MITメディアラボの卒業生であるKarthik DinakarとBirago Jonesは、2010年にソーシャルメディアプラットフォームのコンテンツモデレーションチーム向けのツールを作成するためのクラスプロジェクトに着手しました。 そのプロジェクトは最終的にPiensoとなり、心配な投稿を特定し、サイバーブルlyingに対抗することを目指していました。 しかし、ユーザーが使用するティーンエイジャーのスラングや間接的な言語を認識できないという重要な障害に直面しました。 この経験により、データエキスパート、単なる機械学習エンジニアだけでなく、これらのモデルの構築に関与するべきだという重要な認識が生まれました。
この洞察は、DinakarとJonesが、非専門家が機械学習モデルを構築できるポイントアンドクリックツールを開発するきっかけとなりました。 Piensoは今や、コーディング不要で大規模な言語モデルを構築できるようになりました。 Piensoの応用分野は、サイバーブルlyingの検出に止まらず、現在は誤情報や人身売買、武器売買など、さまざまな領域に及んでいます。
創設者たちは、AIを単に民主化するのではなく、ドメインエキスパートにエンパワーメントを提供することの重要性に気づきました。 彼らは、マサチューセッツ州ケンブリッジの近隣学校の学生と協力して、モデルのトレーニングを行い、それが単独で開発できたものよりもニュアンスがあり、正確なものとなりました。
Piensoの影響はソーシャルメディアプラットフォームを超えて広がりました。 創業者たちは、新型コロナウイルスパンデミックの初期段階で彼らのツールを活用し、ウイルス学や感染症の専門家がコロナウイルスに関する研究論文を分析するのを支援しました。 この分析から得られた知見は、政府が重要な薬品の供給チェーンを強化するのに役立ちました。
Piensoは、データ寄付とプライバシーに懸念を持つ企業にとっての選択肢を提供しています。 ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えたこのプラットフォームは、コードを1行も書かずにデータをインポートし、洗練し、分析し、深層学習のために構造化することができます。 Piensoの最近のGraphCoreとのパートナーシップは、マシンラーニングのためのより速く、効率的なコンピューティングプラットフォームを提供し、その機能をさらに向上させています。
DinakarとJonesは、問題解決に精通している個人によって効果的なAIモデルが開発される未来を想像しています。 彼らは、1つのモデルだけではすべてのニーズを満たせないことを強調し、したがって、特定のユースケースに合わせて調整されたさまざまなモデルを活用するために、連携アプローチが必要であると強調しています。
Piensoの旅は、データを最も理解している人々によって活用されることでテクノロジーの力を示すものです。 データエキスパートのエンパワーメントを通じて、Piensoは、効率的で洞察力に富み、何よりも人類に有益なAIの未来を築くことを目指しています。
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