Гіл Коен, головний директор з продуктів у Cognyte – серія інтерв'ю

Гіл Коен — досвідчений керівник розробки програмного забезпечення з перевіреним досвідом керівництва великими глобальними організаціями, понад двадцятьма років досвіду та знань у сфері корпоративного програмного забезпечення, великих даних, телекомунікацій та штучного інтелекту.

Гіл очолює продуктову організацію Cognyte, глобальні центри досліджень та розробок компанії, а також стратегію виходу на ринок для всього портфоліо.

До приходу в бізнес Cognyte у 2021 році Гіл був генеральним директором NICE, платформи для запису голосу, та генеральним директором Telefonica Israel.

Когніт – це ізраїльський глобальний постачальник програмного забезпечення для розслідувань та аналітики безпеки, розробленого для надання «Практичної інформації для безпечнішого світу™». Заснована у 2021 році як відділення від Verint Systems, компанія обслуговує сотні урядових та корпоративних клієнтів приблизно у 100 країнах, дозволяючи службам безпеки, розвідки та правоохоронним органам об’єднувати, аналізувати та візуалізувати великі, фрагментовані набори даних для своєчасного виявлення, розслідування та реагування на загрози.

Що спочатку мотивувало кар'єрний шлях, зосереджений на розвідці, аналітиці та національній безпеці? Чи були ранні досвіди чи формувальні події, які допомогли сформувати цей напрямок?

Це було досить природне поєднання. Когнайт Місія – допомогти зробити світ безпечнішим – ідеально відповідає тому, що мене хвилює, як особисто, так і професійно. Я роками працював у сфері корпоративного програмного забезпечення, великих даних, телекомунікацій та штучного інтелекту, а також маю військовий досвід, тому обійняти посаду, яка дозволила мені безпосередньо зробити свій внесок у цю місію, було цілком логічно.

Протягом багатьох років я керував глобальними організаціями та командами досліджень і розробок, щоб створити передові корпоративні рішення та стратегії виходу на ринок, що дало мені досвід, який допоможе забезпечити лідерство Cognyte у сфері технологій, що дійсно розширює можливості наших клієнтів. Неймовірно приємно бачити, як правоохоронні органи, служби національної безпеки, а також національні та військові розвідувальні служби використовують наші аналітичні рішення для раннього виявлення загроз та забезпечення безпеки людей. Мене справді мотивує усвідомлення того, що ми створюємо інструменти, які допомагають цим агентствам залишатися на крок попереду злочинної та терористичної діяльності та швидко адаптуватися до нових викликів. Я щиро пишаюся тим, що наші технології працюють, справляють реальний вплив.

Як протягом багатьох років розвивався ландшафт слідчих технологій, і як місія Cognyte адаптувалася до мінливих потреб правоохоронних органів та розвідувальних органів?

Ландшафт слідчих технологій зазнав значної еволюції, головним чином через швидке зростання обсягу та різноманітності даних, появу дедалі витонченіших супротивників та постійний розвиток технологій. Основною проблемою, що формує це середовище, є невід'ємний дисбаланс між зловмисниками та тими, хто працює над тим, щоб їх зупинити. Зловмисники (чи то злочинці, чи терористи) діють спритно та наполегливо, здатні використовувати одну слабкість з руйнівними наслідками. Правоохоронні та безпекові організації, навпаки, повинні виявляти, розуміти та реагувати на широкий спектр загроз, що розвиваються, часто в режимі реального часу та з абсолютною точністю. Ця асиметрія створює величезний тиск на слідчі групи, змушуючи їх діяти швидше, розумніше та точніше, ніж будь-коли раніше. Аналітики часто стикаються зі зростаючими обсягами даних, фрагментованими інструментами та нагальними оперативними вимогами, що ускладнює перетворення їхніх слідчих висновків на ефективну взаємодію з передовими рішеннями.

У відповідь, Cognyte постійно адаптується, щоб виконувати свою місію – допомагати клієнтам розкривати аналітичні дані та усувати невідоме за допомогою дієвої аналітики. Відома своїми передовими технологіями, Cognyte використовує штучний інтелект на всій нашій платформі у великих масштабах для об'єднання, аналізу та візуалізації складних даних, що дозволяє приймати швидші та точніші рішення та діяти. Копілот розвідки був створений з урахуванням цієї асиметрії та призначений для вирівнювання рівня загрози, дозволяючи захисникам працювати зі швидкістю розвитку загрози. Копілот розвідки – це генеративний помічник на основі штучного інтелекту, який спрощує робочі процеси розслідування завдяки взаємодії природною мовою та зрозумілим результатам, спеціально розроблений для потреб правоохоронних органів, національних служб безпеки та розвідувальних служб. Тепер навіть за допомогою складних систем аналітики можуть швидко отримувати цінність, не потребуючи технічних знань для роботи з системою або визначення складних запитів.

Запуск другого пілотного проекту розвідки представляє генеративні можливості штучного інтелекту, спеціально створені для слідчих робочих процесів. Чим ця можливість принципово відрізняється від існуючих інструментів штучного інтелекту, які зараз використовуються в секторі безпеки?

Когнайт другий пілот розвідки принципово відрізняється від інших інструментів штучного інтелекту, оскільки він спеціально розроблений для реальних розслідувань, а не лише для типових завдань. На відміну від типових рішень GenAI, він вбудований безпосередньо в робочий простір та процес розслідування, розуміє термінологію, яку використовують аналітики, та надає прозорі та зрозумілі результати. Він розроблений для аналізу конфіденційних та секретних джерел даних, з якими мають справу державні установи, безпечно працює в будь-якому середовищі розгортання та призначений для прискорення, а не заміни, людського досвіду. Це дозволяє слідчим та аналітикам повною мірою скористатися перевагами співпраці людини та машини за допомогою рішення, яке унікально розроблене для високих вимог служб безпеки та розвідки.

Багато дослідників стикаються з розривом між своїми реальними інстинктами та технічними вимогами застарілих платформ. Як цей новий другий пілот вирішує цю проблему та усуває розрив між людським мисленням та машинними результатами?

Слідчі та аналітики навчаються проводити розслідування та аналіз розвідувальних даних, а не створювати складні запити чи перетворювати свої думки на жорсткий системний синтаксис. Копілот розвідки Cognyte створений з урахуванням цієї реальності, дозволяючи користувачам працювати власними словами. Він приймає вхідні дані природною мовою та перетворює їх на структуровану, зрозумілу логіку, усуваючи потребу в технічних запитах або глибоких знаннях системи. Узгоджуючи це з тим, як слідчі насправді думають та працюють, копілот усуває тертя, прискорює генерування аналітичних даних та дає аналітикам змогу зосередитися на тому, що вони роблять найкраще: відстежуючи зачіпки, вивчаючи докази та аналізуючи загрози.

Розслідувальні середовища часто пов'язані з величезними обсягами даних та сильно фрагментованими екосистемами інструментів. Яким чином другий пілот покращує синтез даних, пришвидшує аналіз та покращує загальні темпи вирішення загроз?

Розвідувальний ко-пілот Cognyte трансформує робочий процес розслідування, усуваючи вузькі місця в ручному режимі, спричинені ізольованими інструментами та надмірними обсягами даних. Замість того, щоб вимагати від слідчих перекладати складні запитання на системно-специфічні запити, ко-пілот дозволяє їм використовувати інтуїтивно зрозумілу природну мову для дослідження різноманітних даних з багатьох джерел. Він автоматично синтезує структуровані та неструктуровані дані, виявляє відповідні зв'язки та представляє результати з чіткою покроковою логікою. Наприклад, слідчий може просто попросити другого пілота «показати мені всі зв'язки між підозрюваним А та підозрюваним Б за останні 6 місяців».

Другий пілот виконуватиме важку роботу з кількома джерелами та форматами даних, такими як відеоспостереження, фінансові записи та рукописні звіти. Він швидко сортуватиме, фільтруватиме та категоризуватиме величезні набори даних, щоб виявляти корисну інформацію та візуалізувати прямі та непрямі зв'язки підозрілих, усуваючи необхідність для слідчого просіювати необроблені дані. Об'єднуючи пошук, кореляцію та генерацію аналітики в одному помічнику на базі GenAI, другий пілот прискорює прийняття рішень, підвищує точність та значно скорочує час, необхідний для реагування на загрози.

Безпека, зрозумілість та прозорість є критично важливими для операцій, орієнтованих на виконання місій. Які запобіжні заходи та архітектурні принципи були пріоритетні, щоб забезпечити відповідність другого пілота зі штучним інтелектом суворим вимогам розвідувальних організацій?

Маючи понад 30 років досвіду підтримки операцій, орієнтованих на виконання завдань, безпека, зрозумілість та прозорість були основоположними для розробки інтелектуального другого пілотного рішення Cognyte. Безпека вбудована на рівні архітектури: друге пілотне рішення підтримує як хмарне, так і локальне розгортання, щоб відповідати суворим вимогам щодо чутливості даних, конфіденційності та суверенітету. Воно успадковує власну модель дозволів користувачів хост-системи, гарантуючи, що воно не може розкрити дані, до яких користувач зазвичай не має доступу через стандартні робочі процеси.

Для пояснень та прозорості, другий пілот надає чітке уявлення про свою логіку від початку до кінця, аж до точної логіки, умов та закулісних кроків, які були зроблені для отримання результатів. Користувачі можуть переглядати, перевіряти та навіть оскаржувати інтерпретацію системи, використовуючи власне судження. Усі міркування повністю підлягають аудиту, що дозволяє відстежувати та підзвітність у середовищах з високими ставками.

Платформа пропонує візуальні логічні потоки та прозоре мислення у відповідь на запити природною мовою. Як ці функції впливають на те, як слідчі приймають рішення під тиском, особливо у справах з високими ставками або терміновими справами?

Копілотний інтелект Cognyte покращує процес прийняття рішень у розслідуваннях, поєднуючи введення природною мовою з покроковими візуальними логічними потоками, заснованими на перевіреному досвіді в предметній області. Результати візуалізуються в робочому просторі аналізу розвідувальних даних для контексту та подальшого дослідження. Ці візуалізації показують, як точки даних пов'язані між собою та як генеруються висновки, роблячи міркування системи повністю прозорими. У стресових середовищах це дозволяє слідчим швидко перевіряти релевантність та переходити від питання до впевненості, не покладаючись сліпо на результати "чорної скриньки". Результатом є швидше та розумніше прийняття рішень, засноване на зрозумілому штучному інтелекті, повністю узгоджене з реальними робочими процесами розслідування.

Які типи моделей машинного навчання формують основу генеративних можливостей другого пілота, і як вони були навчені відображати мову та логіку, характерні для робочих процесів розвідки, а не загальний розмовний ШІ?

Моделі, що лежать в основі нашого copilot, є одними з найновіших та найдосконаліших моделей LLM у галузі. Ми налаштовуємо LLM до домену та жаргону кожного клієнта, використовуючи наші власні моделі даних, які представляють структуру даних системи, включаючи сутності, відношення та параметри. Це дозволяє нам навчати copilot на репрезентативному або «цифровому двійнику» домену наших клієнтів, а не на фактичних даних, які є конфіденційними та недоступними як навчальний набір. Ми також включаємо найкращі практики потоків користувачів, отримані з десятиліть внутрішніх, галузевих методологій, наших команд успішного обслуговування клієнтів та за допомогою нашої спільноти лідерів клієнтів. Використовуючи цей метод, ми створили масштабований підхід до перетворення готових LLM на моделі доменів, точно налаштовані відповідно до потреб безпеки.

У вихідних даних системи наголошується на поясненні та структурованому обґрунтуванні. Які методи машинного навчання або архітектури моделей використовувалися для забезпечення прозорого та відстежуваного прийняття рішень, особливо коли аналітикам потрібно перевірити результати, що перебувають під пильною увагою? 

Другий пілот навчається роботі з моделлю даних та має досконалу адаптацію до найкращих практик розвідки та слідчих дій, що відображає підхід до навчання, який виходить за рамки загального розмовного штучного інтелекту. Це спеціалізоване навчання базується на понад трьох десятиліттях досвіду в галузі розслідувальної аналітики. Така глибока інтеграція реальних оперативних знань гарантує, що другий пілот власне розуміє та обробляє специфічну термінологію, логіку та нюанси, критично важливі для робочих процесів розвідки. Він приймає запитання користувача природною мовою та розуміє, як його перекласти в рішенні Cognyte як виклик API, запитуючи запитувані дані. Запит доступний аналітику в усіх точках, тому прозоро, який запит був надісланий. Потім дані повертаються з баз даних рішень, що усуває будь-яку ймовірність галюцинацій, зі структурованою, зрозумілою логікою. Не потрібно окремого відстеження самих даних, щоб перевірити, чи мають зведений зміст та аналітичні висновки сенс.

Цей продукт з'являється в той час, коли штучний інтелект переходить від пілотних проектів до повномасштабного оперативного розгортання. Як це відображає ширші тенденції в тому, як організації національної безпеки підходять до впровадження штучного інтелекту у 2025 році?

 Запуск відбувається на тлі прискореного впровадження генеративного штучного інтелекту в підприємствах та урядових установах, очікується, що протягом наступних трьох років у цей сектор буде залучено понад 2 трильйони доларів інвестицій у штучний інтелект. 2025 рік знаменує собою чіткий переломний момент, оскільки організації переходять від експериментів до реального впровадження. Агентства бачать потенційну цінність використання ко-пілотів на базі LLM, і в нещодавньому опитуванні Cognyte, 47% опитаних агентств назвали аналіз та дослідження даних на базі GenAI провідною технологічною можливістю, яка може пришвидшити їхні розслідування. Для правоохоронних органів та національних служб безпеки ця трансформація встановлює новий стандарт швидкості, масштабу та точності прийняття рішень. З огляду на те, що на кону життя та національні інтереси, попит на надійний, оперативний ШІ більше не є вибором – це критично важлива вимога, для задоволення якої був створений другий розвідувальний апарат Cognyte.

Заглядаючи вперед на п'ять років, як очікується розвиток ролі генеративного штучного інтелекту у військовій розвідці, правоохоронних органах та національній безпеці? Який вплив це матиме на стратегію розслідувань, організаційну структуру та реагування на глобальні загрози?

У найближчі роки генеративний штучний інтелект відіграватиме ключову роль у скороченні оперативного розриву між нападом та захистом. Зловмисники продовжуватимуть швидко впроваджувати інновації, часто не обмежуючись правилами чи ризиками. Організаціям громадської безпеки, навпаки, потрібно буде підтримувати послідовне, адаптивне покриття зростаючого спектру векторів загроз. У цьому середовищі штучний інтелект буде не просто помножувачем сили; він стане оперативною необхідністю, щоб не відставати від супротивників, які є швидкими, непередбачуваними та дедалі більше автоматизованими.

Дякую за чудове інтерв’ю, читачі, які хочуть дізнатися більше, повинні відвідати Когніт.