Сара Нагі, засновниця та генеральна директорка Seek AI – Серія інтерв’ю

Сара Нагі – засновниця та генеральна директорка Seek AI, платформи, яка дозволяє кінцевим користувачам бізнесу задавати Seek ті самі питання, які вони зараз задають команді даних, прямо в Slack, Teams та електронній пошті. Не потрібно “вишліфовувати” свій запит, і не потрібно вивчати нову платформу.

Ви спочатку розпочали свою діяльність як дослідниця з даними телескопа Габбла. Над чим ви працювали?

Я проводила дослідження в UCLA та Caltech, вивчаючи деякі з найбільш віддалених галактик, які можна було спостерігати за допомогою телескопа, і працювала над аналізом деяких їхніх властивостей, таких як маса та розмір. Метою цього дослідження було допомогти нам зрозуміти різницю між дуже віддаленими галактиками та галактиками, які знаходяться ближче до нашої власної, та розробити моделі формування цих галактик у часі.

Потім ви працювали як вчений-даних у різних стартапах. Які були деякі з найбільш цікавих проєктів?

Одним з проєктів, який виділяється, було використання обробки природної мови (NLP) для класифікації неструктурованого тексту, пов’язаного з роздрібними товарами. Наприклад, взяття сирого тексту (наприклад, “air jordans green”) та позначення його як оціненої марки (“Nike”). У мене був колега, який спеціалізувався на NLP і був зайнятий іншим проєктом, тому мені довелося взятися за цей проєкт. Я навіть нічого не знала про NLP на той час, тому я пройшла кілька безкоштовних курсів від Стенфорду та Fast.ai, щоб підвищити свої знання. Я дуже полюбила вивчати NLP і почала розуміти, чому воно так важливо, і чому штучний інтелект (AI) повинен бути能够 розуміти мову – це великий крок до так званого “загального AI”. Цей досвід точно підготував мене до того, щоб швидко зрозуміти важливість GPT-3, коли воно вперше з’явилось.

Чи можете ви розповісти про історію створення Seek AI?

Коли вийшла модель GPT-3 від OpenAI, я одразу ж визнала, яким неймовірним досягненням це було, і стала особливо схвильованою щодо застосунків, пов’язаних з GPT-3, які пишуть код. Ведь я писала код увесь день як вчений-даних, і побачити, як AI робить це – і генерує код ідеально – було просто осліплююче. Я порівняла свою реакцію на GPT-3 з першою реакцією на VR у 2013 році, яка була ще одним осліплюючим досвідом для мене. Я вирішила, що мені потрібно створити стартап, щоб зробити ставку на цю технологію. Я ще не знала точно, що я буду будувати, але у мене було відчуття, що якщо я дізнаюсь більше про ці моделі, щось цінне вийде з цього.

Як тільки я дізналась більше про ці моделі, я зрозуміла, що можу вирішити проблему, з якою я зіштовхнулась скрізь, де я працювала як квант або вчений-даних. Ця проблема полягала в тому, що люди з бізнесу не мали правильних інструментів, щоб відповісти на свої власні питання щодо даних. Як вчений-даних, я часто працювала над проблемами, які вимагали багато уваги, але мене часто переривали колеги з бізнесової сторони, які мали питання щодо даних, що змушувало мене зупиняти свою роботу. Процес здавався архаїчним і неефективним. Я зрозуміла, що якщо я зосереджуся на цій новій технології для вирішення цієї проблеми, це буде розв’язанням категорії для цієї дуже важливої та універсальної проблеми.

Seek AI використовує генерацію AI. Чи можете ви пояснити нашим читачам, що це таке?

«Генерація AI» – це дуже гіпед бузворд, але на відміну від інших бузвордів, я не вважаю, що гіп не є недоречним. Термін відноситься до великих моделей машинного навчання з сотнями мільярдів параметрів, таких як DALL-E та GPT-3 від Open AI. Новаторством цих моделей є те, що вони можуть розуміти природну мову та генерувати текст, зображення, код та інше. Якщо ви колись граєте з DALL-E або Stable Diffusion, наприклад, ви швидко зрозумієте, чому ці моделі так гіпед; вони мають неймовірну людиноподібну здатність розуміти природні мовні команди та можуть генерувати мистецтво, яке конкурує з найкращими людськими художниками.

Генерація коду – одне з найбільш нішевих, але найважливіших застосунків генерації AI. Дані стають більші та складніші, і тому важче для людей аналізувати та організовувати їх вручну. Однак у цих даних закодована величезна кількість інформації. Ця інформація не тільки потужна для організацій, але також може привести до неймовірних наукових проривів на академічному рівні. Будування AI для витягування цінності з даних розблокує неймовірну цінність у вигляді корисної інформації.

Seek AI будує інтерфейс, який дозволяє користувачам взаємодіяти з даними за допомогою природної мови. Користувачі можуть отримати доступ до інтерфейсу Seek AI за допомогою електронної пошти, Slack, тексту та ряду систем управління відносинами з клієнтами (CRM).

Які інші типи машинного навчання використовуються в Seek AI?

Хоча генерація AI є частиною нашої архітектури машинного навчання, наша архітектура також включає кілька гілок відкритих моделей глибокого навчання. Моделі трансформерів (до яких належить «генерація AI») складають більшу частину (але не всі) моделей, які використовує Seek.

Чому так важливо, щоб не-технічні користувачі могли швидко отримувати доступ до даних?

Яка користь від даних, якщо вони не генерують ROI, і як бізнес може отримати цю ROI, якщо користувачі з бізнесової сторони не можуть навіть отримати доступ до них? Це саме той випадок, коли надзвичайно важливо надати доступ якомога більшій кількості людей, не компрометуючи точність.

Коли я була вченим-даними, іноді мені доводилося виконувати запити від генерального директора щодо аналізу деяких даних для допомоги нашій компанії у розробці продукту або стратегії виходу на ринок. Ці проєкти могли тривати тижнями або довше. Як генеральний директор зараз, я зрозуміла важливість цих проєктів на глибшому рівні, ніж коли я була на стороні даних. Я часто бажаю, щоб я могла просто отримати дані у свої руки, щоб приймати рішення швидше. Це приклад того, що ми вирішуємо в Seek.

Як Seek AI робить дані так легко доступними?

Цікаво подумати про те, що дані можна аналізувати лише за допомогою коду. Хоча існують платформи, які є абстракціями над цим кодом (наприклад, панелі даних), під капотом є код, вручну написаний аналітиками даних, який дозволяє представити дані бізнес-користувачам.

Більшість працівників не знають, як програмувати, не хочуть програмувати або просто не можуть навіть отримати доступ до даних, навіть якщо вони хочуть написати код для аналізу їх. Тому, коли їм потрібні дані, вони або повинні знайти їх у панелі даних, або запитати у команди даних, якщо вони не можуть знайти їх. Чим більші набори даних, тим частіше це трапляється.

Команди даних повинні бути «перекладачами» природних мовних запитів, адресованих їм, та самих даних, які вони запитуєють за допомогою коду. Видалення цього «перекладача-посередника» є серцем того, над чим працює Seek.

Як підприємства забезпечують точність даних, які вони використовують?

Керування компромісом між точністю даних та їх доступністю – це величезний виклик. Як я зазначила в одному з недавніх інтерв’ю, з одного боку, доступність дозволяє менш технічним людям почати взаємодіяти з джерелом знань, яким є дані компанії. З іншого боку, яка користь від джерела знань, якщо це джерело забрудненої води (тобто поганих даних)?

Кращі команди даних – це ті, які керують цим компромісом найоптимальнішим чином, і велика частина цього полягає в тому, щоб ретельно калібрувати та перевіряти будь-які інструменти, з якими можуть взаємодіяти не-технічні користувачі.

Які приклади випадків використання платформи Seek AI?

Ми вже доставляємо цінність клієнтам та партнерам з дизайном на ринках B2B SaaS, Fintech, споживчих товарів (CPG) та B2C електронної комерції.

Battlefin, наприклад, є провідним ринком альтернативних фінансових наборів даних. Вони вважають, що надання швидких, якісних відповідей на питання клієнтів – це те, що відрізняє їх від конкурентів. Генеральний директор компанії, Тім Гаррінгтон, зазначив: «Seek AI відіграв критичну роль у стратегії нашої компанії на 2023 рік, оскільки це дає нам перевагу у доступі та аналізі наших 2 400+ наборів даних у відповідь на питання клієнтів. Я оцінюю наш ROI на Seek AI як 10-кратний, порівняно з тим, що ми витратили б на досягнення цього рівня ефективності без платформи».

Чи є щось ще, що ви хотіли б поділитися про Seek AI?

Це, можливо, правильне місце для безсоромної реклами. Seek зараз пропонує безкоштовні пробні версії нашої платформи, до якої можна отримати доступ на seek.ai. Ми раді бути піонерами у впровадженні генерації AI для команд даних, і я з нетерпінням чекаю можливості пройти цей шлях з нашими клієнтами.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Seek AI.