艾米公司创始人兼首席执行官史蒂夫·萨尔文 – 采访系列

史蒂夫·萨尔文是艾米公司（Aiimi）的创始人兼首席执行官，艾米公司是一家人工智能平台，自2013年以来一直在悄悄地扩张。作为一名创业者，史蒂夫自公司成立以来就一直自筹资金，并将艾米公司发展到拥有八位数的收入，公司的技术被英国金融行为监管局（FCA）、普华永道（PwC）和英国政府等客户使用。

史蒂夫从80年代开始就在科技行业工作，并曾在大学学习过人工智能。他是一位热衷于打造能够赋予用户更多控制权的技术和人工智能的企业家。

艾米公司的技术使企业能够找到并理解其数据，整合分散的数据、文档和数字信息，帮助团队快速访问所需信息。

您最初在30多年前学习人工智能，学习了什么内容，什么吸引您进入这个领域？

我在1987年于曼彻斯特大学学习计算机科学专业。在此之前，我对计算机产生了浓厚的兴趣，并在12岁时开始自学编程。由于学校不提供计算机课程，我说服了老师让我在附近的一所学院上课，后来我在大学学习了人工智能。我的职业生涯始终围绕着计算机和人工智能展开，最初的兴趣使我走到了今天。

您能否分享您第一家创业公司的故事，该公司部署了下一代文档管理和工作流技术，以及您从这段经历中获得的关键收获？

我于1996年创立了我的第一家公司，受到了我之前在普华永道工作时的一个项目的启发。该项目使我意识到企业内容管理和工作流技术的挑战，我于是创立了APS公司。我们开发了下一代内容管理工具，并与HBOS和Bupa等公司合作。仅两年内，我们的团队就发展到了20人。我在早期作为创业者的经历中吸取了很多教训，但最重要的收获是不要害怕做出决定，即使决定不正确，也可以做出新的决定。在快速发展的创业环境中，必须不断前进。

您能否分享艾米公司的创立故事？

在我卖掉APS公司后，我曾在OpenText公司工作了一段时间。但我发现自己更喜欢作为创业者的角色，能够与客户密切合作。此外，我在行业中的经历使我意识到一个问题，即企业内部结构化数据和非结构化内容之间的巨大差距。

许多企业缺乏对其数据的洞察力，无法理解数据如何被创建、共享和使用。随着企业积累和存储更多数据，问题变得更加严重，员工难以找到所需信息，导致工作效率低下、重复工作和错误的决策。艾米公司的使命是帮助企业找到并理解其数据，赋予他们做出明智决策的能力，实现高效运营并降低风险。简单来说，我们连接人们和洞察力。

艾米公司的技术被像英国金融行为监管局、普华永道和英国政府这样的重要客户使用。是什么使艾米公司的人工智能平台在这些高调客户中脱颖而出？

我们为能够与这些客户合作而感到自豪。我们的方法是使我们与众不同的。我们不仅仅是一家软件供应商，我们是一支由数据、数字和人工智能专家组成的团队，致力于了解客户面临的挑战的细节。我们坚信人工智能技术应该以一种赋予用户更多控制权的方式使用，而不是剥夺他们的控制权。我们还坚信没有一种通用解决方案适用于所有数据管理需求。

我们投入大量时间来了解客户的需求，并根据每个组织的具体情况量身定制我们的技术解决方案和服务。由于客户的需求会随着时间的推移而变化，我们继续与客户密切合作，发展我们的产品和服务，以满足他们不断变化的需求。

除了我们领先的咨询服务外，另一个使我们与众不同的因素是我们能够提供的尖端技术。我们不断投资于艾米公司的知识产权、艾米公司洞察引擎，以及新兴技术，确保我们能够满足最具创新的用例，并解决最棘手的商业挑战。

您是建设赋予用户更多控制权的人工智能的倡导者。您能否详细说明艾米公司的技术如何实现这一目标，以及它对客户运营的影响？

在艾米公司，我们相信人工智能应该赋予用户更多的控制权，而不是剥夺他们的控制权。人工智能应该成为数据质量和洞察力的驱动力，帮助企业做出自信的决策。因此，我们开发了能够帮助组织看到整个数据图景、自动化数据治理和赋予他们获取答案所需的工具。由于数据治理是任何安全和成功的人工智能应用的基础，我们的工具还使组织能够以安全和受控的方式采用人工智能模型。当我们能够将最复杂的非结构化数据转化为高质量的格式时，组织就可以解锁真正的业务价值。

我们的平台还为授权用户提供了对我们人工智能驱动答案的完全可见性。我们使用可解释的方法来构建人工智能，因此用户可以使用我们的交互式仪表板来查看“内部”工作原理，了解数据模型、洞察力和决策过程。这为企业提供了对其数据使用和决策的全面理解和审计跟踪，确保人工智能驱动的答案可用于企业并且安全可靠。

艾米公司洞察引擎旨在解决企业中数据利用不足的问题。您能否解释引擎的工作原理以及它为企业带来的洞察力？

典型的企业使用数百个不同的系统来存储数据。问题是这些系统很快就会过时，且通常无法相互通信。因此，存储在这些系统中的信息会丢失或被遗忘，且无法在员工需要时找到。最近的Gartner研究显示，47%的数字工作者难以找到执行工作所需的信息。艾米公司洞察引擎通过在组织顶部创建数据网格层来解决这一问题，连接这些分散的数据源。

艾米公司洞察引擎发现、丰富和连接信息，使其能够被需要的人立即访问。此外，通过结合以前断开的数据集（如结构化遥测数据和非结构化客户通话记录），可以解锁新的洞察力。这些洞察力帮助团队实现效率、解决商业挑战和发现机会。同时，该工具还可以确定和保护敏感信息，帮助组织降低运营风险。由于每个组织的数据洞察和用例都大不相同，我们与客户密切合作，以帮助每个客户从艾米公司洞察引擎中获得最大收益。

我们最近与一家政府部门的合作是一个很好的例子。他们的分析师团队需要从多个来源的数据中获取准确的信息摘要，以便为政府和公众提供及时、准确的简报。但是，随着数据量的增加，找到、检索和收集所有这些信息变得越来越困难。他们需要一个人工智能驱动的解决方案来简化这个过程，使他们能够更高效、更有效地创建简报。他们选择了艾米公司洞察引擎，因为它能够智能地处理大型数据集，在本例中是新闻来源和网站，并使用安全的生成式人工智能和提取式人工智能模型将这些数据转化为可用的洞察力。有了我们的技术，他们能够提高效率并实现更好的决策。

“影子”人工智能对企业来说可能带来巨大的风险。您能否定义什么是“影子”人工智能，并讨论其相关风险？

“影子”人工智能是指员工在未经雇主同意或不知情的情况下，将人工智能工具（如ChatGPT）连接到他们的工作系统中，通常是出于方便和效率的考虑。虽然员工可能有良好的意图，但“影子”人工智能可能会带来严重的数据安全风险。

首先，员工可能会在不知不觉中将敏感信息输入人工智能模型，且无法保证这些数据不会泄露到公众领域。未经IT领导审查的生成式人工智能工具可能不可靠，尤其是用于不适当的用例时，可能会产生不准确的结果。这些看似令人信服的结果可能会被用户忽略，导致决策不佳，给公司带来巨大的成本。

为了避免“影子”人工智能，教育团队了解安全和道德的人工智能实践至关重要，并提供明确的指导，说明哪些人工智能工具可以在工作中安全使用。我建议完全避免在企业数据中使用公共大型语言模型。相反，投资安全、可靠和强大的人工智能工具，使员工能够高效地完成工作，而无需使用未经授权、可能不安全的工具。

在企业中安全地实施人工智能至关重要。艾米公司采取什么措施来确保其人工智能解决方案的安全性和完整性？

安全性是艾米公司洞察引擎和我们所有技术的核心。我们的内置人工智能和数据治理工具包为客户提供了完全的控制权，使他们能够了解个人或敏感数据的存储位置和我们的人工智能平台在其业务中的运行情况。他们还可以“跟踪和追溯”每个用户与人工智能系统的交互，并自动验证用于生成答案的数据来源，具有完整的可追溯性和数据血统。由于我们使用一系列人工智能模型，这些模型由我们的企业人工智能平台根据可靠性、安全性和执行任务的成本自动选择，我们可以根据每个客户的具体要求严格控制安全性、速度和成本等因素。例如，确保所选的人工智能模型符合ISO 8000标准，或者考虑NCSC指导、GDS和/或DevSecOps原则。

展望未来，您对人工智能和数据管理的哪些发展最为兴奋，并且艾米公司如何准备将这些进步融入其产品中？

人工智能驱动的数据洞察的可能性是无穷的，尤其是对于那些做好数据治理、数据质量和信息检索基础的组织。目前，我们专注于探索在业务中使用生成式人工智能的最佳用例，并相应地开发我们的产品路线图。例如，我们帮助客户确定人工智能可以带来最大价值的领域，例如将非结构化数据转化为结构化格式，以支持下游决策。对于刚刚开始使用人工智能的企业来说，这是一个很好的起点，因为它提供了切实的好处和快速的投资回报率。我们还支持现有客户采取下一步行动，确保他们能够充分利用不断演进的技术。

我们计划在未来一年内扩大我们的团队规模。我们期待欢迎新成员加入我们的多元化和包容性的艾米公司社区。这将使我们能够继续增长、创新和增强我们的产品，满足客户不断变化的需求。

感谢这次精彩的采访，希望读者能够通过访问艾米公司的网站来了解更多信息。