Aravind Srinivas – Gründer Perplexity

Wer ist Aravind Srinivas?

Aravind Srinivas, geboren am 7. Juni 1994 in Chennai (Indien), ist ein indisch-amerikanischer Informatiker, KI-Forscher und Tech-Unternehmer. Als Mitgründer und CEO von Perplexity AI, einer der dynamischsten Suchmaschinen-Innovationen im KI-Zeitalter, gilt er als Vordenker der nächsten Generation digitaler Wissensinfrastruktur.

Ausbildung: Von Chennai nach Kalifornien

Srinivas legte die Grundlagen für seine Karriere am Indian Institute of Technology (IIT) Madras, einem der renommiertesten technischen Institute Indiens. Dort absolvierte er sowohl den Bachelor als auch den Master in Elektrotechnik – ein klassischer Pfad für viele spätere KI-Pioniere.

Sein Drang, die Grenzen des maschinellen Lernens weiter zu erforschen, führte ihn in die USA: 2021 schloss er seine Promotion (Ph.D.) an der University of California, Berkeley, im Fachbereich Informatik ab. Der Fokus seiner Dissertation: maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.

Beruflicher Weg: Praktikant, Forscher, Gründer

Stationen bei führenden KI-Firmen

Diese Etappen zeigen einen typischen, aber herausragenden Weg in der KI-Forschung: Top-Ausbildung, gefragte Praktika, forschende Tätigkeit bei OpenAI – und schließlich die Gründung eines eigenen Unternehmens.

Die Gründung von Perplexity AI: Vom Slackbot zur Knowledge Discovery Engine

Die Gründung von Perplexity kann als Ergebnis einer Kombination aus dem Wunsch, innovative Produkte mit großen Sprachmodellen (LLMs) zu entwickeln, und der Erkenntnis eines ungelösten Problems im Bereich der Informationsbeschaffung beschrieben werden.

Gründer und Motivation

• Das Unternehmen wurde von Aravind Srinivas und seinen Mitgründern Denis und Johnny ins Leben gerufen.
• Die ursprüngliche Motivation war, „coole Produkte mit LLMs“ zu bauen, da die genaue Wertschöpfung zu diesem Zeitpunkt (entweder im Modell selbst oder im Produkt) noch unklar war. Sie stellten fest, dass generative Modelle von reinen Forschungsprojekten zu tatsächlichen, benutzerorientierten Anwendungen wie GitHub Copilot übergingen und Menschen bereit waren, dafür zu bezahlen.

Das identifizierte Problem

• Aravind erlebte aus erster Hand die Frustration bei der Suche nach grundlegenden Informationen, wie z.B. zu Krankenversicherungen, wo traditionelle Suchmaschinen wie Google keine klaren Antworten lieferten, da sie Anreize hatten, Nutzer dazu zu bringen, auf Anzeigen zu klicken.
• Ein interner Slackbot, der GPT-3.5 nutzte, lieferte zwar Antworten, diese waren jedoch oft inkorrekt. Dies führte zu der Frage, wie man die Genauigkeit von Chatbots verbessern könnte.

Die Kernidee und akademische Wurzeln

• Die Gründer, die aus akademischen Verhältnissen stammten, erinnerten sich an das Prinzip des wissenschaftlichen Schreibens: Jeder Satz sollte durch eine Zitation belegt sein, um sicherzustellen, dass nur belegte Aussagen getroffen werden.
• Sie übertrugen dieses Prinzip auf Chatbots: Man zwingt den Chatbot, nur Dinge zu sagen, die er im Internet finden kann, und zwar aus mehreren Quellen. Dies sollte Halluzinationen signifikant reduzieren.
• Diese Vorgehensweise wurde als ähnlich zum Funktionsprinzip von Wikipedia erkannt, wo Bearbeitungen Quellen benötigen, die zudem glaubwürdig („notable“) sein müssen.

Anfängliche Produktideen und Pivot

• Aravinds erste Idee, die er einem Investor (Elad Gil) vorstellte, war es, Google durch visuelle Suche über eine „Google Glass“-ähnliche Schnittstelle zu revolutionieren.
• Der Rat war, sich zunächst auf ein kleineres „Wedge“-Problem zu konzentrieren, bevor man die größere Vision angeht.
• Dies führte zur Idee, Sucherlebnisse für Daten zu schaffen, die zuvor nicht durchsucht werden konnten, wie zum Beispiel relationale Datenbanken (Tabellen). Die Vision war, dass ein Modell natürliche Sprachfragen in SQL-Abfragen übersetzen, diese ausführen und Antworten liefern könnte.
• Ein konkretes Beispiel war die Durchsuchung von Twitter-Daten, um Fragen wie „Wer folgt Lex Fridman, dem auch Elon Musk folgt?“ zu beantworten. Die Wahl von SQL basierte auf der Annahme einer geringeren Ausgabekomplexität, obwohl dies im Nachhinein als falsch erkannt wurde.
• Diese frühe Twitter-Suchdemo, die auf akademischen Accounts basierte, war erfolgreich und wurde prominenten Persönlichkeiten wie Yann LeCun, Jeff Dean und Andrej Karpathy vorgeführt, was bei der Rekrutierung von Talenten half.

Viraler Start und Ausweitung

• Die erste Veröffentlichung von Perplexity, die Twitter-Suche und die reguläre Suche, gingen kurz nacheinander live.
• Die Möglichkeit, den eigenen Social-Media-Handle einzugeben und eine Zusammenfassung des eigenen Profils zu erhalten (teilweise mit humorvollen Halluzinationen), führte zu einer viralen Verbreitung durch Screenshots.
• Da die Twitter-Suchfunktion aufgrund von API-Änderungen von Elon Musk nicht skalierbar war, verlagerte sich der Fokus auf die reguläre Websuche.
• Die anfängliche Nutzung, selbst während der Weihnachtszeit 2022, zeigte ein starkes Signal der Nachfrage.
• Die spätere Einführung einer konversationellen Version mit vorgeschlagenen Fragen führte zu einem exponentiellen Wachstum der Nutzung.

Anekdote: Das Praktikantenleben bei DeepMind

Ein Schlüsselmoment in Srinivas‘ Laufbahn war seine Zeit als Praktikant bei DeepMind in London. Rückblickend beschreibt er diese Zeit als eine der besten seines Lebens:

„Ich habe in Pods im Büro geschlafen, viel Junkfood gegessen – und ordentlich zugenommen.“

Doch es war mehr als nur das typische Tech-Praktikantenleben. DeepMind fühlte sich für ihn „fast wie eine andere Firma“ an – mit „verrückten Visionen“, wie KI eines Tages selbst Theoreme beweisen und zur Wissenschaftlerin werden könne. Diese Zeit prägte seinen Blick auf das Potenzial künstlicher Intelligenz nachhaltig.

Die Mission von Perplexity

• Die Gründer entwickelten eine tiefere Mission: Perplexity soll nicht nur eine Such- oder Antwortmaschine sein, sondern ein „Knowledge Discovery Engine“.
• Das Ziel ist es, die „weltweit wissensorientierteste Firma“ zu sein, die sich auf Wissen und Neugier konzentriert, inspiriert von Amazons kundenorientierter Mission.
• Die Mission geht über den Wettbewerb mit Google hinaus, da sie sich auf etwas Größeres konzentriert: Menschen dabei zu helfen, neue Dinge zu entdecken und sie auf dieser Wissensreise zu leiten.