Alexander Hudek, Đồng sáng lập & CTO của Kira Systems – Loạt bài phỏng vấn

Alex Hudek là Đồng sáng lập & CTO của Hệ thống Kira. Ông có bằng Tiến sĩ và Thạc sĩ Toán học về Khoa học Máy tính của Đại học Waterloo và bằng Cử nhân Khoa học. từ Đại học Toronto về Vật lý và Khoa học Máy tính.

Nghiên cứu trước đây của ông trong lĩnh vực tin sinh học tập trung vào việc tìm kiếm sự tương đồng giữa các chuỗi DNA. Ông cũng đã làm việc trong lĩnh vực hệ thống bằng chứng và biên soạn truy vấn cơ sở dữ liệu.

Bạn bắt đầu quan tâm đến học máy và AI từ khi nào?

Tôi luôn quan tâm đến khoa học máy tính. Ở bậc đại học, tôi đã tham gia các khóa học về thuật toán lập kế hoạch và logic, máy học và AI, điện toán số và các chủ đề khác. Mối quan tâm của tôi đối với học máy ngày càng đặc biệt hơn trong thời gian học Tiến sĩ tại Đại học Waterloo. Ở đó, tôi đã sử dụng các phương pháp máy học để nghiên cứu DNA. Sau đó, tôi nghiên cứu sâu hơn về logic hình thức như một phần của nghiên cứu sau tiến sĩ của mình. Theo một cách nào đó, logic và lý luận là “mặt khác” của đồng tiền trong cách tiếp cận AI và tôi cảm thấy điều quan trọng là phải biết thêm về nó.

Một số nghiên cứu trước đây của bạn trong lĩnh vực tin sinh học tập trung vào việc tìm kiếm sự tương đồng giữa các chuỗi DNA. Bạn có thể thảo luận về một số công việc này?

Nội dung chính của luận án của tôi liên quan đến việc xây dựng một đột biến DNA mô hình thực tế hơn bằng cách sử dụng Mô hình Markov ẩn. Tôi đã sử dụng mô hình phức tạp hơn này trong một thuật toán mới được thiết kế để tìm các vùng DNA có chung tổ tiên với các loài khác. Đặc biệt, thuật toán mới này có thể tìm thấy nhiều vùng trình tự liên quan yếu hơn nhiều so với các thuật toán trước đây cho nhiệm vụ này.

Trước khi lấy bằng Tiến sĩ, tôi đã làm việc trong phòng thí nghiệm nghiên cứu thuộc dự án bộ gen người. Một trong những dự án đáng chú ý nhất mà tôi đã giúp hoàn thành là bản thảo hoàn chỉnh đầu tiên về nhiễm sắc thể số 7 của con người.

Cảm hứng ban đầu đằng sau việc ra mắt Kira là gì?

Ý tưởng về Kira đến từ người đồng sáng lập của tôi, Noah Waisberg. Anh ấy đã dành hàng giờ trong sự nghiệp luật sư của mình để làm loại công việc mà giờ đây chúng tôi đã chế tạo AI để làm. Đó là một ý tưởng thú vị đối với tôi vì nó liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên và vấn đề có phạm vi tốt, đồng thời tôi có thể nhìn thấy tiềm năng kinh doanh. Có điều gì đó hấp dẫn về việc xây dựng AI có thể hiểu ngôn ngữ của con người vì ngôn ngữ có liên quan mật thiết đến nhận thức của con người.

Bạn có thể mô tả Phần mềm Phân tích Hợp đồng là gì và nó mang lại lợi ích như thế nào cho các chuyên gia pháp lý không?

Kira sử dụng phương pháp học máy có giám sát, nghĩa là một luật sư có kinh nghiệm sẽ cung cấp các điều khoản từ các hợp đồng thực tế vào một hệ thống được thiết kế để học hỏi từ những ví dụ đó. Hệ thống nghiên cứu dữ liệu này, tìm hiểu ngôn ngữ nào có liên quan và xây dựng các mô hình cung cấp xác suất. Sau đó, các mô hình được kiểm tra dựa trên một tập hợp các thỏa thuận được chú thích mà hệ thống không quen thuộc để xác định mức độ sẵn sàng của nó. Công nghệ máy học có độ chính xác cao này có thể xác định và phân tích hầu như mọi điều khoản trong bất kỳ hợp đồng nào, giúp khách hàng tiết kiệm thời gian từ 20-90%. Năng suất tăng lên này giúp các Công ty Luật bằng cách tăng Tỷ lệ thực hiện, mang lại cho họ nhiều cơ hội hơn để tăng doanh thu và duy trì khách hàng hiện tại của họ. Đối với các tập đoàn, nó thúc đẩy năng suất nội bộ tốt hơn, giảm số lượng chi tiêu hợp pháp bên ngoài cần thiết.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là khó khăn đối với hầu hết các công ty, bạn có thể thảo luận về một số thách thức bổ sung phải đối mặt khi xử lý thuật ngữ pháp lý và các sắc thái khác dành riêng cho nghề luật không?

Đối với nhiều người, ngôn ngữ pháp lý có vẻ rất xa lạ, nhưng hóa ra từ góc độ máy học, nó không thực sự khác biệt. Có một vài điều độc đáo hơn; viết hoa quan trọng hơn và các câu có thể dài hơn nhiều so với bình thường, nhưng nhìn chung, chúng tôi không cần các cách tiếp cận NLP khác biệt đáng kể so với các lĩnh vực khác.

Một khía cạnh khác biệt đáng kể là nhu cầu về quyền riêng tư và tùy chỉnh dữ liệu. Các chuyên gia pháp lý được yêu cầu giữ bí mật dữ liệu khách hàng và việc sử dụng dữ liệu đó trong một sản phẩm máy học tập hợp hoặc chia sẻ dữ liệu đào tạo là không phù hợp với những yêu cầu đó. Trên thực tế, thậm chí việc giữ dữ liệu đào tạo thường không khả thi vì họ có nghĩa vụ xóa dữ liệu khách hàng sau khi dự án kết thúc. Do đó, việc có thể đào tạo các mô hình mà không có nhà cung cấp trong vòng lặp trở nên quan trọng, cũng như các kỹ thuật máy học khiến việc khôi phục bất kỳ phần nào của dữ liệu đào tạo bằng cách kiểm tra các mô hình đã học trở nên khó khăn hoặc không thể. Các kỹ thuật cho phép bạn lấy một mô hình hiện có và cập nhật nó với dữ liệu đào tạo mới mà không cần đào tạo lại từ đầu cũng là điều cần phải có.

Về mặt tùy chỉnh, khách hàng cần có khả năng xây dựng các mô hình của riêng họ. Điều này là do đối với các khái niệm pháp lý phức tạp hơn, có thể có sự bất đồng hợp lý giữa các chuyên gia và các công ty thường muốn điều chỉnh hoặc xây dựng các mô hình để phù hợp với các vị trí độc đáo của riêng họ.

Bạn có thể mô tả cách học sâu được sử dụng để phân loại dữ liệu trong phần mềm Kira không?

Chúng tôi không sử dụng nhiều học sâu trong sản phẩm của mình, mặc dù nhóm nghiên cứu nội bộ của chúng tôi dành nhiều thời gian để đánh giá và khám phá các giải pháp học sâu. Cho đến nay, đối với các loại vấn đề mà chúng ta gặp phải, các kỹ thuật học sâu chỉ phù hợp với các phương pháp học không sâu hoặc tốt nhất là tăng rất ít. Do chi phí tính toán khổng lồ của các phương pháp học sâu, cũng như những thách thức trong việc giữ dữ liệu đào tạo ở chế độ riêng tư, cho đến nay chúng vẫn chưa đủ hấp dẫn để áp dụng.

 Điều đó nói rằng, chúng tôi nhận thấy các phương pháp học sâu rất hấp dẫn và chúng tôi nghĩ rằng một ngày nào đó chúng có tiềm năng trở nên nổi tiếng trong NLP. Để đạt được mục tiêu đó, chúng tôi liên tục đánh giá và khám phá các phương pháp NLP học sâu để chúng tôi có thể sẵn sàng áp dụng khi lợi thế bắt đầu lớn hơn nhược điểm.

Một số mô hình cung cấp tích hợp sẵn mà Kira cung cấp là gì?

Hiện tại, Kira có thể xác định và trích xuất hơn 1,000 điều khoản, mệnh đề và điểm dữ liệu (trường thông minh) được tích hợp sẵn. Chúng liên quan đến vô số chủ đề khác nhau, từ M&A Due Diligence—mà Kira ban đầu được hình thành để hỗ trợ—đến Brexit; đến Bất động sản. Các trường thông minh được xây dựng bởi đội ngũ chuyên gia về chủ đề của chúng tôi bao gồm các luật sư và kế toán giàu kinh nghiệm. Với công nghệ máy học của chúng tôi, các tiêu chuẩn của Kira yêu cầu hầu như mọi lĩnh vực thông minh phải đạt được mức thu hồi tối thiểu 90%, nghĩa là phần mềm của chúng tôi sẽ tìm thấy 90% hoặc nhiều hơn điều khoản, điều khoản hoặc điểm dữ liệu mà bạn đang tìm kiếm cụ thể trong hợp đồng hoặc tài liệu của mình , giảm thiểu rủi ro và sai sót trong quá trình rà soát hợp đồng. Ngoài ra, một công ty có thể tạo/dạy vô số trường tùy chỉnh để tự động xác định và trích xuất thông tin chi tiết có liên quan bằng công cụ Nghiên cứu nhanh của chúng tôi.

Thế giới pháp lý thường được biết đến là chậm áp dụng công nghệ mới. Bạn có thấy rằng có một rào cản giáo dục khi đào tạo các công ty luật không?

Luật sư thực sự muốn biết mọi thứ hoạt động như thế nào, vì vậy giáo dục là rất quan trọng. Dạy luật sư về học máy và AI không khó hơn các chuyên gia khác, nhưng chắc chắn cần phải chuẩn bị sẵn tài liệu đào tạo. Nhiều rào cản trong việc áp dụng cũng mang tính xã hội; mọi người thường hỏi về các phương pháp hay nhất trong việc điều chỉnh các quy trình nội bộ của họ để sử dụng AI hoặc quan tâm đến cách họ có thể sử dụng AI để thay đổi các dịch vụ kinh doanh theo cách mang lại cho họ lợi thế ngoài việc cải thiện hiệu quả.

So với khi chúng tôi thành lập Kira Systems vào năm 2011, các công ty luật ngày nay đã hiểu rõ hơn về AI và công nghệ. Nhiều công ty có các nhóm đổi mới được giao nhiệm vụ nghiên cứu công nghệ mới và khuyến khích áp dụng các giải pháp mới.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Kira không?

Tài liệu học thuật và thư viện máy học mã nguồn mở là công cụ giúp chúng tôi khởi động công ty. Chúng tôi tin rằng thông tin mở và phần mềm là một lợi ích to lớn cho thế giới. Do đó, tôi đặc biệt vui mừng khi nhóm nghiên cứu của chúng tôi công bố kết quả của nhiều nỗ lực nghiên cứu của chúng tôi trên các tạp chí và hội nghị học thuật. Bên cạnh việc chứng minh rằng chúng tôi vượt qua giới hạn của công nghệ hiện đại, điều này cho phép chúng tôi đền đáp lại những cộng đồng đã giúp chúng tôi bắt đầu và chúng tôi tiếp tục nhận được rất nhiều giá trị từ đó. Bạn có thể tìm thấy giấy tờ của chúng tôi tại https://kirasystems.com/science/.

Để tìm hiểu thêm thăm Hệ thống Kira.