Adam Gross, Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của HarmonEyes – Loạt phỏng vấn

Adam Gross, Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của HarmonEyes, là một doanh nhân nối tiếp với gần ba thập kỷ kinh nghiệm trong việc xây dựng và mở rộng các doanh nghiệp dựa trên công nghệ trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính và phân tích dữ liệu. Ông đồng sáng lập RightEye vào năm 2013, phát triển nền tảng công nghệ theo dõi mắt được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe, thể thao chuyên nghiệp và các ứng dụng hiệu suất quân sự, trước khi đồng sáng lập HarmonEyes cùng Dr. Melissa Hunfalvay năm 2024 để mở rộng chuyên môn này vào trí tuệ nhân tạo về trạng thái con người. Trong giai đoạn đầu sự nghiệp, Gross đồng sáng lập công ty giảm chi phí y tế KeyClaims, được Stratose/Zelis Healthcare mua lại vào năm 2012, và nền tảng phân tích tài chính Trending123.com, được InvestorPlace Media mua lại vào năm 2007. Ông cũng sáng lập công ty công nghệ tài chính KeepMore và đồng sáng lập Eastern ATM, mạng lưới ATM tư nhân trên bờ Đông Hoa Kỳ, trước khi được mua lại vào năm 1998.

HarmonEyes đang phát triển Theia, một mô hình nền tảng AI được thiết kế để suy ra các khía cạnh về nhận thức, cảm xúc và trạng thái thể chất của một người dựa trên chuyển động mắt trong thời gian thực. Công nghệ này có thể đo các tín hiệu bao gồm tải nhận thức, sự chú ý, sẵn sàng tinh thần, mệt mỏi, căng thẳng, xao lạc, say xe, và xác thực người dùng, với các ứng dụng tiềm năng trải rộng từ trợ lý AI, hệ thống ô tô, thực tế mở rộng, quốc phòng, chăm sóc sức khỏe, giáo dục, an toàn công nghiệp, trò chơi và nghiên cứu thị trường. Theia được thiết kế để hoạt động tại biên (edge) trên các thiết bị thông thường có camera mà không cần phần cứng theo dõi mắt chuyên dụng, và HarmonEyes khẳng định video và dữ liệu cá nhân không được lưu trữ. Công ty truy nguyên công nghệ của mình từ RightEye và cho biết các mô hình của họ dựa trên hơn 585 tỷ điểm dữ liệu chuyển động mắt từ 16,3 triệu bản ghi, cung cấp một bộ dữ liệu sở hữu lớn để huấn luyện và tinh chỉnh công nghệ trí tuệ trạng thái con người.

Bạn đã đồng sáng lập RightEye vào năm 2013 và dành hơn một thập kỷ để phát triển công nghệ theo dõi mắt cho chăm sóc sức khỏe, thể thao và các ứng dụng quân sự trước khi ra mắt HarmonEyes vào năm 2024. Điều gì thuyết phục bạn rằng công nghệ nền tảng và bộ dữ liệu này có thể hỗ trợ một mô hình nền tảng rộng hơn cho trí tuệ trạng thái con người, và tại sao HarmonEyes lại là phương tiện phù hợp cho tầm nhìn đó?

Với hơn một thập kỷ kinh nghiệm phát triển các sản phẩm theo dõi mắt cho nhiều lĩnh vực, có ba thay đổi đã thúc đẩy tầm nhìn của chúng tôi cho HarmonEyes nhằm mang trí tuệ trạng thái con người đến hàng tỷ thiết bị:

1. Trong thập kỷ qua, chúng tôi đã thu thập cơ sở dữ liệu theo dõi mắt đã được xác thực và gắn nhãn lớn nhất, bao gồm hơn 130 bộ dữ liệu về các khía cạnh nhân khẩu học (ví dụ: tuổi, giới tính), hiệu suất, sự chú ý, cảm xúc, thị lực và các tình trạng sức khỏe, v.v.
2. Với sự lan rộng của AI, các kỹ thuật để huấn luyện mô hình thời gian thực đã đột nhiên khả dụng với chúng tôi – và chúng tôi có dữ liệu để đào tạo chúng.
3. Các tín hiệu theo dõi mắt được ghi lại bằng camera. Gần đây, và lần đầu tiên trong lịch sử, các camera tiêu dùng đã trở nên tốt hơn, nhanh hơn, rẻ hơn và đủ mạnh để trích xuất các tín hiệu này. Nhờ những đổi mới của đội ngũ chúng tôi, hiện có thể triển khai các mô hình theo dõi mắt trên bất kỳ thiết bị nào có camera, bao gồm laptop, điện thoại, máy tính bảng, ô tô, v.v.

Ofcom đã phân biệt suy luận tuổi dựa trên hành vi, yêu cầu quan sát cách người dùng sử dụng nền tảng, với các kiểm tra tuổi có thể thực hiện trước khi cấp quyền truy cập. Việc ước tính tuổi dựa trên chuyển động mắt khác biệt về mặt kỹ thuật và đạo đức như thế nào so với việc phân tích lịch sử duyệt web, sở thích nội dung, ngôn ngữ, hoặc các tín hiệu hành vi khác?

Công nghệ của chúng tôi chỉ cần một mẫu nhỏ chuyển động mắt từ một đối tượng để đưa cá nhân vào một khoảng tuổi hoặc để xác nhận ai đó trẻ hơn/lớn hơn một độ tuổi cụ thể. Chúng tôi có thể thu thập dữ liệu chuyển động mắt một cách thụ động, liên tục và không xâm lấn mà không lưu trữ hoặc thu thập bất kỳ thông tin nhận dạng cá nhân nào. Hơn nữa, tất cả dữ liệu theo dõi mắt sẽ bị tiêu hủy ngay sau khi các kết quả được cung cấp. Chúng tôi cũng có khả năng thực hiện phát hiện sống còn và bảo vệ chống giả mạo, do đó đảm bảo người dùng không thể lừa dối hệ thống.

Về mặt đạo đức, điều này có nghĩa là chúng tôi không tạo hồ sơ hành vi, thói quen, quyết định hoặc sở thích của một người — khác với suy luận hành vi, vốn xây dựng một bức tranh về ai đó dựa trên cách họ hành động theo thời gian. Chúng tôi cung cấp xác nhận tuổi mà không thu thập hoặc lưu giữ loại thông tin cá nhân này, vì vậy người dùng và phụ huynh có thể yên tâm rằng họ được bảo vệ thay vì bị theo dõi hoặc tạo hồ sơ.

Nghiên cứu công bố của HarmonEyes đã phân tích chuyển động mắt của 45.696 người và báo cáo độ chính xác phân loại 94,67% trên 12 nhóm tuổi. Con số độ chính xác này đo lường gì chính xác, và cần bao nhiêu xác thực bổ sung trước khi mô hình có thể xác định một cách đáng tin cậy liệu ai đó nằm trên hay dưới một ngưỡng cụ thể như tuổi 16?

Độ chính xác đo lường dữ liệu của bất kỳ cá nhân nào được thêm vào bộ dữ liệu và trong 94,67% trường hợp, chuyển động mắt của người đó sẽ phân loại đúng nhóm tuổi mà họ thuộc (trong 12 nhóm). Khả năng đo trên hoặc dưới 16 tuổi ít khó khăn hơn so với việc xác định một khoảng tuổi cụ thể. Tuy nhiên, dữ liệu được sử dụng cho nghiên cứu đã loại trừ những người có rối loạn thị lực hoặc các tình trạng thần kinh, vì vậy việc xác thực bổ sung cần bao gồm những người có một số chuyển động mắt không chức năng.

Bạn có thể hướng dẫn chúng tôi về quy trình kỹ thuật khi một nhà phát triển gọi tính năng ước tính tuổi của Theia, từ việc ghi lại chuyển động mắt qua một camera thông thường đến việc trả về kết quả khoảng tuổi, và giải thích những giai đoạn nào diễn ra hoàn toàn trên thiết bị của người dùng?

Camera đầu tiên tính toán các vectơ nhìn, giúp xác định vị trí người dùng đang nhìn. Các vectơ nhìn này sau đó được xử lý qua SDK của chúng tôi, nơi chúng được chuyển đổi thành các đặc trưng theo dõi mắt, chẳng hạn như tốc độ (mắt di chuyển nhanh như thế nào) và điểm cố định (điểm mà mắt đang tập trung).

Khi các đặc trưng này được tạo ra, chúng được đưa vào các thuật toán ML và AI của chúng tôi để xác định khoảng tuổi của người dùng.

Tất cả quá trình này dựa trên biên và có thể được thực hiện trực tiếp trên thiết bị của người dùng hoặc, tùy thuộc vào chiến lược triển khai, trên đám mây. Không có dữ liệu theo dõi mắt thô nào được lưu giữ; chúng được xóa ngay sau khi mỗi kết quả được tạo ra.

Các hệ thống ước tính tuổi có thể hoạt động khác nhau tùy thuộc vào ánh sáng, chất lượng camera, kính mắt, kính áp tròng, tình trạng mắt, khuyết tật, dân tộc, và khoảng cách của người dùng tới thiết bị. Bạn đang kiểm tra Theia như thế nào qua các biến số này, và nhà phát triển sẽ nhận được bằng chứng gì về độ chính xác cho các nhóm dân số và môi trường khác nhau?

Đúng là độ chính xác ước tính tuổi thay đổi tùy thuộc vào các điều kiện. Để cung cấp các mô hình xác nhận tuổi cho cộng đồng rộng lớn, HarmonEyes kiểm tra, xác thực và báo cáo kết quả một cách minh bạch để Theia được sử dụng một cách có trách nhiệm. Điều này bao gồm việc mở rộng và tổng quát hoá các mô hình của chúng tôi bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn.

• Chúng tôi cung cấp hướng dẫn về tỷ lệ độ chính xác và nếu, ví dụ, tần suất lấy mẫu dữ liệu thấp ảnh hưởng đến độ trễ đầu ra của xác nhận tuổi.
• Cân nhắc và giám sát thời gian thực cho nhiều khía cạnh của chất lượng dữ liệu.

Theia sẽ phòng thủ như thế nào trước các cố gắng vòng lặp như video đã ghi trước, ảnh chụp, khuôn mặt tổng hợp, người anh/chị lớn hơn thực hiện kiểm tra, hoặc người dùng cố tình thay đổi hướng nhìn, và liệu phát hiện sống còn có được tích hợp trực tiếp vào bộ công cụ phát triển phần mềm không?

Tất cả các mô hình xác nhận tuổi của HarmonEyes sẽ bao gồm phát hiện sống còn và kiểm tra giả mạo. Các chuyển động mắt là duy nhất cho mỗi cá nhân và HarmonEyes có thể xác định liệu chuyển động mắt của một tài khoản có khớp với người đã thiết lập tài khoản hay không, hoặc là người khác, ví dụ như một người anh/chị lớn hơn.

Không có mô hình ước tính tuổi nào hoàn hảo, đặc biệt đối với người dùng gần ngưỡng pháp lý. Các nhà phát triển nên xử lý kết quả không chắc chắn như thế nào, và bạn có hình dung Theia sẽ được sử dụng như một kiểm tra chính, một tín hiệu rủi ro, hay là một phần của quy trình lớp nhiều lớp mà đưa một số người dùng lên phương pháp xác minh khác không?

Không có mô hình ước tính tuổi nào là hoàn hảo. Chúng tôi cung cấp mức độ tin cậy cùng với mỗi kết quả. Mức độ chính xác và tin cậy này có thể đủ để xác nhận xác nhận tuổi. Tuy nhiên, nếu ví dụ mức độ tin cậy cho một đo lường cụ thể dưới một mức nhất định, nó có thể được dùng để kích hoạt một xác minh phụ. Mô hình xác nhận tuổi của chúng tôi có thể được sử dụng như một trong nhiều phương pháp để xác thực tuổi của một cá nhân, trong đó phải vượt qua nhiều phương pháp. Cuối cùng, mức độ chấp nhận rủi ro và nếu trường hợp sử dụng yêu cầu một độ tuổi cụ thể, so với một khoảng tuổi, hoặc thậm chí một ngưỡng tuổi (ví dụ: 16 hoặc trẻ hơn) sẽ quyết định liệu giải pháp là kiểm tra chính hay quy trình lớp nhiều lớp.

HarmonEyes cho biết Theia xử lý thông tin tại biên và tiêu hủy dữ liệu theo dõi mắt sau khi kết quả được cung cấp. Các nhà phát triển, kiểm toán viên hoặc cơ quan quản lý có thể tự kiểm chứng kiến trúc này như thế nào, và công ty sẽ cải thiện các mô hình của mình như thế nào mà không thu thập dữ liệu theo dõi mắt thô từ các ứng dụng đã triển khai?

Quá trình phát triển mô hình của chúng tôi, và việc cải tiến mô hình sau đó, được thực hiện trong quy trình theo dõi mắt sở hữu của chúng tôi. Chúng tôi không sử dụng dữ liệu khách hàng cho việc này – chúng tôi sử dụng dữ liệu đã được xác thực hiện có (và đang tăng lên).

Điều này cho phép chúng tôi cung cấp các giải pháp tại biên (không cần đám mây) nếu muốn. Trong các môi trường dựa trên biên này, tính toán và lưu trữ thường bị hạn chế và không có khả năng lưu dữ liệu trên thiết bị. Chúng tôi cung cấp các kết quả xác nhận tuổi mỗi giây – và chính sách của chúng tôi là tiêu hủy dữ liệu theo dõi mắt mỗi giây (sau mỗi kết quả được cung cấp).

Chúng tôi nhận thức rằng các tuyên bố về kiến trúc chỉ đáng tin cậy nếu có khả năng xác nhận bên ngoài. Chúng tôi đang theo đuổi các chứng nhận và xác nhận của bên thứ ba nhằm cho phép các nhà phát triển, kiểm toán viên và cơ quan quản lý xác minh rằng dữ liệu theo dõi mắt không được thu thập hoặc lưu giữ trong các ứng dụng đã triển khai.

Vương quốc Anh đang phát triển các tiêu chí cho các kiểm tra hiệu quả cao, trong khi Liên minh Châu Âu nhấn mạnh các hệ thống chứng minh tuổi ẩn danh tiết lộ càng ít thông tin cá nhân càng tốt. HarmonEyes sẽ chứng minh việc ước tính tuổi sinh lý đáp ứng các yêu cầu mới này như thế nào thay vì chỉ giới thiệu một hình thức giám sát sinh trắc học khác?

Mỗi mô hình chúng tôi cung cấp đi kèm với một tài liệu trắng ghi lại phương pháp phát triển, độ chính xác của mô hình và các hạn chế đã biết, và chúng tôi cung cấp Theia để thử nghiệm trực tiếp, từ xa, để các cơ quan quản lý hoặc kiểm toán viên có thể đánh giá hiệu suất thực tế một cách trực tiếp.

Khi việc xác nhận tuổi chuyển từ các nền tảng xã hội cá nhân sang hệ điều hành, cửa hàng ứng dụng và hạ tầng cấp thiết bị, bạn cho rằng Theia nên nằm ở vị trí nào trong ngăn xếp công nghệ đó, và việc áp dụng có trách nhiệm sẽ trông như thế nào trên các ứng dụng tiêu dùng, trò chơi, mạng xã hội và các dịch vụ hạn chế độ tuổi khác?

Chúng tôi đang theo đuổi nhiều loại tích hợp cho khả năng xác nhận tuổi của mình. Chúng tôi hình dung Theia hoạt động trong ngăn xếp công nghệ riêng của công ty như một nền tảng mạng xã hội; trong hạ tầng thiết bị, như hệ điều hành; trong hạ tầng thương mại, như mạng lưới thanh toán; hoặc trực tiếp ở mức ứng dụng.

Đối với chúng tôi, việc áp dụng có trách nhiệm nghĩa là cung cấp khả năng xác nhận tuổi chính xác với sự minh bạch trong quy trình xác thực, đa dạng dữ liệu trong mô hình, và triển khai theo cách riêng tư và chi phí hiệu quả.

Cảm ơn vì buổi phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập HarmonEyes.