Ігор Яблков, CEO та засновник Pryon – Інтерв’ю серія

Ігор Яблков є CEO і засновником Pryon. Названий “Лумінарієм індустрії” журналом Speech Technology Magazine, він раніше заснував Yap, перший у світі високоточний, повністю автоматизований хмарний платформ для розпізнавання голосу. Після того, як його продукти були розгорнуті десятками підприємств, компанія стала першою аквізицією Amazon, пов’язаною з штучним інтелектом. Винайдення компанії потім стали ядром для подальших продуктів, таких як Alexa, Echo і Fire TV. Як програмний директор у IBM, Ігор очолював команду, яка розробила попередника Watson і створила перший у світі веб-браузер з多 модальними можливостями.

Ігор отримав стипендії імені Ейзенхауера і Трумена з національної безпеки для вивчення та розширення ролі підприємництва та风险ового капіталу у вирішенні геополітичних проблем. Як інноватор у сфері технологій людської мови, він вважає, що потрібно створювати можливості для кар’єри та освіти для тих, хто вступає у галузі STEM. Тому він є наставником у програмі TechStars’ Alexa Accelerator, був підприємцем-резидентом Blackstone NC (EIR) і заснував розділ Global Shapers, програму Світового економічного форуму.

Ігор має ступінь бакалавра з комп’ютерної інженерії у Пенсільванському державному університеті, де його назвали видатним випускником-інженером, і ступінь магістра ділового адміністрування університету Північної Кароліни.

Ваш шлях у штучному інтелекті розпочався з першої хмарної спроможності розпізнавання мови у Yap, яку пізніше придбала Amazon. Як цей досвід сформував ваше бачення штучного інтелекту та вплинув на вашу поточну роботу у Pryon?

Я почну трохи раніше у своїй кар’єрі, оскільки Yap не був нашим першим досвідом у взаємодії з природною мовою.

Моя перша спроба у сфері взаємодії з природною мовою розпочалася у IBM, де я почав як стажер на початку 90-х і згодом став програмним директором з дослідження багатомодальних технологій. Там у мене була команда, яка відкрила те, що можна вважати “дитям Watson”. Це було далеко попереду свого часу, але IBM ніколи не дало добро на його розвиток. Згодом я розчарувався у цьому рішенні і покинув компанію.

Близько того часу (2006) я набрав найкращих інженерів і вчених з Broadcom, IBM, Intel, Microsoft, Nuance, NVIDIA та інших компаній, щоб створити першу хмарну компанію з штучним інтелектом, Yap. Ми швидко придбали десятки клієнтів серед підприємств і операторів зв’язку, включаючи Sprint і Microsoft, і майже 50 мільйонів користувачів на платформі.

Оскільки у нас були інженери, які раніше працювали над iPod, ми змогли встановити зв’язок з Apple менш ніж за рік після заснування компанії. Вони запросили нас створити прототип версії Siri – це було до виходу iPhone. Пізніше, через півдесятиліття, ми були таємно придбані Amazon для розробки Alexa для них.

Чи можете ви роз’яснити концепцію “знаннєвої тертя”, яку Pryon намагається вирішити, і чому це важливо для сучасних підприємств?

Знаннєве тертя виникає з того факту, що історично організації не мали єдиної інстанції знань. Хоча у нас були такі репозиторії на наших університетських кампусах і в громадах у вигляді бібліотек, не було уніфікації даних і знань на рівні підприємств через величезну кількість постачальників, яких вони використовували.

В результаті кожен у практично кожній організації відчуває тертя, коли шукає інформацію, необхідну для виконання своєї роботи та робочих процесів. Саме тут ми побачили можливість для Pryon. Ми подумали, що є можливість для нового шару над підприємницьким програмним стеком, який, використовуючи природні мовні підказки, міг би перетинати системи реєстрації та витягувати різні типи об’єктів – текст, зображення, відео, структуровані та неструктуровані дані – і зібрати все разом у часі менше однієї секунди.

Це було народження Pryon, першої у світі хмарної системи знань з підтримкою штучного інтелекту.

Платформа Pryon інтегрує передові технології штучного інтелекту, такі як комп’ютерне зір та великі мовні моделі. Чи можете ви пояснити, як ці компоненти працюють разом для покращення управління знаннями?

Pryon розробила штучну інтелектуальну платформу (AIP), яка перетворює контент з його основних статичних одиниць у інтерактивні знання. Вона досягає цього шляхом інтеграції інгестійної трубопроводу, трубопроводу витягування та генеративної трубопроводу в єдиний досвід. Платформа підключається до ваших існуючих систем реєстрації, які можуть включати різні типи контенту, такі як Confluence, Documentum, SAP, ServiceNow, Salesforce, SharePoint та багато інших. Цей контент може бути у вигляді аудіо, відео, зображень, тексту, презентацій PowerPoint, файлів PDF, документів Word та веб-сторінок.

AIP перетворює ці об’єкти у хмару знань, яка потім може публікувати та передавати інтерактивні чи сенсорні досвіди,必要і вам. Чи люди взаємодіють з цими знаннями, чи це машинно-машинні транзакції, які вимагають об’єднання всіх цих розрізнених знань, платформа забезпечує узгодженість та доступність. По суті, вона виконує ETL (екстракція, трансформація, завантаження) з лівого боку, забезпечуючи досвід через API з правого боку.

Які деякі з ключових проблем, з якими Pryon стикається при розробці рішень штучного інтелекту для підприємств, і як ви їх вирішуєте?

Оскільки ми є вертикально інтегрованими, ми отримуємо最高ші оцінки за точність, масштабованість, безпеку та швидкість. Однією з проблем деінтегрованих підходів, де вам потрібно кілька різних постачальників і з’єднати їх разом, щоб досягти того самого робочого процесу, який ми робимо, є те, що ви закінчуєте з чимось менш продуктивним. Ви не можете зіставити моделі, і у вас немає сигналів безпеки, що передаються так само.

Це як у випадку з iPhone: є причина, чому Apple розробляє свій власний чип, пристрій, операційну систему та програми. Роблячи це, вони досягають最高шого рівня продуктивності з найнижчим енергоспоживанням. На відміну від цього, інші постачальники, які інтегрують з кількох різних джерел, схильні бути на один або два покоління позаду них у всіх випадках.

Як Pryon забезпечує точність, масштабованість, безпеку та швидкість своїх рішень штучного інтелекту, особливо у великомасштабних середовищах підприємств?

Підтримувана потужною рамкою генерації з підтримкою витягування (RAG), Pryon була розроблена для задоволення суворих вимог бізнесу. Використовуючи технологію витягування інформації найвищого класу, Pryon забезпечує точні та своєчасні відповіді – наділяючи бізнес можливістю подолати знаннєве тертя.

• Точність: Pryon відрізняється точністю завдяки точному інгестію та розумінню контенту, збереженого у різних форматах, включаючи текст, зображення, аудіо та відео. Використовуючи передові технології, розроблені власними силами, Pryon витягує критично важливу інформацію з точністю понад 90% та надає відповіді з чітким посиланням на джерельні документи. Це забезпечує, що надана інформація є як надійною, так і верифікованою.
• Масштаб підприємства: Pryon розроблена для роботи у великомасштабних середовищах підприємств. Вона масштабується до мільйонів сторінок контенту та підтримує тисячі одночасних користувачів. Pryon також включає в себе готові конектори до великих платформ, таких як SharePoint, ServiceNow, Amazon S3, Box та інші, що робить її легко інтегруваною у існуючі робочі процеси та системи.
• Безпека: Безпека є головним пріоритетом для Pryon. Вона захищає від витоків даних через контроль доступу на рівні документів та забезпечує, що моделі штучного інтелекту не тренуються на даних клієнтів. Крім того, Pryon може бути реалізована у середовищах на місці, забезпечуючи додаткові шари безпеки та контролю для конфіденційних даних.
• Швидкість: Pryon пропонує швидку реалізацію, з можливістю реалізації за менш ніж два тижні. Платформа включає безкодовий інтерфейс для оновлення контенту, що дозволяє швидко та легко модифікувати його. Крім того, Pryon пропонує гнучкість у виборі публічного, спеціального або розробленого великого мовного моделю (LLM), що робить процес реалізації безшовним та високо настраїваним.

Саме тому академічні установи, компанії Fortune 500, урядові агентства та НУО у критичних секторах, таких як оборона, енергетика, фінансові послуги та напівпровідники, використовують нас.

Pryon підкреслює Відповідальний Штучний Інтелект з ініціативами, такими як повага до авторства та етичне джерелування даних для навчання. Як ви реалізуєте ці принципи у своїй щоденній діяльності?

Наші клієнти та партнери контролюють, що потрапляє у їхній екземпляр Pryon. Це включає публічну інформацію з довірених академічних установ та урядових агентств, опубліковану інформацію, яку вони належним чином ліцензували для своїх організацій, власну інформацію, яка утворює ядро їхнього бізнесу, та особистий контент для індивідуального використання. Pryon синтезує ці чотири типи джерел у єдину хмару знань, повністю під контролем організації-спонсора. Ця можливість безпечно керувати різними типами контенту є причиною, чому ми довіряємо у надійних середовищах, включаючи критичну інфраструктуру.

Відразу після того, як Pryon забезпечила 100 мільйонів доларів у рамках другого раунду фінансування, які є вашими головними пріоритетами для зростання та інновацій компанії у найближчі роки?

Після другого раунду фінансування ми перебуваємо на ранній стадії зростання. Одним з напрямків цього етапу є індустріалізація продукту-маркетингової відповідності, яку ми встановили для підтримки хмарних середовищ та типів серверів, з якими, ймовірно, зустрінуться наші клієнти та партнери.

Першою зоною фокусу є забезпечення того, що наш продукт може задовольняти цим вимогам, а також пропонувати їм модульний доступ до наших можливостей для підтримки їхніх робочих процесів.

Другою великою областю є розвиток партнерів зі масштабуванням, які можуть створювати практики навколо нашої роботи з нашими інструментами та керувати необхідними змінами, коли організації трансформуються для підтримки нової ери цифрового інтелекту. Третім напрямком є подальші дослідження та розробки для того, щоб залишатися попереду кривої та визначати стан мистецтва в цій сфері.

Як той, хто перебував на передовому краї інновацій штучного інтелекту, як ви сприймаєте поточний стан регулювання штучного інтелекту, і яку роль, на вашу думку, Pryon може відігравати у формуванні цих дискусій?

Я думаю, що всі ми задумуємося над тим, як би світ виглядав, якщо б ми змогли регулювати деякі технології ближче до їхньої появи, як-от соціальні медіа, приклад. Ми не усвідомлювали, як сильно це вплине на наші громади. Різні національні держави мають різні перспективи щодо регулювання. Європа має певну обмежену перспективу, яка відповідає їхнім цінностям з актом про штучний інтелект ЄС.

З іншого боку, деякі середовища цілком необмежені. У США ми шукаємо баланс між дозволом інновацій, особливо у комерційних діяльності, та захистом чутливих випадків використання для уникнення упереджень та інших ризиків, таких як схвалення кредитних заявок.

Більшість регулювання націлена на найбільш чутливі випадки використання, особливо у споживчих застосунках та державному секторі чи урядових випадках використання. Особисто я наївний щодо цього, тому я перебуваю у раді With Honor, двопартійної коаліції ветеранів, політиків та законодавців. Ми бачимо конвергенцію, незалежно від політичних переконань, щодо проблем введення технологій штучного інтелекту у всі аспекти нашого життя. Частина нашої ролі полягає у впливі на еволюцію регулювання, наданні зворотного зв’язку для знаходження правильного балансу, який усі ми хотіли б для інших технологічних галузей.

Яку пораду ви дали б іншим підприємцям штучного інтелекту, які намагаються створити впливові та відповідальні рішення штучного інтелекту?

Зараз це буде як дикий захід, так і фантастичне середовище для розробки нових форм застосунків штучного інтелекту. Якщо у вас немає великого досвіду у сфері штучного інтелекту – скажімо, 10, 20 чи 30 років – я не рекомендував би розробляти платформу штучного інтелекту з нуля. Замість цього знайдіть область застосування, де технологія перетинається з вашою предметною експертизою.

Чи ви художник, адвокат, інженер, лінійний працівник, лікар чи належите до іншої галузі, використання вашої експертизи дозволить вам мати унікальний голос, перспективу та продукт на ринку. Цей підхід, ймовірно, буде найкращим використанням вашого часу, енергії та досвіду, а не створення ще одного “такого ж” продукту.

Дякую за велике інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Pryon.