Luke Kim, Pendiri dan CEO Liner – Wawancara Seri
Luke Kim adalah Pendiri dan CEO Liner, sebuah alat penelitian canggih yang didukung oleh kecerdasan buatan (AI) yang dirancang untuk menyederhanakan dan meningkatkan proses penelitian, membantu pengguna menyelesaikan tugas mereka 5,5 kali lebih cepat. Sebagai mesin pencari AI, Liner menyediakan hasil pencarian yang difilter untuk informasi yang tepat dan secara otomatis menghasilkan kutipan dalam berbagai format, menjadikannya sumber daya berharga bagi peneliti, mahasiswa, dan profesional.
Latar Belakang dan Inspirasi untuk Menjadi Pengusaha di Bidang AI dan Teknologi
Perjalanan kewirausahaan saya dimulai dengan keinginan untuk menyelesaikan masalah dunia nyata melalui teknologi. Saat masih menjadi mahasiswa sarjana, saya terkesan dengan seberapa sulitnya menavigasi dan mempercayai kelimpahan informasi online. Saya termotivasi untuk membuat alat yang menyederhanakan proses tersebut dan membantu mahasiswa membedakan antara sumber informasi. Apa yang dimulai sebagai alat untuk menyorot, menyaring informasi yang tersedia, seiring waktu berkembang menjadi apa yang Liner adalah sekarang: sebuah mesin pencari AI yang menyediakan hanya hasil yang paling dapat dipercaya. Saya tertarik pada kecerdasan buatan karena potensinya untuk mengubah bagaimana kita memproses dan berinteraksi dengan data. Kesempatan untuk menciptakan solusi yang bermakna bagi mahasiswa, seperti diri saya yang lebih muda, terus menginspirasi saya.
Pengalaman dengan Ekstensi Browser yang Dibangun Selama Hari-hari Kuliah
Ekstensi penyorot Liner adalah penyelamatan pertama saya dalam memecahkan masalah kelebihan informasi. Ini menunjukkan seberapa banyak orang menghargai alat yang membuat menemukan dan mengorganisir informasi kunci lebih mudah. Saya belajar bahwa menyederhanakan bahkan satu langkah alur kerja dapat memiliki dampak besar, baik itu menyoroti poin penting atau menemukan sumber yang relevan. Proyek ini membentuk komitmen Liner untuk menciptakan pengalaman yang mulus bagi pengguna, dan membantu mahasiswa dan peneliti menyaring kebisingan berlebih di internet.
Visi Asli di Balik Liner dan Perkembangannya Sejak Awal
Liner dimulai sebagai alat sederhana untuk membantu pengguna menyorot dan menyimpan bagian-bagian kunci dari konten online. Tujuannya adalah membuat lebih mudah bagi pengguna untuk fokus pada informasi yang paling relevan tanpa merasa kewalahan. Seiring berjalannya waktu, kami menyadari bahwa pengguna membutuhkan lebih dari sekadar cara mengumpulkan dan menyortir informasi – mereka membutuhkan cara yang lebih baik untuk menemukannya dan membedakan kehandakkannya. Kesadaran ini membimbing transformasi Liner menjadi mesin pencari AI.
Tantangan Utama yang Dihadapi Saat Mengubah Liner dari Alat Penyorot menjadi Mesin Pencari AI
Salah satu tantangan terbesar adalah memastikan bahwa kecerdasan buatan kami dapat secara konsisten memberikan hasil yang dapat dipercaya dan akurat. Penelitian akademis memerlukan tingkat kepercayaan yang tinggi, dan memenuhi harapan tersebut sangat penting. Tantangan lain adalah mengintegrasikan data yang disorot oleh pengguna selama bertahun-tahun ke dalam proses pelatihan AI sambil menjaga platform agar intuitif. Menemukan keseimbangan yang tepat antara inovasi teknologi dan pengalaman pengguna yang mulus menjadi sangat penting namun juga sangat memuaskan.
Dengan membangun definisi “agen” Liner dari awal, kami dapat membuat kerangka kerja yang kokoh dan stabil untuk memahami apa sebenarnya seorang agen. Kami kemudian menerapkan agen pencarian yang memprioritaskan kehandakan dan kredibilitas. Mengingat bahwa audiens sasaran kami mewakili puncak harapan berfokus pada kehandakan, kami membutuhkan solusi yang khas yang mampu mengatasi masalah yang paling kompleks. Kekuatan kami terletak dalam memanfaatkan kumpulan data eksklusif kami, wawasan teknis yang diperoleh selama proses definisi agen, dan keahlian implementasi kami. Bersama-sama, elemen-elemen ini menjadi alat paling kuat kami untuk sukses.
Mengenai Bagaimana Integrasi Data yang Disorot oleh Pengguna Meningkatkan Akurasi dan Keandalan Hasil Pencarian AI Liner
Data yang disorot oleh pengguna berfungsi sebagai lapisan kontrol kualitas yang berharga, membantu LLM kami memahami apa yang pengguna lain anggap penting dan kredibel. Dengan memanfaatkan data yang dikurasi ini, kami dapat memprioritaskan informasi yang relevan dan dapat dipercaya dalam hasil pencarian kami. Pendekatan ini memastikan bahwa pengguna mendapatkan wawasan yang tepat dan dapat dijadikan dasar tindakan sambil menghindari konten yang tidak relevan atau berkualitas rendah.
Bagaimana Liner Membedakan Diri dari Alat Pencarian AI Lainnya seperti ChatGPT atau Perplexity
Liner menonjol dengan memprioritaskan kehandakan dan transparansi. Setiap hasil pencarian termasuk sebuah kutipan, dan pengguna dapat menyaring sumber yang kurang dapat dipercaya untuk memastikan keakuratan. Sebagai langkah tambahan, mahasiswa dapat menarik sumber dan melihat teks asli yang dikutip di layar mereka. Berbeda dengan alat-alat yang dirancang untuk pertanyaan kasual, Liner dibangun khusus untuk mahasiswa, akademisi, dan peneliti, membantu pengguna fokus pada pembelajaran mendalam dan analisis daripada memverifikasi fakta. Komitmen ini terhadap kepercayaan dan kegunaan membuat Liner menjadi alat pilihan untuk lebih dari 10 juta pengguna, termasuk mahasiswa di universitas seperti UC Berkeley, USC, University of Michigan, dan Texas A&M. Liner terus membedakan diri melalui kemitraan, seperti yang terbaru dengan Tako, yang mengintegrasikan alat visualisasi pengetahuan untuk menyajikan data kompleks dalam format yang lebih mudah diakses dan interaktif, memberdayakan pengguna untuk menyelami lebih dalam dalam penelitian mereka.
Langkah-langkah yang Dilakukan Liner untuk Mengurangi Halusinasi dalam Tanggapan AI-nya, dan Bagaimana Hal Ini Mempengaruhi Kepercayaan Pengguna
Mengurangi halusinasi memerlukan mengaitkan tanggapan yang dihasilkan oleh AI dengan sumber yang dapat diverifikasi. Liner mencapainya dengan membandingkan hasilnya dengan makalah akademis, basis data pemerintah, dan repositori yang dipercaya lainnya. Sistem Penyaringan Sumber kami juga memungkinkan pengguna untuk mengecualikan konten yang tidak dapat dipercaya, memberikan lapisan jaminan kualitas tambahan. Langkah-langkah ini tidak hanya mengurangi kesalahan tetapi juga membangun kepercayaan dengan pengguna.
Sistem Liner didasarkan pada relevansi (skor relevansi antara klaim yang dihasilkan oleh agen dan bagian referensi) dan faktualitas (yang menilai seberapa baik klaim yang dihasilkan oleh agen didukung oleh bagian referensi). Semakin mendukung bagian tersebut, semakin tinggi skor faktualitasnya. Karena produk kami sangat mendorong pengguna untuk memverifikasi klaim untuk memastikan mereka bebas dari halusinasi, meningkatkan faktualitas sistem agen kami sangat penting. Pada akhirnya, kami melihat korelasi positif antara skor faktualitas dan retensi pengguna.
Langkah Apa yang Dilakukan Liner untuk Membangun Kepercayaan di Kalangan Pengguna, Terutama Mereka yang Skeptis tentang Mengandalkan AI untuk Informasi Penting
Membangun kepercayaan dimulai dengan transparansi. Liner menyediakan kutipan yang jelas untuk setiap hasil, memberikan pengguna kemampuan untuk memverifikasi informasi tersebut sendiri. Selain itu, kami menilai sumber berdasarkan kehandakan dan memungkinkan pengguna untuk berinteraksi langsung dengan konten asli. Pendidikan pengguna yang berkelanjutan dan komunikasi terbuka juga memainkan peran dalam menunjukkan bahwa AI, ketika dirancang dengan tanggung jawab, dapat menjadi sekutu yang dapat diandalkan dalam pendidikan.
Tren Apa yang Menurut Anda Akan Membentuk Masa Depan AI dalam Penelitian Akademis dan Pemulihan Pengetahuan Profesional
AI akan menjadi semakin personal, menyesuaikan dengan kebutuhan unik setiap pengguna dan memberikan wawasan yang disesuaikan. Transparansi akan menjadi kunci, karena pengguna mencari kejelasan yang lebih besar tentang bagaimana AI memproses informasi dan memberikan hasil. Kemajuan juga akan difokuskan pada mengatasi kelebihan informasi dan menyederhanakan alat-alat penelitian. Dengan mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang seperti pengumpulan data dan sintesis, AI akan mempercepat tahap awal penelitian, memungkinkan peneliti untuk fokus lebih pada pemikiran kritis, analisis, dan inovasi. Keseimbangan antara efisiensi dan keterlibatan intelektual ini akan membentuk masa depan penelitian akademis dan profesional.
Baru-baru ini berhasil menggalang dana sebesar $29 juta, bagaimana investasi ini akan membantu Liner berkembang, dan area apa yang sedang difokuskan untuk ekspansi?
Pendanaan ini memungkinkan kami untuk mendorong misi kami untuk meningkatkan AI dalam pendidikan. Kami sedang memperluas tim global kami dan meluncurkan fitur baru seperti Mode Esai, yang dirancang untuk membantu mahasiswa menyempurnakan keterampilan menulis, struktur, dan format esai. Kami juga memprioritaskan kemitraan dengan universitas dan organisasi profesional untuk mencapai lebih banyak pengguna dan memperlihatkan dampak alat penelitian yang didukung AI. Kolaborasi terbaru dengan perusahaan seperti ThetaLabs dan Tako telah memperluas kemampuan kami. Investasi ini menyoroti kebutuhan yang semakin meningkat akan solusi pencarian yang dapat diandalkan, dan kami bersemangat untuk membangun momentum ini.
Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin belajar lebih lanjut dapat mengunjungi Liner.
—
Dalam era di mana informasi sangat mudah diakses tetapi juga terkadang sulit untuk dipercayai, alat seperti Liner memainkan peran penting dalam membantu pengguna menyaring informasi yang relevan dan dapat dipercaya. Dengan pendekatan yang inovatif dan komitmen untuk transparansi dan keandalan, Liner terus memimpin dalam menghadirkan solusi AI yang bermanfaat bagi dunia pendidikan dan penelitian.
Dengan terus mengembangkan fitur dan mengukuhkan kemitraan, Liner siap untuk terus tumbuh dan memberikan dampak positif yang lebih besar bagi para pengguna. Ke depan, kita dapat mengharapkan AI untuk semakin terpersonalisasi dan transparan, membantu pengguna menemukan informasi yang mereka butuhkan dengan cepat dan akurat. Semua ini akan membentuk masa depan penelitian akademis dan pemulihan pengetahuan profesional yang lebih efisien dan bermakna.