伊戈尔·亚布洛科夫，Pryon 首席执行官兼创始人 – 采访系列

伊戈尔·亚布洛科夫 是 Pryon 的首席执行官和创始人。被《语音技术》杂志评为“行业先驱”，他之前创立了业界先驱 Yap，该公司是世界上第一个高精度、全自动的云语音识别平台。在其产品被数十家企业部署后，该公司成为亚马逊的第一家人工智能相关收购公司。该公司的发明后来成为后续产品的核心，如 Alexa、Echo 和 Fire TV。在 IBM 任程序总监期间，伊戈尔领导了设计沃森前身的团队，并开发了世界上第一个多模式 Web 浏览器。

伊戈尔获得了艾森豪威尔和杜鲁门国家安全奖学金，以探索和扩大创业和风险投资在解决地缘政治问题中的作用。作为人工语言技术的创新者，他相信为进入 STEM 领域的其他人提供职业和教育机会。因此，他担任 TechStars 的 Alexa 加速器导师，曾是黑石北卡州创业导师（EIR），并创立了全球塑造者的一个章节，这是一个世界经济论坛的项目。

伊戈尔在宾夕法尼亚州立大学获得了计算机工程学士学位，并被评为杰出的工程校友。他还在北卡罗来纳大学获得了工商管理硕士学位。

您在 AI 领域的旅程始于 Yap 的第一款基于云的语音识别引擎，后来被亚马逊收购。这种经历如何塑造您对 AI 的愿景，并影响您在 Pryon 的当前工作？

我将从我的职业生涯早期开始讲起，因为 Yap 并不是我们第一次处理自然语言交互的经历。

我第一次涉足自然语言交互是在 IBM，那时我在 90 年代初期开始担任实习生，后来成为多模式研究的程序总监。在那里，我有一个团队，发现了可以被认为是沃森的初步版本。它领先于当时，但 IBM 从未批准它。最终，我对这个决定感到沮丧并离开了公司。

大约在那时（2006 年），我从 Broadcom、IBM、Intel、Microsoft、Nuance、NVIDIA 等公司招募了顶级工程师和科学家，共同创立了第一个 AI 云公司 Yap。我们迅速获得了数十家企业和运营商客户，包括 Sprint 和 Microsoft，以及近 5,000 万名平台用户。

由于我们的团队中有前 iPod 工程师，我们能够在创立公司的一年内通过后门进入苹果公司。他们让我们为 Siri 制作原型——这是在 iPhone 发布之前。五年后，我们被亚马逊秘密收购，以开发 Alexa。

您能否详细解释 Pryon 旨在解决的“知识摩擦”概念，以及为什么它对现代企业至关重要？

知识摩擦源于组织历史上缺乏知识的统一体现。虽然我们在大学校园和社区中有这样的知识库，如图书馆，但由于使用了众多供应商，企业侧面上没有知识和数据的统一。

因此，几乎每个组织中的每个人都在寻找他们需要的信息来执行他们的工作和工作流程时感到摩擦。这就是我们看到 Pryon 的机会。我们认为有机会在企业软件栈上添加一个新层，通过使用自然语言提示，可以跨系统记录并检索各种对象类型——文本、图像、视频、结构化和非结构化数据——并在亚秒内将所有内容聚合在一起。

这就是 Pryon 的诞生，世界上第一个 AI 增强的知识云。

Pryon 的平台整合了高级 AI 技术，如计算机视觉和大型语言模型。您能否解释这些组件如何协同工作以增强知识管理？

Pryon 开发了一个人工智能平台（AIP），它将内容从其基本静态单元转换为交互式知识。它通过将摄取管道、检索管道和生成管道整合到单个体验中来实现这一点。该平台利用您的现有系统记录，可以包括各种内容类型，例如 Confluence、Documentum、SAP、ServiceNow、Salesforce、SharePoint 等。该内容可以是音频、视频、图像、文本、PowerPoint、PDF、Word 文件和网页的形式。

AIP 将这些对象转换为知识云，可以发布和订阅任何交互式或感官体验您可能需要。无论人们需要与这种知识交互，还是机器与机器之间需要知识的结合，平台都能确保一致性和可访问性。从本质上讲，它在左侧执行 ETL（提取、转换、加载），并通过 API 提供体验。

Pryon 在开发企业 AI 解决方案时面临的一些关键挑战是什么，您如何解决这些挑战？

由于我们是垂直整合的，我们在准确性、规模、安全性和速度方面获得了最高评分。采用去中心化方法的主要问题之一是，您需要多个不同的供应商并将它们组合在一起以实现我们所做的相同工作流程，您最终会得到性能较低的东西。您无法匹配模型，也没有安全信号像我们一样流经。

这就像 iPhone：苹果有理由自己设计芯片、设备、操作系统和应用程序。通过这样做，他们实现了最高性能和最低能耗。相比之下，其他整合来自不同来源的供应商往往在所有方面都落后一两代。

Pryon 如何确保其 AI 解决方案的准确性、可扩展性、安全性和速度，特别是在大型企业环境中？

得益于强大的检索增强生成（RAG）框架，Pryon 的设计满足了商业的严格要求。使用最佳的信息检索技术，Pryon 安全地提供准确、及时的答案——使企业能够克服知识摩擦。

• 准确性：Pryon 通过精确摄取和理解各种格式的内容来实现高准确性，包括文本、图像、音频和视频。使用先进的自定义开发技术，Pryon 以超过 90% 的准确性检索关键知识，并提供带有清晰归属的答案源文档。这确保提供的信息既可靠又可验证。
• 企业规模：Pryon 的设计可以处理大型企业环境。它可以扩展到数百万页内容，并支持数千名同时在线的用户。Pryon 还包括到主要平台（如 SharePoint、ServiceNow、Amazon S3、Box 等）的预建连接器，使其易于集成到现有的工作流程和系统中。
• 安全性：安全性是 Pryon 的首要任务。它通过文档级访问控制保护免受数据泄露，并确保 AI 模型不会在客户数据上进行训练。此外，Pryon 可以在本地环境中实施，提供额外的安全层和对敏感信息的控制。
• 速度：Pryon 提供快速部署，实施时间最短为两周。该平台具有无代码界面，用于更新内容，允许快速轻松地进行修改。此外，Pryon 提供灵活性，允许您选择公共、自定义或 Pryon 开发的大型语言模型（LLM），使实施过程无缝且高度可定制。

这就是为什么学术机构、财富 500 强公司、政府机构和关键领域（如国防、能源、金融服务和半导体）的非政府组织都采用我们。

Pryon 强调负责任的 AI，包括尊重作者和道德来源的训练数据等举措。您如何在日常运营中实施这些原则？

我们的客户和合作伙伴控制他们的 Pryon 实例中包含的内容。这包括来自信誉良好的学术机构和政府机构的公共信息、他们为其组织获得许可的已发布信息、构成其业务核心知识产权的专有信息以及个人使用的个人内容。Pryon 将这四种源类型合成到一个统一的知识云中，完全由赞助组织控制。这种安全管理多种内容类型的能力就是我们在强大环境中（包括关键基础设施）被信任的原因。

Pryon 近期获得 1 亿美元 B 轮融资，您的公司在未来几年中的首要增长和创新优先事项是什么？

在 B 轮融资之后，我们处于早期增长阶段。这个阶段的一部分是工业化我们已经建立的产品市场适应性，以支持客户和合作伙伴可能遇到的云环境和服务器类型。

第一个重点领域是确保我们的产品能够处理这些需求，同时为他们提供模块化访问我们的功能，以支持他们的工作流程。

第二个主要领域是开发能够围绕我们的工作构建实践并管理组织转型以支持新数字智能时代所需的变化的扩展合作伙伴。第三个重点是继续研发，以保持领先地位并定义该领域的最新技术。

作为 AI 创新领域的先驱，您如何看待当前的 AI 监管状态，您认为 Pryon 可以在塑造这些讨论中发挥什么作用？

我认为我们都想知道，如果我们能够在某些技术诞生初期就对其进行监管，世界会变成什么样，比如社交媒体。我们没有意识到它会对我们的社区产生多大的影响。不同的国家对监管有不同的看法。欧洲人有一个相对受限的视角，与他们的价值观和 EU AI 法案相符。

在另一方面，一些环境完全不受约束。在美国，我们正在寻找在允许创新在商业活动中蓬勃发展的同时，平衡对敏感用例（如贷款申请审批）的保护，以避免偏见和其他风险。

大多数监管措施都针对最敏感的用例，特别是在消费者应用和公共部门或政府使用中。就我个人而言，这就是为什么我在荣誉委员会的董事会上，荣誉委员会是一个由退伍军人、政策制定者和立法者组成的两党联盟。我们已经看到了跨越政治信仰的关注点的汇聚，特别是在人工智能技术引入我们生活的所有方面。我们角色的一部分是影响监管的演变，提供反馈以找到我们曾经希望在其他技术领域中找到的正确平衡。

您会给其他希望建立有影响力和负责任的 AI 解决方案的 AI 企业家什么建议？

现在，对于开发新的 AI 应用形式来说，这将是一个狂野的西部和奇幻的环境。如果您没有在 AI 领域的广泛经验——比如 10 年、20 年或 30 年——我不会建议从头开始构建 AI 平台。相反，找到技术与您的专业领域相交汇的应用领域。

无论您是艺术家、律师、工程师、电工、医生还是其他领域的专业人士，利用您的专业知识都会为您在市场中带来独特的声音、视角和产品。这可能是您时间、精力和经验的最佳利用，而不是创建另一个“跟风”产品。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 Pryon。