Pryon 首席执行官兼创始人伊戈尔·亚布洛科夫 – 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”，他此前创立了业界先驱 Yap，这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首个与人工智能相关的收购。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 Watson 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方面的作用。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，曾是黑石北卡创业公司的创始人，并创立了世界经济论坛的一个全球塑造者计划的分会。

伊戈尔拥有宾夕法尼亚州立大学的计算机工程学士学位，在那里他被评为杰出的工程校友，并拥有北卡罗来纳大学的工商管理硕士学位。

您在人工智能领域的旅程始于 Yap 的第一个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人工智能的愿景并影响您在 Pryon 的当前工作？

我将从我职业生涯的早期开始讲起，因为 Yap 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 开始的，我最初是 90 年代初期的实习生，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婴儿版的 Watson。它远远领先于当时，但 IBM 从未批准过它。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），我招募了来自 Broadcom (AVGO ) 、IBM、Intel (INTC ) 、Microsoft (MSFT ) 、Nuance、NVIDIA (NVDA ) 等公司的顶级工程师和科学家，共同创立了第一个人工智能云公司 Yap。我们迅速获得了数十家企业和运营商客户，包括 Sprint 和 Microsoft，以及平台上的近 5,000 万用户。

由于我们的团队中有前 iPod 工程师，我们能够在公司成立一年的时间内与苹果公司建立后门联系。他们让我们为 iPhone 发布前制作了 Siri 的原型。五年后，我们被亚马逊秘密收购，以开发 Alexa。

您能否详细说明 Pryon 致力于解决的“知识摩擦”概念，以及为什么它对现代企业至关重要？

知识摩擦源于这样一个事实：组织在历史上没有一个统一的知识实例。虽然我们在大学校园和社区中拥有图书馆等知识库，但由于使用了各种供应商，企业方面没有统一的数据和知识。

因此，几乎每个组织的每个人都在寻找执行工作和工作流程所需的信息时感到摩擦。这就是我们看到 Pryon 机会的地方。我们认为有机会在企业软件栈上添加一个新层，使用自然语言提示，遍历记录系统，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 诞生的原因，Pryon 是世界上第一个人工智能增强的知识云。

Pryon 的平台集成了先进的人工智能技术，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集成到单个体验中来实现这一点。该平台连接到现有的记录系统，可以包括各种内容类型，例如 Confluence、Documentum、SAP、ServiceNow (NOW ) 、Salesforce (CRM ) 、SharePoint 等。这些内容可以是音频、视频、图像、文本、PowerPoint、PDF、Word 文档和网页的形式。

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。无论人们需要与这些知识进行交互，还是机器与机器交易需要所有这些不同知识的结合，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。

在开发企业人工智能解决方案方面，Pryon 面临哪些关键挑战，以及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。采用分解方法的主要问题在于，您需要几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，这样做的结果往往性能较差。您无法匹配模型，也无法像我们这样拥有安全信令。

这就像 iPhone：苹果之所以能够自己设计芯片、设备、操作系统和应用程序，是因为他们能够实现最高性能和最低能耗。相比之下，其他从多个来源集成的供应商往往落后一代或两代。

Pryon 如何确保其人工智能解决方案的准确性、可扩展性、安全性和速度，特别是在大规模企业环境中？

在强大的检索增强生成（RAG）框架的支持下，Pryon 的设计旨在满足商业的严格要求。使用最先进的信息检索技术，Pryon 可以安全地提供准确、及时的答案 —— 为企业赋予克服知识摩擦的能力。

• 准确性： Pryon 通过精确摄取和理解存储在各种格式中的内容（包括文本、图像、音频和视频）来实现高准确性。使用先进的自定义技术，Pryon 可以检索具有使命批判性知识的准确性超过 90%，并提供具有明确归属的答案源文档。这确保提供的信息既可靠又可验证。
• 企业规模： Pryon 的设计旨在处理大规模企业环境。它可以扩展到数百万页内容，并支持数千个并发用户。Pryon 还包括到主要平台（如 SharePoint、ServiceNow、Amazon (AMZN ) 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，并确保人工智能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，为敏感信息提供额外的安全层和控制。
• 速度： Pryon 提供快速部署，实施时间最短可达两周。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。另外，Pryon 提供了选择公共、自定义或 Pryon 开发的大型语言模型（LLM）的灵活性，使实施过程顺畅高效。

这就是为什么学术机构、财富 500 强公司、政府机构和国防、能源、金融服务和半导体等关键领域的非政府组织都依赖我们。

Pryon 强调负责任的人工智能，包括尊重作者和道德获取训练数据等举措。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。这些内容包括来自可信学术机构和政府机构的公共信息、他们为其组织适当许可的已发布信息、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。这种能力使我们能够在强大的环境中（包括关键基础设施）安全地管理各种内容类型。

Pryon 近期获得 1 亿美元 B 轮融资，您的公司在未来几年的增长和创新方面有哪些首要任务？

在 B 轮融资之后，我们处于早期增长阶段。其中一个阶段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可以围绕我们的工具和管理必要变革的扩展伙伴，以支持组织转型为新的数字智能时代。第三个重点是继续研发，以保持在这一领域的领先地位并定义该领域的最新状态。

作为人工智能创新领域的先驱，您如何看待当前的人工智能监管，您认为 Pryon 在塑造这些讨论中可以发挥什么作用？

我认为我们都想知道，如果我们能够在技术诞生初期就监管一些技术，世界会如何发展。例如，我们没有意识到社交媒体将如何影响我们的社区。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，与欧盟人工智能法相符。

另一方面，一些环境完全不受约束。在美国，我们正在寻找允许创新蓬勃发展（尤其是在商业活动中）和保护敏感用例（如批准贷款申请）以避免偏见和其他风险之间的平衡。

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。个人而言，我是荣誉委员会的董事会成员，这是一个由退伍军人、政策制定者和立法者组成的两党联盟。我们已经看到，无论政治信仰如何，人们都对人工智能技术在我们生活的各个方面的引入表示担忧。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希望在其他技术领域看到的平衡。

您会给其他希望建立有影响力和负责任的人工智能解决方案的企业家什么建议？

现在，开发新的人工智能应用将会是一个狂野的西部和一个奇幻的环境。如果您没有在人工智能方面拥有 10 年、20 年或 30 年的丰富经验，我不会建议从头开始开发人工智能平台。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、线路工、医生还是其他领域的专业人士，利用您的专业知识都将为您带来市场中的独特声音、视角和产品。这可能是使用您的时间、精力和经验的最佳方式，而不是创建另一个“跟风”产品。

感谢这次精彩的采访，希望读者能够通过访问 Pryon 来了解更多信息。