Igor Jablokov, CEO & Founder của Pryon – Phỏng vấn

Igor Jablokov là CEO và Founder của Pryon. Được tạp chí Speech Technology Magazine đặt tên là “Industry Luminary”, ông trước đây đã thành lập Yap, nền tảng đám mây tự động hoàn toàn đầu tiên trên thế giới cho nhận dạng giọng nói. Sau khi các sản phẩm của công ty được triển khai bởi hàng chục doanh nghiệp, công ty trở thành vụ mua lại đầu tiên liên quan đến AI của Amazon (AMZN ). Các phát minh của công ty sau đó đã trở thành hạt nhân cho các sản phẩm tiếp theo như Alexa, Echo và Fire TV. Với tư cách là Giám đốc Chương trình tại IBM, Igor đã lãnh đạo nhóm thiết kế tiền thân của Watson và phát triển trình duyệt Web đa phương thức đầu tiên trên thế giới.

Igor đã được trao các học bổng an ninh quốc gia Eisenhower và Truman để khám phá và mở rộng vai trò của doanh nghiệp và vốn đầu tư mạo hiểm trong việc giải quyết các vấn đề an ninh địa chính trị. Là một nhà đổi mới trong công nghệ ngôn ngữ của con người, ông tin vào việc tạo cơ hội nghề nghiệp và giáo dục cho những người khác tham gia vào các lĩnh vực STEM. Vì vậy, ông phục vụ như một người cố vấn trong chương trình TechStars’ Alexa Accelerator, từng là Nhà doanh nghiệp trong cư trú (EIR) của Blackstone NC và thành lập một chương của Global Shapers, một chương trình của Diễn đàn Kinh tế Thế giới.

Igor sở hữu bằng Cử nhân về Kỹ thuật Máy tính từ Đại học bang Pennsylvania, nơi ông được đặt tên là Cựu sinh viên Kỹ thuật Xuất sắc, và bằng Thạc sĩ Quản trị Kinh doanh từ Đại học Bắc Carolina.

Hành trình của bạn trong AI bắt đầu với công cụ nhận dạng giọng nói dựa trên đám mây đầu tiên tại Yap, sau đó được Amazon mua lại. Làm thế nào kinh nghiệm đó đã định hình tầm nhìn của bạn về AI và ảnh hưởng đến công việc hiện tại của bạn tại Pryon?

Tôi sẽ bắt đầu một chút sớm hơn trong sự nghiệp của mình vì Yap không phải là lần đầu tiên chúng tôi đối phó với các tương tác ngôn ngữ tự nhiên.

Sự tham gia đầu tiên của tôi vào các tương tác ngôn ngữ tự nhiên bắt đầu tại IBM, nơi tôi bắt đầu với tư cách là thực tập sinh vào đầu những năm 90 và cuối cùng trở thành Giám đốc Chương trình Nghiên cứu Đa phương thức. Tại đó, tôi có một nhóm đã khám phá những gì bạn có thể coi là một phiên bản sơ khai của Watson. Đó là một điều cách mạng vào thời điểm đó, nhưng IBM không bao giờ phê duyệt nó. Cuối cùng, tôi trở nên thất vọng với quyết định và rời đi.

Vào khoảng thời gian đó (2006), tôi đã tuyển dụng các kỹ sư và nhà khoa học hàng đầu từ Broadcom (AVGO ), IBM, Intel (INTC ), Microsoft (MSFT ), Nuance, NVIDIA (NVDA ) và nhiều hơn nữa để bắt đầu công ty AI đám mây đầu tiên, Yap. Chúng tôi nhanh chóng thu được hàng chục khách hàng doanh nghiệp và nhà cung cấp dịch vụ, bao gồm Sprint và Microsoft, và gần 50.000.000 người dùng trên nền tảng.

Vì chúng tôi có các kỹ sư iPod cũ trong nhóm, chúng tôi đã có thể liên lạc với Apple (AAPL ) trong vòng một năm kể từ khi thành lập công ty. Họ đã đưa chúng tôi vào để tạo mẫu một phiên bản của Siri – đây là trước khi iPhone được phát hành. Năm năm sau, chúng tôi đã được Amazon mua lại một cách bí mật để phát triển Alexa cho họ.

Bạn có thể giải thích thêm về khái niệm “ma sát kiến thức” mà Pryon nhằm giải quyết và tại sao nó lại quan trọng đối với các doanh nghiệp hiện đại?

Ma sát kiến thức xuất phát từ thực tế là, trong lịch sử, các tổ chức không có một phiên bản thống nhất của kiến thức. Mặc dù chúng tôi đã có những kho lưu trữ như vậy trong các khuôn viên đại học và cộng đồng dân sự dưới dạng thư viện, nhưng không có sự thống nhất của dữ liệu và kiến thức trên phía doanh nghiệp do nhiều nhà cung cấp mà họ sử dụng.

Kết quả là, mọi người trên gần như mọi tổ chức đều cảm thấy ma sát khi tìm kiếm thông tin họ cần để thực hiện công việc và quy trình của mình. Đây là nơi chúng tôi thấy cơ hội cho Pryon. Chúng tôi nghĩ rằng có cơ hội cho một lớp mới trên ngăn xếp phần mềm doanh nghiệp mà, bằng cách sử dụng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên, có thể truy cập các hệ thống hồ sơ và thu thập các loại đối tượng khác nhau – văn bản, hình ảnh, video, dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc – và đưa mọi thứ lại với nhau trong thời gian phản hồi dưới một giây.

Đó là sự ra đời của Pryon, đám mây kiến thức AI đầu tiên trên thế giới.

Nền tảng của Pryon tích hợp các công nghệ AI tiên tiến như tầm nhìn máy tính và mô hình ngôn ngữ lớn. Bạn có thể giải thích cách các thành phần này hoạt động cùng nhau để nâng cao quản lý kiến thức?

Pryon đã phát triển một nền tảng trí tuệ nhân tạo (AIP) biến đổi nội dung từ các đơn vị tĩnh cơ bản thành kiến thức tương tác. Nó đạt được điều này bằng cách tích hợp một đường ống nạp, một đường ống thu hồi và một đường ống tạo ra vào một trải nghiệm duy nhất. Nền tảng này kết nối với các hệ thống hồ sơ hiện có của bạn, có thể bao gồm nhiều loại nội dung như Confluence, Documentum, SAP, ServiceNow , Salesforce , SharePoint và nhiều hơn nữa. Nội dung này có thể ở dạng âm thanh, video, hình ảnh, văn bản, PowerPoint, PDF, tệp Word và trang web.

AIP biến đổi các đối tượng này thành một đám mây kiến thức, sau đó có thể xuất bản và đăng ký cho bất kỳ trải nghiệm tương tác hoặc cảm官 nào bạn có thể cần. Cho dù mọi người cần tương tác với kiến thức này hay có các giao dịch máy với máy đòi hỏi sự kết hợp của tất cả kiến thức khác biệt này, nền tảng đảm bảo tính nhất quán và khả năng tiếp cận. Về cơ bản, nó thực hiện ETL (Trích xuất, Biến đổi, Tải) ở phía bên trái, cung cấp năng lượng cho các trải nghiệm thông qua API ở phía bên phải.

Những thách thức chính mà Pryon phải đối mặt trong việc phát triển các giải pháp AI cho sử dụng doanh nghiệp là gì và bạn đang giải quyết chúng như thế nào?

Vì chúng tôi được tích hợp theo chiều dọc, chúng tôi nhận được điểm cao về độ chính xác, quy mô, bảo mật và tốc độ. Một trong những vấn đề với các phương pháp phân đoạn, nơi bạn cần nhiều nhà cung cấp khác nhau và gắn chúng lại với nhau để đạt được cùng một quy trình làm việc mà chúng tôi thực hiện, là bạn sẽ kết thúc với hiệu suất thấp hơn. Bạn không thể phù hợp với các mô hình và bạn không có tín hiệu bảo mật chảy qua cũng tốt.

Nó giống như iPhone: có một lý do tại sao Apple xây dựng chip riêng, thiết bị, hệ điều hành và ứng dụng của họ. Bằng cách làm như vậy, họ đạt được mức hiệu suất cao nhất với mức sử dụng năng lượng thấp nhất. Ngược lại, các nhà cung cấp khác tích hợp từ nhiều nguồn khác nhau có xu hướng chậm hơn một hoặc hai thế hệ so với họ mọi lúc.

Làm thế nào Pryon đảm bảo độ chính xác, khả năng mở rộng, bảo mật và tốc độ của các giải pháp AI, đặc biệt là trong các môi trường doanh nghiệp lớn?

Hỗ trợ bởi một khuôn khổ Tạo RAG (Retrieval-Augmented Generation) mạnh mẽ, Pryon được thiết kế để đáp ứng các nhu cầu nghiêm ngặt của doanh nghiệp. Sử dụng công nghệ thu hồi thông tin hàng đầu, Pryon cung cấp các câu trả lời chính xác và kịp thời một cách bảo mật – trao quyền cho các doanh nghiệp vượt qua ma sát kiến thức.

• Độ chính xác: Pryon vượt trội về độ chính xác bằng cách chính xác nạp và hiểu nội dung được lưu trữ trong các định dạng khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Sử dụng các công nghệ tùy chỉnh tiên tiến, Pryon thu hồi kiến thức quan trọng với độ chính xác hơn 90% và cung cấp câu trả lời với thuộc tính rõ ràng cho các tài liệu nguồn. Điều này đảm bảo rằng thông tin được cung cấp là đáng tin cậy và có thể kiểm chứng.
• Quy mô doanh nghiệp: Pryon được xây dựng để xử lý các môi trường doanh nghiệp lớn. Nó mở rộng đến hàng triệu trang nội dung và hỗ trợ hàng nghìn người dùng đồng thời. Pryon cũng bao gồm các kết nối ngoài hộp cho các nền tảng chính như SharePoint, ServiceNow, Amazon S3, Box và nhiều hơn nữa, giúp dễ dàng tích hợp vào các quy trình và hệ thống hiện có.
• Bảo mật: Bảo mật là ưu tiên hàng đầu cho Pryon. Nó bảo vệ chống lại rò rỉ dữ liệu thông qua kiểm soát truy cập cấp tài liệu và đảm bảo rằng các mô hình AI không được đào tạo trên dữ liệu khách hàng. Hơn nữa, Pryon có thể được triển khai trong các môi trường tại chỗ, cung cấp các lớp bảo mật và kiểm soát bổ sung cho thông tin nhạy cảm.
• Tốc độ: Pryon cung cấp triển khai nhanh, với khả năng triển khai có thể trong vòng hai tuần. Nền tảng này có giao diện không cần mã cho việc cập nhật nội dung, cho phép thực hiện các sửa đổi nhanh chóng và dễ dàng. Ngoài ra, Pryon cung cấp tính linh hoạt để chọn mô hình ngôn ngữ lớn công cộng, tùy chỉnh hoặc Pryon phát triển, giúp quá trình triển khai trở nên liền mạch và có thể tùy chỉnh cao.

Đây là lý do tại sao các tổ chức học thuật, các công ty Fortune 500, các cơ quan chính phủ và các tổ chức phi chính phủ trong các lĩnh vực quan trọng như quốc phòng, năng lượng, dịch vụ tài chính và bán dẫn半 dẫn sử dụng chúng tôi.

Pryon nhấn mạnh Trách nhiệm AI với các sáng kiến như tôn trọng quyền tác giả và nguồn gốc đạo đức của dữ liệu đào tạo. Bạn thực hiện các nguyên tắc này trong hoạt động hàng ngày như thế nào?

Khách hàng và đối tác của chúng tôi kiểm soát những gì đi vào phiên bản Pryon của họ. Điều này bao gồm thông tin công khai từ các tổ chức học thuật và cơ quan chính phủ đáng tin cậy, thông tin đã xuất bản mà họ đã cấp phép đúng cách cho tổ chức của mình, thông tin độc quyền tạo thành cốt lõi của IP kinh doanh của họ và nội dung cá nhân cho sử dụng cá nhân. Pryon tổng hợp bốn loại nguồn này thành một đám mây kiến thức thống nhất, hoàn toàn dưới sự kiểm soát của tổ chức tài trợ. Khả năng quản lý an toàn các loại nội dung đa dạng này là lý do tại sao chúng tôi được tin cậy trong các môi trường mạnh mẽ, bao gồm cả cơ sở hạ tầng quan trọng.

Với Pryon gần đây đã bảo đảm 100 triệu đô la trong vòng tài trợ Series B, những ưu tiên hàng đầu của bạn cho sự phát triển và đổi mới của công ty trong những năm tới là gì?

Sau Series B, chúng tôi đang ở trong giai đoạn tăng trưởng ban đầu. Một phần của giai đoạn này là công nghiệp hóa sự phù hợp thị trường sản phẩm mà chúng tôi đã thiết lập để hỗ trợ các môi trường đám mây và loại máy chủ mà khách hàng và đối tác của chúng tôi có thể gặp phải.

Khu vực tập trung đầu tiên là đảm bảo sản phẩm của chúng tôi có thể xử lý các nhu cầu này đồng thời cung cấp cho họ quyền truy cập mô-đun vào các khả năng của chúng tôi để hỗ trợ các quy trình làm việc của họ.

Khu vực lớn thứ hai là phát triển các đối tác mở rộng quy mô có thể xây dựng các thực hành xung quanh công việc của chúng tôi với công cụ của chúng tôi và quản lý sự thay đổi cần thiết khi các tổ chức chuyển đổi để hỗ trợ kỷ nguyên mới của trí tuệ kỹ thuật số. Sự tập trung thứ ba là tiếp tục nghiên cứu và phát triển để ở phía trước của đường cong và định nghĩa trạng thái của nghệ thuật trong không gian này.

Là người đã ở tiền phong của đổi mới AI, bạn nhìn nhận tình hình hiện tại của quy định AI như thế nào và Pryon có thể đóng vai trò gì trong việc định hình các cuộc thảo luận này?

Tôi nghĩ tất cả chúng ta đều tự hỏi thế giới sẽ như thế nào nếu chúng ta có thể quy định một số công nghệ gần hơn với thời điểm sơ sinh của chúng, như phương tiện truyền thông xã hội, một ví dụ. Chúng ta không nhận ra nó sẽ ảnh hưởng đến cộng đồng của chúng ta như thế nào. Các quốc gia khác nhau có quan điểm khác nhau về quy định. Người châu Âu có một quan điểm bị hạn chế một chút phù hợp với giá trị của họ với Đạo luật AI của EU.

Mặt khác, một số môi trường hoàn toàn không bị hạn chế. Tại Hoa Kỳ, chúng tôi đang tìm kiếm sự cân bằng giữa cho phép đổi mới phát triển, đặc biệt là trong các hoạt động thương mại, và bảo vệ các trường hợp sử dụng nhạy cảm để tránh các thiên vị và rủi ro khác, chẳng hạn như trong việc phê duyệt đơn xin vay.

Hầu hết các quy định đều nhắm vào các trường hợp sử dụng nhạy cảm nhất, đặc biệt là trong các ứng dụng tiêu dùng và sử dụng công cộng hoặc chính phủ. Cá nhân, đó là lý do tại sao tôi đang ngồi trong hội đồng quản trị của With Honor, một liên minh lưỡng đảng của các cựu chiến binh, nhà hoạch định chính sách và nhà lập pháp. Chúng tôi đã thấy sự hội tụ, bất kể niềm tin chính trị, về các mối quan ngại về việc giới thiệu công nghệ AI vào tất cả các khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Một phần của vai trò của chúng tôi là ảnh hưởng đến sự tiến hóa của quy định, cung cấp phản hồi để tìm ra sự cân bằng mà tất cả chúng tôi đều mong muốn cho các lĩnh vực công nghệ khác.

Điều gì bạn khuyên các doanh nhân AI khác đang tìm cách xây dựng các giải pháp AI có tác động và có trách nhiệm?

Hiện tại, đây sẽ là một môi trường cả điên rồ và tuyệt vời để phát triển các hình thức ứng dụng AI mới. Nếu bạn không có kinh nghiệm rộng lớn về AI – nói là 10, 20 hoặc 30 năm – tôi sẽ không khuyên bạn nên phát triển một nền tảng AI từ đầu. Thay vào đó, hãy tìm một lĩnh vực ứng dụng mà công nghệ giao với chuyên môn của bạn.

Cho dù bạn là một nghệ sĩ, luật sư, kỹ sư, nhân viên đường dây, bác sĩ hay trong một lĩnh vực khác, việc tận dụng chuyên môn của bạn sẽ mang lại cho bạn một giọng nói duy nhất, quan điểm và sản phẩm trên thị trường. Cách tiếp cận này có khả năng là cách sử dụng tốt nhất thời gian, năng lượng và kinh nghiệm của bạn, thay vì tạo ra một sản phẩm “me too” khác.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Pryon.