这是《Weekly Copilot》合集的第 47 篇内容,由 有新 Newin 与国内最大 Global SaaS 和科技出海创业者 / 企业家社区 Linkloud 联名出品,一起为大家带来本周最深刻的科技与商业洞见。
上月初,MIT 华人女科学家 Kanjun Qiu 创办的 AI Agent 公司完成了 B 轮 2 亿美元的融资,包括来自英伟达的支持,Imbue 也就此成为一家估值 10 亿美元的 AI 独角兽,Imbue 致力于构建下一代智能代理,为人类带来更多的便利和机会。
Kanjun 也是一位连续创业者,她曾担任 Sourceress 联合创始人&CEO,这是一家位于旧金山的机器学习招聘初创公司,在加入 Sourceress 之前,Kanjun 也是 Dropbox 首位 Chief of Staff,协助 Dropbox 从 200 名员工扩展到 1200 名团队规模,此外 Kanjun 也是红杉的 Scout。
更早之前,Kanjun 还在 MIT 学习计算机科学,并在 MIT 媒体实验室担任研究生研究员,期间她还编写过高频交易算法来进行股票交易,在 Kanjun 的广泛演讲中,她强调在科技领域中采用促进多样性的招聘策略重要性。
Kanjun Qiu 来到知名的 AI 工程师播客节目《Latent Space》,与主持人聊了聊“Why AI Agents Don't Work?”话题,在这次对谈中,Kanjun Qiu 讲述了 Imbue 公司使命愿景以及他们正在推动的 AI 技术领域的创新,Kanjun 认为 AI 是一个有巨大潜力的工具,可以为解决各种问题提供智能能量,除了对 AI 领域的技术讨论,Kanjun 还分享了她的社区建设工作,包括与 Software Commons 和其他组织的合作,以促进创新和合作。
完整内容如下,enjoy~
Alessio:
大家好,欢迎来到《Latent Space》,我是 Alessio,Decibel Partners 的合伙人和 CTO,还有我的 Co-host,Smol. AI 创始人 Swyx。
Swyx:
今天我们的工作室里有 Imbue 的 Kanjun,你和我可能有很多交集,Imbue 以前叫 Generally Intelligent,刚刚宣布了品牌重塑,恭喜你,我们将深入了解 Imbue。
我们喜欢从高层面向你介绍,然后再深入了解你的个人生活。你在 MIT 获得了学士学位,还在 MIT 媒体实验室度过了一些时间,这是世界上最著名的计算机黑客实验室之一,然后你从 MIT 毕业,直接进入了 Dropbox 的 BizOps 部门,最终成为首席助手,这是一个非常有趣的角色,我们可以稍后深入探讨。
然后,似乎你开始了创业,曾经是 Ember 、Sorceress 和现在的 Generally Intelligent/ Imbue 的创始人,人们应该了解你在个人方面,LinkedIn 上没有的东西,所以在工作之外,你更热衷于哪些东西?
Kanjun:
如果你问我的任何朋友,他们会告诉你我痴迷于机会,人类机会和人类潜力。我和我的朋友们都会有很多关于帮助他们找出是什么阻碍了他们的谈话。我想我在团队里也会自动这样做。我自己也经常思考这个问题,比如构建系统。我有很多系统来帮助自己更有效。
在 Dropbox,我曾经做过一个叫“如何提高效率”的入职演讲,人们很喜欢。我认为大约有一千人听过这个入职演讲,也许 Dropbox 变得更有效了。我真的相信,作为人类,我们可以成为比现在更多。这驱动着一切。我想在工作之外,我跳舞。我做伴舞。
Swyx:
特别是在旧金山的一些集体生活社区中,我也有一些经验,你也曾经经营过其中之一。
Kanjun:
我和我的合伙人 Josh 以及其他一些朋友在 2015 年创办了 The Archive ,没错。GPT-3 是我们的室友建造的。
Swyx:
那是 Generally Intelligent 的前身,是你开始与 Josh 做更多事情的时候吗?
Kanjun:
这是我们的第三家公司了。我们的第一家公司是 Ember, Josh 从 Dropbox 挖我过去的。在那里,我们构建了一种非常有趣的技术,激光光栅投影仪 VR 头盔。然后我们意识到 VR 不是我们最热衷的东西。实际上,在那个时候,我们早早地意识到,我们真的相信,在我们的有生之年,具有智能的计算机将能够让我们做得比今天的人类更多,成为比今天的人类更多。
在那个时候,我们实际上在 Ember 之后,我们决定从事 AI 研究或开始一个 AI 实验室。我们的一些室友加入了 OpenAI ,我们决定做一些更务实的事情,将 AI 应用于招聘,并尝试理解,如果我们真的试图在现实世界中部署这些系统,需要什么?
这就是 Sorceress。它教会了我们很多关于 AI Agent 的东西,例如,制作一个让人们可以信任和依赖的产品需要什么。我认为我们从未真正完全达到那个目标。这给我带来了很多关于需要什么的启示。它有点像,我认为它在一定程度上影响了我们的方法,以及我们如何思考这些系统实际上会在现实世界中被人们使用的方式。
Swyx:
只是再深入一步,你在 2016 年就开始构建 AI Agent ,早于时髦的 AI 热潮,你筹集了 3000 万美元,一些事情进展得不错;你认为自己在做什么方面取得了成功,然后你试图做什么事情未能实现?
Kanjun:
产品相当成功。Sorceress 是一个 AI 系统,基本上是寻找可能合适的候选人,然后帮助你联系他们。这有点早期。我们没有语言模型来帮助你联系候选人。所以我们实际上有一个团队的作家,定制了电子邮件,我们自动化了很多定制工作。但产品非常神奇,候选人会对你感兴趣,然后你可以与他们交谈。作为招聘经理,这是一个非常好的体验。我认为在市场和产品方面都有很多收获。在市场方面,招聘是一个内生高流失的市场,这意味着因为人们开始招聘,然后我们帮他们招聘,他们就停止招聘,所以我们越成功。
Swyx:
就像整个约会业务一样。
Kanjun:
就像整个约会业务一样。恰恰是同样的问题。我非常热衷于能否帮助人们找到更令他们兴奋的工作?很多人对自己的工作不感兴趣,很多公司在做令人兴奋的事情,匹配可以更好。但是约会业务现象给这一点蒙上了阴影,它实际上是一个相当不错的业务。但像任何一个具有相对高流失率的业务一样,它变得越大,收入越多,增长越慢,因为如果你每年损失 30% 的收入,那么它变成了一个更糟糕的业务。
这是我们在 A 轮后很早就注意到的动态。我认为另一个非常有趣的事情是,我们意识到人们信任这些候选人是经过良好审核并有充分理由选择的所需条件。这也是我们在 Imbue 中所做的许多事情,我们致力于找到如何在构建和使用 Agent 时,这些 Agent 对最终用户是可信的接口。这实际上是那些 Agent 的最大问题之一,他们会离开并实现长期目标,我必须相信,他们是否真的思考过这种情况。这实际上影响了我们今天很多工作。
Alessio:
现在让我们谈谈 Imbue ,你是什么时候决定结束招聘,准备迎接下一个挑战的?你是如何选择 Agent 领域的?我觉得在 2021 年,这还不是主流。
Kanjun:
LinkedIn 上写着是 2021 年开始的,但实际上我们在 2019 年底和 2020 年初就开始非常认真地考虑这个问题了。我们当时看到的是规模开始发挥作用,语言模型可能会达到一个程度,经过一些改进,它们实际上会变得非常强大。当时很难看清这一点,因为 GPT-3 的早期版本存在各种问题。
我们当时可能认为它不太有用,但我们能够看到,不断在各个方面进行改进,它会变得更好。Josh 和我真正感兴趣的是,我们如何能够让计算机帮助我们做更大的事情?我常常想象一个未来,如果我生于 1900 年作为一个女性,我的生活可能不会太有趣。我将花大部分时间提水、搬柴烧火做饭、清洗碗具、每天采购食物,因为没有冰箱,所有这些都需要进行体力劳动。
在过去的 150 年里,自工业革命以来,我们实际上获得了免费能源,能源比 150 年前要便宜得多。因此,作为结果,我们建立了所有这些技术,如炉子、洗碗机、冰箱,我们有电力、基础设施、自来水等等,这些完全使我能够做我现在能够做的事情,我认为智力能源也是如此。
今天我们并没有真正看到它,因为我们太过于沉浸其中,但我们的计算机必须被细致管理。你知道,为什么人们总是说,哦,你整天对着屏幕?这是因为如果我不在屏幕前做事情,实际上什么都不会发生。
我不能把我的电脑派去为我做一堆事情,但存在一个未来,情况不是这样的,你知道,我实际上可以去做其他事情,然后相信我的电脑会支付我的账单,安排我的旅行计划,做我不太乐意做的详细工作,以便我可以更有创造力,能够做一些我作为人类热衷的事情,与其他人合作。
还有一些人类是特别擅长的事情。这一直是让我感到非常兴奋的事情。像 Josh 和我这样的人很久以来一直认为,无论 AI 是什么,它都将在我们的有生之年内实现。个人电脑开始为我们提供了一些自由的智力能源,而这实际上是自由智力能源的爆炸。
在 2020 年初,我们开始思考这个问题,然后发生的是自监督学习基本上在各个领域都开始起作用。它在语言领域有效,SimClear 发布了,我想 MoCo 也发布了,Momentum Contrast 在 2019 年早些时候发布,SimClear 在 2020 年初发布。我们觉得,自监督学习首次在图像和文本等各个领域都非常成功,我们怀疑实际上机器可以像人类一样学习东西。
如果是这样的话,如果他们可以以完全自监督的方式学习事物,因为作为人,我们是不受监督的。我们会去谷歌一些事情,尝试弄清楚一些事情。如果是这样的话,那么计算机可以变得比今天的它更大。所以我们开始探索关于如何实际去...我们没有考虑到实际上我们可以建立一个研究实验室。所以我们想,好,我们可以建立一个什么样的初创公司来利用自监督学习?因此最终成为了 General Intelligence,起初是一个研究实验室。
Alessio:
你的使命是重新点燃个人计算机的梦想,它会在什么时候出现?你正在构建的第一个产品,以及点燃用户的东西是什么?
Kanjun:
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