मैसा के संस्थापक डेविड विलालोन और जोचेन डोपेलहैमर हैं
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में भरोसे का मुद्दा है। जेनेरिक एआई और बड़े भाषा मॉडल के बारे में सभी प्रचार के बावजूद, कई उद्यम वास्तव में प्रौद्योगिकी को अपनाने के लिए अनिच्छुक हैं। वे अच्छी तरह से प्रलेखित मतिभ्रम के बारे में चिंतित हैं जो एलएलएम उत्पन्न करने की संभावना रखते हैं और वे ब्लैक-बॉक्स सिस्टम की अस्पष्टता को नापसंद करते हैं जहां वे यह जांच नहीं कर सकते हैं कि मॉडल अपने परिणामों पर कैसे पहुंचा।
स्पैनिश स्टार्ट-अप मैसा ने वादा किया है कि वह इन समस्याओं से निपट सकता है। और जबकि यह एक ऐसी दुनिया है जहां प्रौद्योगिकीविद् अपने नवाचार के लिए बड़े-बड़े दावे करते हैं, कंपनी ने कुछ प्रभावशाली समर्थकों का समर्थन हासिल किया है। इसने हाल ही में विलेज ग्लोबल से 5 मिलियन डॉलर की फंडिंग जुटाई है, जो कि बड़े तकनीकी नेताओं, मार्क जुकरबर्ग, एरिक श्मिट और जेफ बेजोस द्वारा समर्थित उद्यम पूंजी फर्म है, जो एनएफएक्स, सिकोइया स्काउट प्रोग्राम और कई अन्य व्यापारिक स्वर्गदूतों के साथ निवेश कर रही है।
मैसा के सह-संस्थापक और सीईओ डेविड विलालोन कहते हैं, “हमारा विचार है कि कई एआई कंपनियों का दृष्टिकोण काम नहीं करेगा क्योंकि वे उद्यमों से अपने मॉडलों पर आंख मूंदकर भरोसा करने के लिए कह रहे हैं।” “इसके अलावा, उनके मॉडल सबसे संभावित परिणाम के आधार पर उत्तर देते हैं, तब भी जब डेटा में बड़े अंतराल होते हैं, जिसका अर्थ है कि यह अपरिहार्य है कि वे कभी-कभी मतिभ्रम करेंगे।”
विलालोन का कहना है कि उद्यम तेजी से इन खामियों से बहुत सावधान हो गए हैं। वह अमेज़ॅन के हालिया शोध की ओर इशारा करते हैं, जिसमें पाया गया कि जहां 25% व्यवसायों ने जेनरेटिव एआई के साथ प्रयोग करना शुरू कर दिया था, वहीं केवल 6% ने प्रौद्योगिकी को लाइव उत्पादन वातावरण में उपयोग करने के लिए रखा था। इस समूह के भीतर भी, कुछ व्यवसायों ने कठिनाइयों का सामना करने के बाद प्रौद्योगिकी का उपयोग करने से हाथ खींच लिया है।
विलालोन और सह-संस्थापक जोचेन डोपेलहैमर, जो अब कंपनी के सीओओ हैं, ने मैसा में कुछ अलग बनाने की योजना बनाई। विलालोन बताते हैं, “हमारे साथ बुनियादी अंतर यह है कि हम जवाब देने के लिए एआई का उपयोग नहीं करते हैं।” “हम उत्तर पाने की प्रक्रिया देने के लिए एआई का उपयोग करते हैं।”
यदि यह थोड़ा सूक्ष्म लगता है, तो विलालोन को स्कूल में छात्रों के अनुभव के बारे में बात करने का शौक है। “आपके गणित शिक्षक यह नहीं चाहते थे कि आप उन्हें उनके द्वारा निर्धारित समस्या का उत्तर दें; वह यह भी चाहता था कि आप यह दिखाएँ कि आपने इसे कैसे पूरा किया, ताकि उसे विश्वास हो सके कि आप समझ गए हैं कि आप क्या कर रहे हैं।
व्यवहार में, मैसा की तकनीक – जिसे विंची केपीयू कहा जाता है – जटिल कार्यों को पूरा करने के लिए Google जेमिनी और एंथ्रोपिक क्लाउड जैसे मौजूदा एलएलएम का उपयोग करती है। लेकिन, गंभीर रूप से, यह उपयोगकर्ताओं को चरण-दर-चरण अपने परिणामों के माध्यम से ले जाता है, ताकि वे देख सकें कि वे कहाँ से आए हैं – और जांचें कि वे उनसे खुश हैं। विचार एक ऐसा मॉडल पेश करना है जो अधिक सटीक हो, लेकिन पूरी तरह से पारदर्शी भी हो; उपयोगकर्ता निर्णय लेने की प्रक्रिया के हर चरण का पता लगा सकते हैं और ऑडिट कर सकते हैं, प्रौद्योगिकी को अपने व्यावसायिक वर्कफ़्लो में शामिल कर सकते हैं और साथ ही यह भी देख सकते हैं कि यह क्या कर रहा है।
कई उद्यमों के लिए, यह महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, मैसा एक बड़ी वित्तीय सेवा फर्म के साथ काम कर रही है जिसने पहले एआई अपनाने से हाथ खींच लिया था क्योंकि उसे ग्राहकों को सिफारिशें करने में बहुत असहजता महसूस होती थी जहां वह यह नहीं बता पाती थी कि यह उन तक कैसे पहुंची। एक अन्य ग्राहक, एक बड़ी अंतरराष्ट्रीय कार निर्माता, अपनी आपूर्ति श्रृंखला में जोखिम का विश्लेषण करने के लिए मैसा का उपयोग कर रही है, जहां अप्रत्याशित समस्याएं – और गलत एआई परिणाम – उत्पादन में रुकावट ला सकते हैं। अन्यत्र, एक तेल और गैस कंपनी ऐसे उद्योग में अपनी महत्वपूर्ण अनुपालन जिम्मेदारियों का प्रबंधन करने के लिए मैसा का उपयोग कर रही है जहां सुरक्षा मुद्दों के जीवन और मृत्यु के परिणाम हो सकते हैं।
मैसा की तकनीक को अपनाने वाले ये शुरुआती लोग – कंपनी की स्थापना पिछले साल ही हुई थी – व्यवसाय में निवेशकों को विश्वास दिलाते हैं कि यह व्यावसायीकरण और विस्तार कर सकता है। कंपनी ने एआई शोधकर्ताओं से प्रशंसा अर्जित करना भी शुरू कर दिया है, जिसमें बेंचमार्किंग का सुझाव भी शामिल है कि यह जीपीक्यूए डायमंड परीक्षणों पर ओपनएआई के बहुप्रशंसित नए रीजनिंग मॉडल ओ1 से मेल खाता है।
विलेज ग्लोबल के मैक्स किल्बर्ग कहते हैं, “मैसा टीम एआई एजेंटों को वास्तविक श्रमिकों में बदलने के लिए एक परिवर्तनकारी तकनीक का निर्माण कर रही है जो जटिल वर्कफ़्लो के माध्यम से तर्क करने में सक्षम हैं।” “हम नए बेंचमार्क और उद्यम कर्षण को देखकर बहुत उत्साहित हैं।”
विलालोन का मानना है कि एलएलएम में सुधार होने के बावजूद, एआई के प्रति मैसा के दृष्टिकोण को व्यापक रूप से पसंद किया जाएगा। “यह संभव है कि हम एक ऐसे चरण पर पहुंच जाएंगे जहां लोग एआई पर अधिक विश्वास कर सकते हैं, लेकिन इससे अधिक गहरा सवाल उठता है कि क्या हम वास्तव में इन मॉडलों पर नियंत्रण छोड़ना चाहते हैं,” वे कहते हैं। “एआई उन चीजों को करने में अविश्वसनीय रूप से अच्छा हो सकता है जिन्हें मनुष्य बुरी तरह से करते हैं, लेकिन कुछ चीजों में बहुत खराब है जिन्हें हम अच्छी तरह से करते हैं, इसलिए मानव इनपुट और एआई का संयोजन आगे बढ़ने का रास्ता होने जा रहा है।”
