Luke Kim, Liner’ın Kurucusu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Luke Kim Liner’ın Kurucusu ve CEO’sudur, araştırma sürecini kolaylaştırıp geliştirmek için tasarlanmış, görevleri 5,5 kat daha hızlı tamamlamalarına yardımcı olan son teknoloji bir yapay zeka destekli araştırma aracıdır. Bir yapay zeka arama motoru olarak Liner, kesin bilgiler için filtrelenmiş arama sonuçları sunar ve çeşitli formatlarda otomatik olarak alıntılar oluşturur; bu da araştırmacılar, öğrenciler ve profesyoneller için vazgeçilmez bir kaynaktır.

Arka planınız ve özellikle yapay zeka ve teknoloji alanında girişimciliğe yönelmenizi neyin ilham verdiğini bize anlatabilir misiniz?

Girişimcilik yolculuğum, teknolojiyi kullanarak gerçek dünya problemlerine çözüm bulma arzusuyla başladı. Lisans döneminde, çevrimiçi bilgi bolluğu içinde gezinmenin ve güvenilir bilgi bulmanın ne kadar zor olduğuna tanık oldum. Süreci kolaylaştıran ve öğrencilerin kaynakları ayırt etmesine yardımcı olan bir araç yaratma motivasyonu edindim. Başlangıçta mevcut bilgileri ayıklayan bir vurgulama aracı olarak başlayan bu proje, zamanla Liner’ın bugün olduğu hâle geldi: yalnızca en güvenilir sonuçları sunan bir yapay zeka araması. Verileri işleyiş ve etkileşim biçimimizi dönüştürme potansiyeli nedeniyle yapay zekaya yöneldim. Öğrenciler gibi, benim genç benliğime de anlamlı çözümler sunma fırsatı beni hâlâ ilham veriyor.

Üniversite yıllarında geliştirdiğiniz tarayıcı uzantısı deneyiminiz, Liner’ın vizyonunu nasıl şekillendirdi?

Liner vurgulama tarayıcı uzantısı, bilgi aşırı yüklemesi sorununu çözmeye yönelik ilk ciddi adımımdı. İnsanların, ana bilgileri bulmayı ve düzenlemeyi kolaylaştıran araçları ne kadar takdir ettiğini gördüm. İş akışının tek bir adımını bile basitleştirmenin, ister önemli noktaları vurgulamak, ister ilgili kaynakları öne çıkarmak olsun, büyük bir etki yaratabileceğini öğrendim. Bu proje, Liner’ın kullanıcılar için sorunsuz bir deneyim yaratma ve öğrenciler ile araştırmacıların internet üzerindeki gereksiz gürültüyü ayıklamalarına yardımcı olma taahhüdünü şekillendirdi.

Liner’ın orijinal vizyonı neydi ve kuruluşundan bu yana nasıl evrildi?

Liner, kullanıcıların çevrimiçi içeriğin önemli bölümlerini vurgulayıp kaydetmelerine yardımcı olmak amacıyla basit bir araç olarak başladı. Amaç, kullanıcıların en ilgili bilgilere odaklanmalarını sağlarken bunlarla boğulmalarını önlemekti. Zamanla, kullanıcıların yalnızca bilgi toplama ve sıralama aracından daha fazlasına, bilgiyi bulma ve güvenilirliğini ayırt etme yollarına ihtiyaç duyduklarını fark ettik. Bu farkındalık, Liner’ın bir yapay zeka arama motoruna dönüşümünü yönlendirdi.

Liner’ı bir vurgulama aracından yapay zeka destekli bir arama motoruna dönüştürürken karşılaştığınız başlıca zorluklar nelerdi?

En önemli zorluklardan biri, yapay zekamızın tutarlı bir şekilde güvenilir ve doğru sonuçlar sunmasını sağlamaktı. Akademik araştırmalar yüksek bir güven düzeyi gerektirir ve bu beklentileri karşılamak kritik önemdedir. Bir diğer zorluk ise yıllara yayılan kullanıcı vurgulama verilerini, platformu sezgisel tutarak yapay zekanın eğitim sürecine entegre etmekti. Teknolojik yenilik ile sorunsuz bir kullanıcı deneyimi arasında doğru dengeyi kurmak zorunlu olduğu kadar son derece tatmin ediciydi.

Liner’ın “ajan” tanımını sıfırdan inşa ederek, bir ajanın gerçekte ne olduğunu anlayan sağlam ve istikrarlı bir çerçeve oluşturabildik. Ardından, güvenilirlik ve itibar önceliği taşıyan bir arama ajanı uyguladık. Hedef kitlemiz, itibar odaklı beklentilerin en üst noktasını temsil ettiğinden, en karmaşık sorunları çözebilecek ayırt edici bir çözüme ihtiyaç duyduk. Gücümüz, özel veri setlerimizi, ajan tanımlama sürecinde elde ettiğimiz teknik içgörüleri ve uygulama uzmanlığımızı kullanmamızda yatıyordu. Bu unsurlar bir araya gelerek başarımızın en güçlü araçları haline geldi.

Kullanıcı vurgulama verilerinin entegrasyonu, Liner’ın yapay zeka arama sonuçlarının doğruluk ve güvenilirliğini nasıl artırıyor?

Kullanıcı vurgulama verileri, LLM’imizin diğer kullanıcıların önemli ve güvenilir bulduğu bilgileri ayırt etmesine yardımcı olan değerli bir kalite kontrol katmanı görevi görür. Bu derlenmiş veriyi kullanarak, arama sonuçlarımızda ilgili ve güvenilir bilgileri önceliklendirebiliyoruz. Bu yaklaşım, kullanıcıların doğru ve uygulanabilir içgörüler elde etmesini sağlarken, alakasız veya düşük kaliteli içerikten kaçınmalarını temin eder.

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

Liner, güvenilirlik ve şeffaflığı ön planda tutarak öne çıkar. Her arama sonucu bir alıntı içerir ve kullanıcılar daha az güvenilir kaynakları filtreleyerek doğruluğu garanti altına alabilir. Ek bir önlem olarak, öğrenciler kaynakları çekip ekranda orijinal alıntıyı görebilirler. Sıradan sorgular için tasarlanmış araçların aksine, Liner öğrenciler, akademisyenler ve araştırmacılar için özel olarak geliştirilmiştir; kullanıcıların gerçekleri doğrulamak yerine derinlemesine öğrenme ve analiz üzerine odaklanmalarını sağlar. Bu güven ve kullanılabilirlik taahhüdü, Liner’ı UC Berkeley, USC, University of Michigan ve Texas A&M gibi üniversitelerdeki öğrenciler de dahil olmak üzere 10 milyondan fazla kullanıcı için tercih edilen bir araç haline getiriyor. Liner, Tako ile yakın zamanda yapılan iş birliği gibi ortaklıklar sayesinde, karmaşık verileri daha erişilebilir ve etkileşimli bir biçimde sunan bilgi görselleştirme araçlarını entegre ederek, kullanıcıların araştırmalarına daha derinlemesine dalmalarını sağlayarak kendini farklılaştırmaya devam ediyor.

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

Halüsinasyonları azaltmak, yapay zeka tarafından üretilen yanıtları doğrulanabilir kaynaklara bağlamayı gerektirir. Liner, sonuçlarını akademik makaleler, devlet veri tabanları ve diğer güvenilir depolarla çapraz referanslayarak bunu başarır. Kaynak Filtreleme Sistemimiz, kullanıcıların güvenilir olmayan içeriği dışlamasına olanak tanıyarak ek bir kalite güvencesi katmanı sunar. Bu adımlar yalnızca hataları en aza indirmekle kalmaz, aynı zamanda kullanıcıda güven oluşturur.

Liner’ın sistemi, ajan tarafından üretilen iddialar ile referans pasajları arasındaki alaka skoruna (relevance score) ve gerçeklik skoruna (factuality) dayanır; gerçeklik skoru, ajan iddialarının referans pasajları tarafından ne kadar desteklendiğini değerlendirir. Destekleyici pasaj ne kadar çoksa, gerçeklik skoru o kadar yüksek olur. Ürünümüz, kullanıcıların iddiaları doğrulamasını ve halüsinasyondan arındırılmış olmalarını güçlü bir şekilde teşvik ettiğinden, ajan sistemimizin gerçeklik skorunu artırmak kritik önemdedir. Sonuçta, gerçeklik skoru ile kullanıcı tutundurma arasında pozitif bir korelasyon gözlemliyoruz.

Liner, özellikle kritik bilgiler için yapay zekaya güvenmek konusunda şüpheci olan kullanıcıların güvenini kazanmak için hangi adımları atıyor?

Güven inşa etmek şeffaflıkla başlar. Liner, her sonuç için net alıntılar sunar ve kullanıcıların bilgiyi kendileri doğrulamasına olanak tanır. Ayrıca, kaynakları güvenilirliğe göre sıralar ve kullanıcıların orijinal içerikle doğrudan etkileşime girmesini sağlar. Sürekli kullanıcı eğitimi ve açık iletişim, sorumlu bir şekilde tasarlandığında yapay zekanın eğitimde güvenilir bir yardımcı olabileceğini göstermede de rol oynar.

Akademik araştırma ve profesyonel bilgi ediniminde yapay zekanın geleceğini şekillendirecek trendler nelerdir?

Yapay zeka, her kullanıcının benzersiz ihtiyaçlarına uyum sağlayarak giderek daha kişiselleşecektir ve özelleştirilmiş içgörüler sunacaktır. Şeffaflık da kritik bir faktör olacak; kullanıcılar, yapay zekanın bilgiyi nasıl işlediği ve sonuçları nasıl sunduğu konusunda daha fazla netlik talep edecek. Gelişmeler, aynı zamanda bilgi aşırı yükünü ele almayı ve araştırma araçlarını sadeleştirmeyi hedefleyecek. Veri toplama ve sentez gibi tekrarlayan görevlerin otomatikleştirilmesi sayesinde, yapay zeka araştırmanın erken aşamalarını hızlandıracak ve araştırmacıların eleştirel düşünme, analiz ve yenilik üzerine daha fazla odaklanmasını sağlayacaktır. Verimlilik ile entelektüel katılım arasındaki bu denge, akademik ve profesyonel araştırmanın geleceğini belirleyecek.

Liner yakın zamanda 29 milyon dolarlık bir fon turunu başarıyla tamamladı. Bu 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 öğrencilere makale yazma, yapılandırma ve biçimlendirme becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış Essay Mode gibi yeni özellikler sunuyoruz. Ayrıca, üniversiteler ve profesyonel kuruluşlarla ortaklıkları önceliklendirerek daha fazla kullanıcıya ulaşmayı ve AI destekli araştırma araçlarının etkisini göstermeyi hedefliyoruz. ThetaLabs ve Tako gibi şirketlerle son iş birlikleri yeteneklerimizi genişletti. Bu yatırım, güvenilir arama çözümlerine artan ihtiyacı vurguluyor ve bu ivmeyi sürdürmek için sabırsızlanıyoruz.

Mükemmel röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Liner‘ı ziyaret etmelidir.