James Kaplan, Đồng sáng lập & CEO của MeetKai – Loạt phỏng vấn

James Kaplan là Đồng sáng lập & CEO của MeetKai, một trợ lý AI giúp cuộc sống dễ dàng hơn thông qua hội thoại, cá nhân hóa và kiểm duyệt.

Bạn bắt đầu lập trình khi mới chỉ 6 tuổi, điều gì ban đầu khiến bạn hứng thú với việc lập trình, và bạn đã học những ngôn ngữ nào?

Nguyên nhân là trò chơi Oregon Trail được xây dựng cho Windows 95. Tôi đã bị thu hút và chơi nó mỗi ngày sau giờ học. Tôi đang ở lớp 1, vì vậy không có nhiều việc khác để làm! Tôi bắt đầu suy nghĩ về tất cả những điều tôi muốn thay đổi về trò chơi. Khi tôi còn nhỏ, tôi đã mua một cuốn sách lập trình cơ bản tại một cửa hàng sách địa phương. Tôi đã bị thu hút ngay lập tức và nhanh chóng quên đi động lực ban đầu của tôi về Oregon Trail. Nhưng tôi luôn yêu thích trò chơi, và chúng đã đóng vai trò là động lực để tôi học các ngôn ngữ lập trình mới. Trong những năm tiếp theo, tôi đã học Visual Basic khi tôi cố gắng viết một bot cho NeoPets (nó đã hoạt động) và sau đó là PHP khi tôi 12 tuổi để bắt đầu tạo ra các trang web động. Ngay cả khi đó, động lực của tôi để học PHP là để kiếm tiền mua trò chơi điện tử.

Venture trước của bạn là vận hành một quỹ đầu tư AI, bạn đã học được gì từ kinh nghiệm này?

Điểm takeaway lớn nhất của tôi là loại bỏ ý niệm rằng bạn không thể cạnh tranh với những người khổng lồ trong một không gian đông đúc. Nó có thể rất cám dỗ để nghĩ rằng, trong tài chính, mọi thứ có lợi nhuận đã được khai thác và nắm giữ bởi một người chơi lớn. Tuy nhiên, tôi nhanh chóng nhận ra rằng bạn không nên đánh giá cao đối thủ của mình. Sự lười biếng và quán tính tổ chức cản trở những ý tưởng mới. Những lần khác, một ý tưởng hoặc chiến dịch có thể quá hẹp đối với một công ty lớn hơn. Điều đáng ngạc nhiên là họ cũng có thể nghĩ rằng một điều gì đó quá rủi ro để phát triển, vì vậy nó không đáng để đi ra ngoài vùng an toàn của họ.

Có thể bạn chia sẻ câu chuyện về việc ra mắt trợ lý AI MeetKai?

Tôi đã chán tài chính. Mọi thứ phải được đo lường theo tỷ lệ Sharpe và PnLs. Nó loại bỏ rất nhiều niềm vui của công nghệ, và rất xa so với những gì ban đầu đã đưa tôi vào con đường lập trình. Vào cuối năm 2018, tôi đã nói chuyện với Weili Dai, Đồng sáng lập của MeetKai, về những gì tôi thấy trong cảnh quan công nghệ nói chung. Một trong những quan sát chính của tôi là không gian trợ lý giọng nói đã bị đình trệ. Tất cả các diễn viên chính đều giữ chặt những cách tiếp cận cũ, và người dùng không được hưởng lợi từ công nghệ. Không ai sẵn sàng thử những cách tiếp cận mới, “vì đó không phải là cách X” làm. Không có sự khác biệt. Nếu tôi bắt đầu từ đầu và loại bỏ tất cả (hoặc hầu hết) những ý niệm đã có về “làm thế nào để xây dựng một trợ lý giọng nói”, thì tôi có thể thay đổi cơ bản trải nghiệm người dùng. Chúng tôi đã bắt đầu xây dựng một trợ lý AI thực sự so với một rô-bốt trò chuyện được điều khiển bằng giọng nói. Những bài học kinh nghiệm từ venture trước của tôi kết hợp với sự cố vấn của Weili đã dẫn chúng tôi đến việc thành lập MeetKai.

Ứng dụng MeetKai có những trường hợp sử dụng nào?

Mục tiêu của MeetKai là trở thành Trợ lý AI Concierge đầu tiên. Chúng tôi muốn giúp người dùng trong cuộc sống hàng ngày. Chúng tôi không muốn trở thành một trợ lý theo hướng lệnh. Chúng tôi không hỗ trợ các tính năng như “tăng âm lượng”, “giảm âm lượng”, “hẹn giờ 30 giây”,… bạn có thể hình dung. Tôi tin chắc rằng những tính năng đó không phải là AI, chúng chỉ là đầu vào bằng giọng nói. Nếu bạn nhớ lại những ngày của AskJeeves, ý tưởng toàn bộ là nó là người phục vụ của bạn, không ai sẽ nhân cách hóa Google Assistant. Ngay cả khi Apple Siri hoặc Amazon (AMZN ) Alexa muốn trở thành, không ai nghĩ về chúng như bất cứ điều gì khác ngoài một ứng dụng. Chúng tôi vẫn còn trong giai đoạn đầu, nhưng chúng tôi đã xây dựng tất cả công nghệ cần thiết để thực hiện lộ trình 3-5 năm tới của chúng tôi hướng tới một trợ lý AI thực sự.

Làm thế nào để ngành công nghiệp ngăn chặn một trợ lý AI từ việc giới thiệu sự thiên vị hoặc củng cố sự thiên vị hiện có trong một người dùng?

Có một sự cân bằng tinh tế giữa việc cung cấp kết quả được cá nhân hóa và không tạo ra sự thiên vị. Chúng tôi đã thấy những gì xảy ra khi các nhà nghiên cứu tối ưu hóa cho các biện pháp tương tác trên các nền tảng truyền thông xã hội – nó tạo ra các bong bóng thiên vị. Bước đầu tiên hướng tới điều này như một ngành công nghiệp là phải suy nghĩ lại các chỉ số và KPI của chúng tôi. Tại MeetKai, chúng tôi tối ưu hóa cho sự cân bằng giữa tỷ lệ nhấp và tính mới của nhấp. Trợ lý AI nên được thưởng nhiều hơn cho việc tìm ra một kết quả mới được nhấp vào trong 30% trường hợp, thay vì chỉ kết quả “top” được nhấp vào trong 50% trường hợp. Tuy nhiên, cách tiếp cận này có một sự cố rõ ràng khi xem xét sâu hơn. Điều gì xảy ra nếu kết quả mà AI đưa ra chỉ là kết quả thiên vị cho bong bóng nhỏ của người dùng? Chúng tôi xây dựng AI của mình để đẩy cả hai hướng của vùng cá nhân hóa của người dùng. Nếu người dùng yêu cầu một danh sách các bài viết về bò, thì thay vì trình bày cho họ các bài viết phù hợp với niềm tin của họ, chúng tôi có thể xen kẽ các bài viết ở rìa, hoặc hơi ngoài rìa, của sở thích của họ. Điều này có thể bao gồm một bài viết về đạo đức động vật và biến đổi khí hậu, cũng như một bài viết về lợi ích sức khỏe tiềm năng của chất béo dựa trên động vật.

Trong 5 hoặc 10 năm tới, bạn nhìn thấy tương lai của các trợ lý AI như thế nào?

Trợ lý AI sẽ ngày càng chuyển sang cách tiếp cận dựa trên bên thứ nhất mà MeetKai đã thực hiện. Trong suốt thời gian tồn tại, Alexa và Google đã cố gắng nuôi dưỡng một hệ sinh thái các tiện ích và kỹ năng của bên thứ ba. Điều này dẫn đến một số vấn đề nghiêm trọng về quyền riêng tư. Hơn nữa, MeetKai re, điều này không nói gì về giới hạn trên mà nó đặt ra trên các khả năng. Tôi kỳ vọng nhiều người chơi trong ngành sẽ áp dụng cách tiếp cận mà chúng tôi đã thực hiện, và có những dấu hiệu cho thấy điều này trên toàn bảng.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm về trợ lý AI cá nhân hóa này nên truy cập MeetKai.