埃里克·施瓦茨，Tricon Infotech 首席AI官（CAIO）- 采访系列

埃里克·施瓦茨是Tricon Infotech的首席AI官（CAIO），一家领先的咨询和软件服务公司。Tricon Infotech通过自定义产品和企业实施提供高效、自动化的解决方案和全面的数字转型。

埃里克·施瓦茨是一位经验丰富的技术高管和企业家，在科技行业拥有二十多年的经验，专注于人工智能、信息检索和知识发现的交叉点。在他的职业生涯中，埃里克一直处于将人工智能集成到搜索技术中的前沿，显著提高了用户交互和信息可访问性。他曾在康卡斯特、爱思唯尔和微软等公司担任关键高级职位，领导了开创性的人工智能、搜索和LLM计划。

埃里克的职业生涯以其对创新的奉献和对合作的信念为标志。他一直推动团队快速交付开创性的解决方案，确立自己作为技术社区中值得信赖的领导者。他的工作，最近在爱思唯尔的Scopus AI项目中，体现了他重新定义我们与信息交互和与用户建立信任关系的界限的承诺。

作为首席AI官（CAIO），埃里克利用他的丰富经验为Tricon客户开发和实施全面的人工智能战略。他的周密流程不仅使人工智能变得更容易理解，还确保这些企业能够在人工智能技术的竞争格局中取得成功和蓬勃发展。埃里克热衷于促进增长和创新，分享他的见解以激励和赋予组织有效利用人工智能的变革力量。

您能分享一些您职业生涯的亮点，它们让您成为Tricon Infotech的首席AI官吗？

我整个职业生涯都沉浸在信息检索领域。我的旅程始于90年代初，当时我担任网络管理员，见证了互联网的黎明。在这个形成期，我专注于为政府机构、大学和媒体公司构建数字图书馆，这为我在数字信息系统方面的专业知识奠定了基础。

在2000年代，我转向与搜索引擎供应商合作，磨练了我的搜索技术技能。我的职业生涯的这一阶段以显著的增长和学习为标志，通过各种收购，最终让我加入了微软。在微软，我在开发和增强知识发现平台方面发挥了关键作用，推动创新并提高了用户的信息可访问性。

在微软任职后，我在康卡斯特和爱思唯尔等大公司领导了计划，负责运行大规模的知识发现平台。这些经历对我的人工智能和信息检索方法产生了深远的影响，最后让我来到了Tricon Infotech的首席AI官职位。这里，我利用我的丰富经验来驱动人工智能战略和解决方案，赋予我们的客户利用其数据的全部潜力。

您在康卡斯特、爱思唯尔和微软等公司的经历如何影响您将人工智能和搜索技术整合的方法？

在我的整个职业生涯中，我一直专注于自然语言处理（NLP）技术和机器学习。最初，这些技术基于简单的基于规则的系统。然而，随着数据集的增长和计算能力的增强，我们开始通过自动收集数据并将其反馈到算法中来显著提高用户体验，从而提高性能。

在微软，我在收购FAST后担任SharePoint团队的产品经理，负责将高级搜索技术集成到企业内容管理系统中，提高了业务的信息检索和协作能力。

在康卡斯特，我构建了一个知识发现平台，支持他们整个视频业务，允许用户跨设顶盒、移动设备和网络设备搜索和发现内容。这个搜索引擎可以处理每天超过10亿个请求，通过提供快速和准确的内容推荐和搜索结果来显著提高用户体验。

最具变革性的经历之一是在爱思唯尔，我们为他们最受信赖的产品Scopus推出了基于生成式人工智能的体验。这个计划利用了大型语言模型（LLM）来帮助用户提出更好的问题并从学术交流数据库中的深入技术内容中获得更准确的答案。这种LLM驱动的方法确保了数据库中超过9,000万篇文章的完整准确性和可靠性，展示了人工智能增强学术研究和知识传播的力量。

您对当前的生成式人工智能和其潜在应用的进展最感兴趣的是什么？

信息检索中最大的历史挑战之一是保持上下文。对于人类来说，这是一个自然的过程，但对于机器来说，找到信息传统上是一种交易性的体验：提出问题，得到答案。深入研究一个主题需要提出越来越具体的问题。生成式人工智能革命了这种方法，实现了更具对话性和上下文交互，类似于与刚刚认识的人进行自然对话。

此外，生成式人工智能结合了其他增强深入理解的技术，这些技术传统上对传统搜索引擎来说很困难。例如，大型语言模型（LLM）可以无缝地处理语气、情感分析、语义理解和消歧等方面。这些功能使LLM能够轻松掌握人类语言和上下文的细微差别，提供更准确和有意义的响应，这让我感到最兴奋，因为它为各个领域创造了更多直观、响应式和智能应用的可能性。

Tricon Infotech的生成式人工智能方法与行业其他公司有何不同？

在生成式人工智能领域，有两个主要的关注点。第一个是训练和微调人工智能模型，这个领域得到了一些最大的技术供应商的关注。第二个领域是生成式人工智能的实际应用，即使用生成式人工智能来创建有价值的产品和服务。

Tricon Infotech专注于后者。我们的方法是独特的，因为我们强调实际应用和快速部署。我们开发了一个全面的计划，帮助企业领导者快速识别生成式人工智能的最有影响力的用例。我们的流程包括快速原型解决方案，允许客户使用自己的数据在人工智能沙盒中工作。这种方法确保他们可以看到有形的结果，并在开发周期早期与人工智能驱动的洞察力进行交互。

此外，我们对时间到价值有着激进的关注。我们的目标是帮助客户在90天内构建和部署面向消费者的应用程序。这种加速的时间表不仅推动了更快的创新，还确保了企业能够快速利用生成式人工智能的好处，创造新的收入流，并提高客户满意度。

您能讨论一下在企业解决方案中实施大型语言模型（LLM）和生成式人工智能的一些关键挑战吗？

在企业解决方案中实施大型语言模型（LLM）和生成式人工智能提出了几个新兴的挑战。首要的挑战是信任。企业必须确保人工智能系统不会损害其知识产权或敏感的企业信息。确保数据安全并获得人工智能不会滥用数据的适当保证至关重要，以获得信任。

第二个挑战是幻觉的问题。生成式人工智能有时会产生自信的答案，但事实上是不准确的。这可能会破坏人工智能系统的可靠性。例如，微调模型和使用检索增强生成（RAG）等技术可以通过确保人工智能响应建立在准确的数据基础上来减轻幻觉的发生。

第三个重大挑战是成本。许可和扩展大型语言模型可能非常昂贵。即使是微软、亚马逊和谷歌等主要提供商的企业产品也带有高昂的入门费用和最低要求。因此，企业必须密切监控和管理投资回报率（ROI），以确保人工智能解决方案的部署在经济上是可行的。

您能解释Tricon Infotech用来开发定制的生成式人工智能企业解决方案的结构化方法吗？

Tricon Infotech是一家产品开发公司，通过提供全栈产品团队而不是传统的员工增强来提供托管服务。我们的方法涉及部署整个产品团队，可以管理产品开发生命周期的每个方面，包括用户研究、用户体验设计（UX）、前端和后端开发、测试自动化、部署、扩展和持续运营。

这种全面的托管服务模型确保我们的客户可以专注于从其数据中捕获价值，而无需管理单独的资源。我们的主要驱动力是时间到价值，这意味着我们优先快速高效地交付有形的好处。我们的雄心壮志是通过不断为客户增加价值并迭代功能开发流程来建立与客户的长期关系。

我们的结构化方法旨在灵活和响应迅速，能够快速适应人工智能领域的新挑战和机遇。通过利用我们多学科团队的全部能力，我们提供高度定制的生成式人工智能解决方案，专门针对每个企业的特定需求。这种方法不仅使我们与传统的员工增强公司区别开来，还确保我们提供整体的端到端解决方案，从而对业务产生重大影响。

Tricon的生成式人工智能解决方案成功解决了哪些现实世界问题的例子？

1. 电子学习 – 将传统媒体和遗留教育材料转换为交互式多模式内容。这使我们的客户能够重用现有内容以适应新的学习方式，并在学习者已经存在的不同平台上接触他们。另外，内容可以转换为超个性化的学习计划，可以自动适应学习者的需求和学习风格（音频、视觉等）。
2. 私人人工智能 – 帮助客户构建信任的企业人工智能解决方案，这些解决方案保持私有并尊重客户访问规则，同时保持成本并帮助跨企业的各个功能扩展。这些私人人工智能不仅会为企业服务，还会为我们的客户生成新的收入流。
3. 流程自动化 – 许多组织仍然依赖手动流程和数据集成。人工智能有助于通过创建智能层来连接各种系统，这些智能层不仅可以验证数据，还可以理解由独特的数据集或工具创建的独特信号，并帮助高效地将工作流路由并识别供应链问题。

在快速发展的人工智能领域中，持续学习和成长扮演着什么角色？

人工智能领域面临的最重大挑战之一是提升人才库的技能。有一代工人直观地理解人工智能工具和技术。然而，还有一代人需要掌握这些工具和技术可以做什么和不能做什么。持续学习对于弥合这一差距至关重要。

人工智能工具有潜力大幅提高生产力，使企业能够用更少的资源在更短的时间内实现更多的目标，从而减少时间框架和成本。为了实现这些好处，员工必须愿意学习新的工作方式，并将这些工具融入他们的工作流程中。

此外，解决对工作保障的恐惧至关重要。员工必须了解，接受持续学习和成长的人将更好地将新的人工智能工具融入他们的日常例行工作中，最后将拥有更好的工作保障。现实是，成功在人工智能驱动的未来将属于那些积极寻求了解和利用这些不断演变的技术的人。

您如何看待人工智能在未来十年中转变搜索技术和用户交互的未来？

我们已经正在见证从传统搜索引擎到生成式人工智能工具用于初始查询的重大转变。这种转变是由生成式人工智能提供直接答案和解决方案的能力驱动的，消除了独立遍历多个网站或资源的需要。在不久的将来，人工智能出席会议、采取行动和处理例行任务将变得司空见惯，导致企业内某些职能的角色大幅减少。

剩下的一个关键挑战是如何在这个新格局中让生成式人工智能变现。传统的广告模式可能会面临重大障碍。我的预测是，数据将变得越来越有价值，像货币一样流通，当我们在这个新世界中导航时。这种转变将需要利用人工智能的独特能力，同时确保用户和企业能够从他们的交互中获得有形的价值的创新商业模式。

总体而言，人工智能在搜索技术和用户交互中的未来承诺是变革性的，使信息检索更加直观和高效，同时重塑我们对数字交互和企业功能的方法。

您会给希望利用人工智能推动成功和创新的事业提供什么实用的建议？

不要害怕这项技术。首先，请确保为您的员工提供人工智能工具，以确保您的数据和知识产权保持安全。许多员工已经在使用人工智能工具，但如果没有适当的治理，就存在滥用的风险。因此，培训您的员工以了解所涉及的风险以及如何安全有效地使用这些工具至关重要。

此外，密切关注成功的衡量标准至关重要。人工智能工具可能很昂贵，但成本预计会随时间的推移而降低。然而，保持对投资回报率（ROI）的清晰关注点至关重要，以管理成本并了解对业务的影响。通过这样做，您可以利用人工智能来推动创新和成功，同时确保好处大于费用。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问Tricon Infotech。