliklendiren bir arama aracısı uyguladık. Hedef kitlemizin itibar odaklı beklentilerin zirvesini temsil ettiği göz önüne alındığında, en karmaşık sorunları ele alabilecek farklı bir çözüme ihtiyacımız vardı. Gücümüz, tescilli veri kümelerimizden, aracı tanımlama süreci sırasında elde edilen teknik içgörülerden ve uygulama uzmanlığımızdan yararlanmaktı. Bu unsurlar bir araya geldiğinde, başarı için en güçlü araçlarımız haline geldiler.

Kullanıcı tarafından vurgulanan verilerin entegrasyonunun Liner'ın AI arama sonuçlarının doğruluğunu ve güvenilirliğini nasıl artırdığını açıklayabilir misiniz?

Kullanıcı tarafından vurgulanan veriler, LLM'mizin diğer kullanıcıların neyi önemli ve güvenilir bulduğunu ayırt etmesine yardımcı olarak değerli bir kalite kontrol katmanı görevi görür. Bu düzenlenmiş verileri kullanarak, arama sonuçlarımızda alakalı ve güvenilir bilgileri önceliklendirebiliriz. Bu yaklaşım, kullanıcıların alakasız veya düşük kaliteli içerikten kaçınırken kesin ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmesini sağlar.

Liner, ChatGPT veya Perplexity gibi diğer yapay zeka arama araçlarından nasıl farklılaşıyor?

Liner, güvenilirlik ve şeffaflığa öncelik vererek öne çıkıyor. Her arama sonucu bir atıf içeriyor ve kullanıcılar doğruluğu sağlamak için daha az güvenilir kaynakları filtreleyebiliyor. Ek bir önlem olarak, öğrenciler kaynakları çekip orijinal alıntı metni ekranlarında görüntüleyebilirler. Sıradan sorgular için tasarlanmış araçların aksine, Liner öğrenciler, akademisyenler ve araştırmacılar için özel olarak oluşturulmuştur ve kullanıcıların gerçekleri doğrulamak yerine derinlemesine öğrenmeye ve analize odaklanmalarına yardımcı olur. Güvene ve kullanılabilirliğe olan bu bağlılık, Liner'ı UC Berkeley, USC, Michigan Üniversitesi ve Texas A&M gibi üniversitelerdeki öğrenciler de dahil olmak üzere 10 milyondan fazla kullanıcı için vazgeçilmez bir araç haline getiriyor. Liner, karmaşık verileri daha erişilebilir ve etkileşimli bir biçimde sunmak için bilgi görselleştirme araçlarını entegre eden ve kullanıcıların araştırmalarına daha derinlemesine dalmalarını sağlayan Tako ile yakın zamanda yaptığı ortaklık gibi ortaklıklarla kendini farklılaştırmaya devam ediyor.

Liner, yapay zeka yanıtlarındaki halüsinasyonları azaltmak için hangi önlemleri alıyor ve bu, kullanıcı güvenini nasıl etkiliyor?

Halüsinasyonları azaltmak, AI tarafından üretilen yanıtları doğrulanabilir kaynaklara bağlamayı gerektirir. Liner bunu, sonuçlarını akademik makaleler, hükümet veri tabanları ve diğer güvenilir depolarla çapraz referanslayarak başarır. Kaynak Filtreleme Sistemimiz ayrıca kullanıcıların güvenilmez içerikleri hariç tutmasına olanak tanır ve ek bir kalite güvencesi katmanı sağlar. Bu adımlar yalnızca hataları en aza indirmekle kalmaz, aynı zamanda kullanıcıyla güven oluşturur.

Liner'ın sistemi alaka düzeyine (temsilci tarafından oluşturulan iddialar ile referans pasajları arasındaki alaka düzeyi puanı) ve olgusallığa (temsilci tarafından oluşturulan iddiaların referans pasajları tarafından ne kadar iyi desteklendiğini değerlendiren) dayanmaktadır. Pasaj ne kadar destekleyiciyse, olgusallık puanı o kadar yüksek olur. Ürünümüz, kullanıcıları halüsinasyonlardan arınmış olduklarından emin olmak için iddiaları doğrulamaya şiddetle teşvik ettiğinden, temsilci sistemimizin olgusallığını artırmak hayati önem taşımaktadır. Sonuç olarak, olgusallık puanı ile kullanıcı tutma arasında pozitif bir korelasyon gözlemliyoruz.

Liner, özellikle kritik bilgiler için yapay zekaya güvenme konusunda şüpheci olan kullanıcılar arasında güven oluşturmak için hangi adımları atıyor?

Güven inşa etmek şeffaflıkla başlar. Liner her sonuç için net alıntılar sunar ve kullanıcılara bilgileri kendilerinin doğrulama olanağı verir. Ayrıca, kaynakları güvenilirliğe göre sıralarız ve kullanıcıların doğrudan orijinal içerikle etkileşime girmesine izin veririz. Sürekli kullanıcı eğitimi ve açık iletişim de, sorumlu bir şekilde tasarlandığında yapay zekanın eğitimde güvenilir bir müttefik olabileceğini göstermede rol oynar.

Akademik araştırmalarda ve profesyonel bilgi ediniminde yapay zekanın geleceğini hangi eğilimlerin şekillendireceğini düşünüyorsunuz?

Yapay zeka giderek daha kişiselleştirilmiş hale gelecek, her kullanıcının benzersiz ihtiyaçlarına uyum sağlayacak ve kişiye özel içgörüler sunacak. Kullanıcılar yapay zekanın bilgileri nasıl işlediği ve sonuçları nasıl sunduğu konusunda daha fazla netlik aradıkça şeffaflık önemli olacak. İlerlemeler ayrıca bilgi aşırı yüklenmesini ele almaya ve araştırma araçlarını kolaylaştırmaya odaklanacak. Veri toplama ve sentezleme gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek yapay zeka, araştırmanın erken aşamalarını hızlandıracak ve araştırmacıların eleştirel düşünme, analiz ve inovasyona daha fazla odaklanmasını sağlayacak. Verimlilik ve entelektüel katılım arasındaki bu denge, akademik ve profesyonel araştırmanın geleceğini şekillendirecek.

Liner yakın zamanda 29 milyon dolarlık bir finansman turunu başarıyla topladıBu yatırım Liner'ın büyümesine nasıl yardımcı olacak ve genişleme için hangi alanlara odaklanıyorsunuz?

Bu fon, eğitimde yapay zekayı geliştirme misyonumuzu ilerletmemizi sağlıyor. Küresel ekibimizi büyütüyor ve öğrencilerin deneme yazma, yapılandırma ve biçimlendirme becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış Deneme Modu gibi yeni özellikler sunuyoruz. Ayrıca, daha fazla kullanıcıya ulaşmak ve yapay zeka destekli araştırma araçlarının etkisini sergilemek için üniversiteler ve profesyonel kuruluşlarla ortaklıklara öncelik veriyoruz. ThetaLabs ve Tako gibi şirketlerle yakın zamanda kurduğumuz iş birlikleri, yeteneklerimizi genişletti. Bu yatırım, güvenilir arama çözümlerine olan artan ihtiyacı vurguluyor ve bu ivmeyi sürdürmek için sabırsızlanıyoruz.

Harika röportaj için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular ziyaret etmelidir. Astar.