김루크 의 창립자이자 CEO입니다. 정기선는 연구 프로세스를 간소화하고 향상시켜 사용자가 작업을 5.5배 더 빠르게 완료할 수 있도록 설계된 최첨단 AI 기반 연구 도구입니다. 라이너는 인공지능 검색 엔진으로서 정확한 정보를 필터링하여 검색 결과를 제공하고 다양한 형식의 인용을 자동으로 생성하므로 연구자, 학생, 전문가에게 귀중한 리소스입니다.
당신의 배경과 특히 AI와 기술 분야에서 기업가 정신을 추구하게 된 계기에 대해 말씀해 주시겠습니까?
나의 기업가적 여정은 기술을 통해 현실 세계의 문제를 해결하려는 열망에서 시작되었습니다. 학부생으로서 저는 온라인에서 풍부한 정보를 탐색하고 신뢰하는 것이 얼마나 어려운 일인지에 놀랐습니다. 저는 프로세스를 간소화하고 학생들이 소스를 식별하는 데 도움이 되는 도구를 만들고 싶은 마음이 생겼습니다. 사용 가능한 정보를 제거하는 강조 도구로 시작된 것이 시간이 지남에 따라 오늘날의 Liner로 발전했습니다. 가장 신뢰할 수 있는 결과만 제공하는 AI 검색입니다. 저는 우리가 데이터를 처리하고 상호 작용하는 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력 때문에 AI에 매료되었습니다. 어린 나와 같은 학생들을 위해 의미 있는 솔루션을 만들 수 있는 기회는 계속해서 나에게 영감을 줍니다.
대학 시절 구축한 브라우저 확장 기능이 Liner의 비전을 어떻게 형성했습니까?
Liner 하이라이터 브라우저 확장은 정보 과부하 문제를 해결하기 위한 첫 번째 실제 다이빙이었습니다. 이는 사람들이 핵심 정보를 더 쉽게 찾고 정리할 수 있는 도구를 얼마나 중요하게 여기는지 보여주었습니다. 워크플로의 한 단계라도 단순화하면 중요한 사항을 강조하거나 관련 소스를 표시하는 등 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 배웠습니다. 이 프로젝트는 사용자를 위한 원활한 경험을 만들고 학생과 연구원이 인터넷의 과도한 소음을 제거하도록 돕겠다는 Liner의 노력을 구체화했습니다.
Liner의 원래 비전은 무엇이고, 창립 이후 어떻게 발전해 왔나요?
Liner는 사용자가 온라인 콘텐츠의 주요 부분을 강조 표시하고 저장할 수 있도록 돕는 간단한 도구로 시작되었습니다. 목표는 사용자가 부담을 느끼지 않고 가장 관련성이 높은 정보에 더 쉽게 집중할 수 있도록 하는 것이었습니다. 시간이 지남에 따라 우리는 사용자에게 정보를 수집하고 정렬하는 방법 이상의 것이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 정보를 찾고 정보의 신뢰성을 식별할 수 있는 더 나은 방법이 필요하다는 것입니다. 이러한 깨달음으로 인해 Liner는 AI 검색 엔진으로 전환하게 되었습니다.
Liner를 하이라이트 도구에서 AI 기반 검색 엔진으로 전환하는 동안 직면한 주요 과제는 무엇이었습니까?
가장 중요한 과제 중 하나는 AI가 안정적이고 정확한 결과를 지속적으로 제공할 수 있도록 하는 것이었습니다. 학술 연구에는 높은 수준의 신뢰가 필요하며 이러한 기대를 충족하는 것이 중요했습니다. 또 다른 과제는 플랫폼을 직관적으로 유지하면서 수년간의 사용자 강조 데이터를 AI의 훈련 프로세스에 통합하는 것이었습니다. 기술 혁신과 원활한 사용자 경험 사이의 적절한 균형을 맞추는 것이 필수적이었지만 동시에 믿을 수 없을 만큼 보람도 있었습니다.
Liner의 “에이전트” 정의를 처음부터 구축함으로써 우리는 에이전트가 실제로 무엇인지 이해하기 위한 강력하고 안정적인 프레임워크를 만들 수 있었습니다. 그런 다음 신뢰성과 신뢰성을 우선시하는 검색 에이전트를 구현했습니다. 우리의 타겟 고객이 신뢰성 중심 기대의 정점을 대표한다는 점을 감안할 때 우리는 가장 복잡한 문제를 해결할 수 있는 독특한 솔루션이 필요했습니다. 우리의 강점은 독점 데이터 세트, 에이전트 정의 프로세스 중에 얻은 기술적 통찰력 및 구현 전문 지식을 활용하는 것입니다. 이러한 요소들이 함께 모여 성공을 위한 가장 강력한 도구가 되었습니다.
사용자가 강조한 데이터의 통합이 어떻게 Liner의 AI 검색 결과의 정확성과 신뢰성을 향상하는지 자세히 설명해주실 수 있나요?
사용자가 강조한 데이터는 품질 관리의 귀중한 계층 역할을 하여 LLM이 다른 사용자가 중요하고 신뢰할 수 있다고 생각하는 것을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 선별된 데이터를 활용함으로써 우리는 검색 결과에서 관련성 있고 신뢰할 수 있는 정보의 우선순위를 지정할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 사용자는 관련성이 없거나 품질이 낮은 콘텐츠를 피하면서 정확하고 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
Liner는 ChatGPT나 Perplexity와 같은 다른 AI 검색 도구와 어떻게 차별화되나요?
라이너는 신뢰성과 투명성을 최우선으로 생각합니다. 모든 검색 결과에는 인용이 포함되며, 사용자는 정확성을 보장하기 위해 신뢰도가 낮은 출처를 필터링할 수 있습니다. 추가 조치로 학생들은 소스를 가져와 화면에서 인용된 원본 텍스트를 볼 수 있습니다. 일상적인 쿼리용으로 설계된 도구와 달리 Liner는 학생, 학자 및 연구원을 위해 특별히 제작되어 사용자가 사실을 확인하는 대신 심층 학습 및 분석에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 신뢰와 유용성에 대한 이러한 약속으로 인해 Liner는 UC Berkeley, USC, University of Michigan 및 Texas A&M과 같은 대학의 학생들을 포함하여 천만 명 이상의 사용자가 사용하는 도구입니다. Liner는 지식 시각화 도구를 통합하여 복잡한 데이터를 보다 접근하기 쉽고 대화형 형식으로 제시하여 사용자가 연구에 더 깊이 들어갈 수 있도록 지원하는 Tako와의 최근 파트너십과 같은 파트너십을 통해 지속적으로 차별화하고 있습니다.
Liner는 AI 대응에서 환각을 줄이기 위해 어떤 조치를 취하고 있으며, 이것이 사용자 신뢰에 어떤 영향을 미치나요?
환각을 줄이려면 AI 생성 응답을 검증 가능한 소스에 고정해야 합니다. Liner는 학술 논문, 정부 데이터베이스 및 기타 신뢰할 수 있는 저장소와 결과를 상호 참조하여 이를 달성합니다. 당사의 소스 필터링 시스템을 통해 사용자는 신뢰할 수 없는 콘텐츠를 제외하여 품질 보증을 한층 더 강화할 수 있습니다. 이러한 단계는 오류를 최소화할 뿐만 아니라 사용자와의 신뢰도 구축합니다.
Liner의 시스템은 관련성(에이전트가 생성한 주장과 참조 구절 사이의 관련성 점수)과 사실성(에이전트가 생성한 주장이 참조 구절에 의해 얼마나 잘 뒷받침되는지 평가)을 기반으로 합니다. 더 지지적인 구절일수록 사실성 점수가 높아집니다. 우리 제품은 사용자가 환각이 없는지 확인하기 위해 주장을 확인하도록 강력히 권장하므로 에이전트 시스템의 사실성을 향상시키는 것이 중요합니다. 궁극적으로 우리는 사실성 점수와 사용자 유지 사이에 긍정적인 상관관계를 관찰합니다.
사용자, 특히 중요한 정보를 AI에 의존하는 데 회의적인 사용자 사이에서 신뢰를 구축하기 위해 Liner는 어떤 조치를 취하고 있습니까?
신뢰 구축은 투명성에서 시작됩니다. Liner는 모든 결과에 대한 명확한 인용을 제공하여 사용자가 직접 정보를 확인할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 신뢰성을 기준으로 소스의 순위를 매기고 사용자가 원본 콘텐츠에 직접 참여할 수 있도록 합니다. 지속적인 사용자 교육과 개방형 의사소통은 AI가 책임감 있게 설계되면 교육에서 신뢰할 수 있는 동맹자가 될 수 있음을 보여주는 역할도 합니다.
학술 연구 및 전문 지식 검색 분야에서 AI의 미래를 형성할 트렌드는 무엇이라고 생각하시나요?
AI는 점점 더 개인화되어 각 사용자의 고유한 요구 사항에 적응하고 맞춤형 통찰력을 제공할 것입니다. 사용자는 AI가 정보를 처리하고 결과를 제공하는 방법에 대해 더 큰 명확성을 추구하므로 투명성이 핵심이 될 것입니다. 또한 정보 과부하 문제를 해결하고 연구 도구를 간소화하는 데 중점을 둘 것입니다. AI는 데이터 수집 및 합성과 같은 반복적인 작업을 자동화함으로써 연구 초기 단계의 속도를 높여 연구자들이 비판적 사고, 분석 및 혁신에 더 집중할 수 있도록 해줍니다. 효율성과 지적 참여 사이의 이러한 균형은 학술 및 전문 연구의 미래를 형성할 것입니다.
최근 라이너 2900만 달러의 펀딩 라운드를 성공적으로 모금했습니다.. 이번 투자가 라이너의 성장에 어떤 도움이 될 것이며, 확장을 위해 어떤 분야에 중점을 두고 있나요?
이 자금을 통해 우리는 교육 분야에서 AI를 개선하려는 사명을 진전시킬 수 있습니다. 우리는 글로벌 팀을 성장시키고 학생들이 에세이 작성, 구조화 및 서식 지정 기술을 개선하는 데 도움이 되도록 설계된 에세이 모드와 같은 새로운 기능을 출시하고 있습니다. 또한 우리는 더 많은 사용자에게 접근하고 AI 기반 연구 도구의 영향력을 보여주기 위해 대학 및 전문 조직과의 파트너십을 우선시하고 있습니다. 최근 ThetaLabs 및 Tako와 같은 회사와의 협력을 통해 우리의 역량이 확장되었습니다. 이번 투자는 신뢰할 수 있는 검색 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있음을 강조하며, 우리는 이러한 추진력을 더욱 발전시키고자 합니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자들은 방문하시기 바랍니다. 정기선.
게시물 라이너 창립자이자 CEO인 루크 김 – 인터뷰 시리즈 처음 등장한 Unite.AI.
