Igor Jablokov是Pryon的首席执行官兼创始人。他被《语音技术杂志》评为“行业杰出人物”，此前他创立了行业先驱 Yap，这是世界上第一个高精度、全自动语音识别云平台。在其产品被数十家企业部署后，该公司成为亚马逊首个与人工智能相关的收购对象。该公司的发明随后成为 Alexa、Echo 和 Fire TV 等后续产品的核心。作为 IBM 的项目总监，Igor 领导的团队设计了 Watson 的前身，并开发了世界上第一个多模式 Web 浏览器。
伊戈尔曾获得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。作为人类语言技术的创新者，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 Accelerator 的导师，曾担任 Blackstone NC 驻地企业家 (EIR)，并创立了世界经济论坛全球杰出青年计划的一个分会。
Igor 拥有宾夕法尼亚州立大学计算机工程学士学位，并被评为该校杰出工程校友，此外还拥有北卡罗来纳大学的工商管理硕士学位。
您在 AI 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。那段经历如何塑造了您对 AI 的愿景并影响了您目前在 Pryon 的工作？
我的职业生涯开始得比较早，因为 Yap 并不是我们第一次处理自然语言交互。
我第一次涉足自然语言交互是在 IBM，20 世纪 90 年代初，我在那里以实习生的身份开始工作，最终成为多模式研究项目总监。在那里，我带领一个团队开发了所谓的“婴儿版 Watson”。它远远领先于时代，但 IBM 从未批准它。最终，我对这个决定感到沮丧，于是离开了。
大约在那个时候（2006 年），我从博通、IBM、英特尔、微软、Nuance、NVIDIA 等公司招募了顶尖工程师和科学家，创办了第一家 AI 云公司 Yap。我们很快就获得了数十家企业和运营商客户，包括 Sprint 和微软，平台上的用户数量接近 50,000,000 人。
由于我们团队中有前 iPod 工程师，因此在公司成立一年内，我们就得以与 Apple 建立秘密联系。他们邀请我们参与 Siri 的原型设计——当时 iPhone 尚未发布。五年后，我们被 Amazon 秘密收购，并为其开发 Alexa。
您能详细阐述一下 Pryon 旨在解决的“知识摩擦”概念以及它对现代企业至关重要的原因吗？
知识摩擦源于这样一个事实：从历史上看，组织没有一个统一的知识实例。虽然我们在大学校园和公民社区中以图书馆的形式拥有这样的知识库，但由于企业使用的供应商众多，因此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在寻找完成工作和工作流程所需的信息时都会感到不便。这正是我们看到 Pryon 的机会所在。我们认为，在企业软件堆栈之上有一个新层的机会，通过使用自然语言提示，它可以遍历记录系统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），并在亚秒级响应时间内将所有内容整合在一起。
这就是全球第一个AI增强知识云Pryon的诞生。
Pryon 的平台集成了计算机视觉和大型语言模型等先进的人工智能技术。您能解释一下这些组件如何协同工作以增强知识管理吗？
Pryon 开发了人工智能平台 AIP，可将内容从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一体验中来实现这一点。该平台利用您现有的记录系统，其中可以包含各种内容类型，例如 Confluence、Documentum、SAP、ServiceNow、Salesforce、SharePoint 等。这些内容可以是音频、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，然后可以发布和订阅您可能需要的任何交互式或感官体验。无论是人们需要与这些知识互动，还是机器对机器的交易需要整合所有这些不同的知识，该平台都能确保一致性和可访问性。本质上，它在左侧执行 ETL（提取、转换、加载），在右侧通过 API 为体验提供支持。
Pryon 在开发企业用 AI 解决方案时面临哪些主要挑战？您如何应对这些挑战？
由于我们是垂直整合的，我们在准确性、规模、安全性和速度方面都获得了最高评价。解构方法的一个问题是，你需要几个不同的供应商，并将它们组合在一起，以实现与我们相同的工作流程，最终你会得到性能较差的东西。你无法匹配模型，也没有安全信号流过。
就像 iPhone 一样：Apple 自己开发芯片、设备、操作系统和应用程序是有原因的。通过这样做，他们以最低的能耗实现了最高的性能。相比之下，从多个不同来源集成的其他供应商往往总是落后他们一两代。
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，尤其是在大型企业环境中？
Pryon 拥有强大的检索增强生成 (RAG) 框架，旨在满足企业的严格要求。Pryon 使用一流的信息检索技术，安全地提供准确、及时的答案，帮助企业克服知识障碍。
- 准确性：Pryon 能够精确地提取和理解以各种格式存储的内容，包括文本、图像、音频和视频，从而在准确性方面表现出色。Pryon 使用先进的定制开发技术，能够以超过 90% 的准确率检索关键任务知识，并提供明确归因于源文档的答案。这确保所提供的信息既可靠又可验证。
- 企业级：Pryon 专为处理大型企业环境而构建。它可扩展到数百万页内容并支持数千个并发用户。Pryon 还包括与 SharePoint、ServiceNow、Amazon S3、Box 等主要平台的开箱即用连接器，使其易于集成到现有工作流程和系统中。
- 安全性：安全性是 Pryon 的首要任务。它通过文档级访问控制防止数据泄露，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，为敏感信息提供额外的安全和控制层。
- 速度：Pryon 提供快速部署，最快两周即可实施。该平台具有无代码界面来更新内容，允许快速轻松地进行修改。此外，Pryon 还提供了选择公共、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、政府机构以及国防、能源、金融服务和半导体等关键领域的非政府组织都利用我们的原因。
Pryon 强调负责任的人工智能，并采取尊重作者身份和合乎道德地采购训练数据等举措。您如何在日常运营中贯彻这些原则？
我们的客户和合作伙伴可以控制进入 Pryon 实例的内容。这包括来自受信任的学术机构和政府机构的公开信息、已为组织获得适当许可的发布信息、构成其业务核心 IP 的专有信息以及供个人使用的个人内容。Pryon 将这四种源类型综合成一个统一的知识云，完全由赞助组织控制。这种安全管理各种内容类型的能力是我们在包括关键基础设施在内的强大环境中受到信任的原因。
Pryon 最近获得了 1 亿美元的 B 轮融资，未来几年您对公司发展和创新的首要任务是什么？
B 轮融资后，我们处于早期增长阶段。此阶段的一部分是实现我们已建立的产品市场契合度的工业化，以支持我们的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满足这些需求，同时为他们提供模块化访问我们的能力以支持他们的工作流程。
第二个主要领域是发展可扩展的合作伙伴，他们可以利用我们的工具围绕我们的工作开展实践，并在组织转型以支持数字智能的新时代时管理必要的变革。第三个重点是持续研发，以保持领先地位并确定该领域的最新水平。
作为人工智能创新领域的先锋，您如何看待当前的人工智能监管现状？您认为 Pryon 在引导这些讨论中可以发挥什么作用？
我想我们都想知道，如果我们能够监管一些尚处于起步阶段的技术，比如社交媒体，世界会变成什么样子。我们没有意识到这会对我们的社区产生多大的影响。不同的民族国家对监管有不同的看法。欧洲人的看法有些局限，他们的价值观与欧盟人工智能法案相符。
另一方面，有些环境完全不受约束。在美国，我们正在寻找一种平衡，既要允许创新蓬勃发展（尤其是在商业活动中），又要保护敏感用例以避免偏见和其他风险（例如在批准贷款申请时）。
大多数法规往往针对最敏感的用例，特别是在消费者应用和公共部门或政府用途中。就我个人而言，这就是我加入 With Honor 董事会的原因，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。无论政治信仰如何，我们都看到人们对将人工智能技术引入我们生活的各个方面的担忧趋于一致。我们的部分职责是影响法规的演变，提供反馈以找到我们都希望在其他技术领域实现的正确平衡。
您会给其他寻求构建有影响力且负责任的 AI 解决方案的 AI 企业家什么建议？
目前，开发新型人工智能应用既是狂野西部，也是奇幻环境。如果你在人工智能方面没有丰富的经验（比如 10 年、20 年或 30 年），我不建议从头开始开发人工智能平台。相反，你应该找到一个技术与你的专业知识相交叉的应用领域。
无论您是艺术家、律师、工程师、线路工人、医生还是其他领域的从业者，利用您的专业知识都能让您在市场上拥有独特的声音、视角和产品。这种方法可能是您时间、精力和经验的最佳利用方式，而不是创造另一个“我也是”的产品。
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