مقابلات
بن فايز، الرئيس التنفيذي لشركة RWS – سلسلة المقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
بن فايز هو الرئيس التنفيذي لشركة RWS Group. وهو يمتلك أكثر من 25 عامًا من الخبرة في قيادة التحول الرقمي وتطوير الأعمال التي تقودها التكنولوجيا، مع سجل قوي في دفع النمو الرأسمالي، وبناء نماذج تسويق مبتكرة، وتطوير فرق دولية ذات أداء عالي.
قبل انضمامه إلى RWS، شغل بن مناصب قيادية في قطاع التكنولوجيا وخدمات الأعمال. في AOL، أصبح مديرًا تنفيذيًا لفرنسا، ثم انتقل إلى Alphabet (GOOG ) (GOOGL ) في عام 2008 حيث رائد تحقيق يوتيوب في أوروبا، ثم قاد عدة أعمال لشركة Google في منطقة أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا، وانتهى به المطاف كمدير تنفيذي لشركة Google Cloud في جنوب أوروباและสوق النمو الناشئة. في عام 2021، أصبح الرئيس التنفيذي لشركة Webhelp في المملكة المتحدة، وبعد استحواذ Concentrix عليها، قاد مبادرات التحول والتكنولوجيا العالمية في Concentrix Catalyst.
RWS هي شركة عالمية لحلول الذكاء الاصطناعي وخدمات المحتوى التي تساعد المنظمات على إنشاء وإدارة وترجمة وحماية المعلومات بمقاييس كبيرة، من خلال الجمع بين التكنولوجيا المتقدمة والخبرة البشرية. وتتخصص الشركة في مجالات مثل ترجمة اللغة وتحويل اللغة، وخدمات الملكية الفكرية، وحلول المحتوى والبيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مما يتيح للشركات التواصل بشكل فعال عبر الأسواق وتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي للشركات مع دقة ثقافية وسياقية. مع وجود قوة عاملة عالمية كبيرة و عقود من الخبرة، تدعم RWS الشركات الكبيرة في تحويل البيانات المعقدة إلى محتوى واضح وموثوق، مع تسريع الابتكار وضمان فهم الأفكار في جميع أنحاء العالم.
لقد قادت تحولات كبيرة في شركات مثل Google Cloud و现在 في RWS. كيف أثرت خبرتك في توسيع منصات الذكاء الاصطناعي على نهجك في بناء Language Weaver Pro كنظام ترجمة حرج بدلاً من أداة عامة؟
ما تعلمته من توسيع منصات الذكاء الاصطناعي هو هذا: الأدوات العامة تصل إلى سقف سريع في البيئات عالية المخاطر.
الشركات لا تحتاج فقط إلى شيء يعمل معظم الوقت. تحتاج إلى شيء يمكنها الاعتماد عليه – شيء يمكنها دمجه عبر تدفقات العمل الحرجة، من الموارد البشرية إلى التحويل اللغوي إلى دعم العملاء.
مع Language Weaver Pro، لم نبدأ بالسؤال عن كيفية بناء نموذج ترجمة أفضل. سألنا، “ماذا يجب أن يبدو عليه نظام الترجمة لكي تثق به الشركة على نطاق واسع؟”
هذا يغير التركيز. ليس فقط حول جودة النموذج. بل حول الاتساق والسيطرة وال قابلية للتوسيع والأمان – الأشياء التي تجعل النظام قابلًا للاستخدام في العالم الحقيقي.
أحد الأشياء التي أفتخر بها أكثر هو أن Language Weaver Pro لم يكن يتعين تعديله لاحقًا للشركات. تم تصميمه من البداية من أجلها.
في حين أن الآخرين يتحركون الآن نحو التخصص، هذا شيء بناه Language Weaver في أساسه منذ سنوات. شراكتنا مع Cohere أعطتنا قدرات الذكاء الاصطناعي من الدرجة العالمية – وطبقتنا التحكم في اللغة والخبرة اللغوية اللازمة لجعلها قابلة للاستخدام حقًا على نطاق واسع.
تم بناء Language Weaver Pro على نموذج يحتوي على أكثر من 100 مليار معامل. ما هي القرارات المعمارية أو التدريبية التي كانت حاسمة لتحقيق أداء قوي على مستوى الفقرة والوثيقة، حيث عادة ما تعاني أنظمة الترجمة؟
معظم أنظمة الترجمة مُحسنة للجملة كوحدة الترجمة – مما يعكس كيف عملت صناعة الترجمة تاريخيًا. المشكلة هي أن المعنى لا يعيش دائمًا على مستوى الجملة. الغموض وثبات المصطلحات والنبرة تعمل جميعها عبر مساحات نصية أطول. الحصول على أداء قوي على مستوى الفقرة يتطلب قرارات متعمدة، بما في ذلك اختيار نافذة سياق أكبر بكثير من أنظمة الترجمة التقليدية.
مشكلة واحدة ترى معظم الأنظمة هنا هي أن التعامل مع سياق أكبر عادة ما يأتي مع زيادة أوقات المعالجة. هنا يأتي بنية Mixture of Experts إلى اللعب. MoE يسمح لبرنامج Language Weaver Pro أن يكون في نفس الوقت كبيرًا بما يكفي للتعامل مع المحتوى المعقد والطويل، وكفء بما يكفي لتوزيعه على نطاق الشركات.
احتلت المنصة المرتبة الأولى في 31 من 32 لغة في التقييمات التي قادها البشر. كيف تختلف التقييمات التي يقودها الإنسان عن المقاييس الآلية، ولماذا هذه الفروق مهمة لحالات استخدام الشركات؟
المقاييس الآلية ضرورية للمقياس. لتحقيق تقييم جودة متسق، لا يمكنك تشغيل تقييمات بشرية باستمرار عبر 32 لغة وعشرات الآلاف من المقاطع دونها. ولكن هناك حدود أيضًا. المقاييس التقليدية مثل BLEU تقيس التطابق السطحي للكلمات، مما يعني أن الترجمة يمكن أن تُحصل على درجة جيدة بينما تفقد الدقة، أو تُحصل على درجة سيئة بينما تكون دقيقة تمامًا. حتى المقاييس العصبية الأكثر تطورًا هي وكيل للمحكمة البشرية، وليست بديلاً عنها. الترجمة التي تكون دقيقة تقنيًا ولكن خاطئة من الناحية النبرية في السياق الثقافي يمكن أن تسبب ضررًا حقيقيًا.
لهذا السبب قمنا بتشغيل كلاهما. التقييمات البصرية التي قمنا بها مع المترجمين المحترفين لدينا أعطتنا الحساسية المجالية والثقافية التي يهتم بها عملاؤنا ومتلقوهم في النهاية.
تضاعف العديد من أنظمة الترجمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في الحفاظ على الاتساق عبر المستندات الطويلة. كيف يحافظ Language Weaver Pro على المعنى والسياق عبر الفقرات، خاصة في المحتوى القانوني أو التنظيمي؟
الاتساق هو أحد أصعب التحديات في الترجمة على نطاق واسع – وليس شيئًا يمكن أن تحله النماذج العامة وحدها.
هذا هو المجال الذي لدينا فيه فكرة حقيقية. الحلول مثل Trados وLanguage Weaver بنيت منذ فترة طويلة سيطرة قوية على المصطلحات، بحيث يمكنك فرض لغة متسقة عبر حتى المحتوى الأكثر تعقيدًا.
هذا يهم أكثر من أي وقت مضى في البيئات المنظمة. في المحتوى القانوني أو الامتثال، الاتساق ليس أمرًا مرغوبًا فيه – إنه حرج. يمكن أن يؤدي اختلاف واحد في كيفية ترجمة مصطلح محدد إلى إلغاء عقد، أو تشويه تقرير تنظيمي، أو إدخال خطر حقيقي.
سيطرة المصطلحات تزيل هذا الارتياب. يضمن أن الناتج النهائي يستخدم بالضبط اللغة التي وافق عليها الأفراد القانونيون والامتثال – بشكل متسق، على نطاق واسع.
لقد وصفتها بأنها تحول من الترجمة إلى ذكاء اللغة. ماذا يعني ذلك في الممارسة، وكيف يتغير ذلك طريقة تفاعل الشركات مع المحتوى المتعدد اللغات؟
لمدة عقود، رأت الصناعة الترجمة على أنها عملية ميكانيكية التي تحول الكلمات من لغة إلى أخرى. وفي حين أن عمليات الترجمة البشرية المتخصصة مثل الإعادة الإبداعية موجودة منذ فترة، كل ذلك يعتمد على عملية بطيئة تركز على عدد الكلمات. “ذكاء اللغة” يغير هذا النموذج بشكل أساسي. إنه تحول من تحويل الكلمات إلى فهم حقيقي للمعنى؛ إنه ي理解 السياق، الدقة، صوت العلامة التجارية، والنية المحددة وراء المحتوى، بغض النظر عن اللغة الأصلية. نحن نتحرك من مهمة سلبية ومتفاعلة إلى قدرة إستراتيجية تفاعلية.
في الممارسة، عندما تكون أدواتنا التي تعمل بالذكاء الاصطناعي قادرة على جعل الترجمات أكثر سلاسة ووعيًا بالسياق، فإن طبقة الذكاء الثقافي البشري قادرة على أكثر من مجرد تحرير المحتوى؛ إنها قادرة على التركيز على الصلة وال影響.
تؤكد المنصة على الحوكمة وسيطرة المصطلحات وأمان البيانات. ما هي الأنظمة المحددة الموجودة لضمان أن تتوافق الترجمات مع متطلبات الامتثال في قطاعات مثل المالية والرعاية الصحية؟
الثقة هي الركن الأساسي لمنصتنا، خاصة في الصناعات المنظمة. أولاً، نقدم مرونة في التوزيع التي لا يمكن أن توفرها الأدوات العامة. يمكن للعملاء تشغيل Language Weaver على الموقع أو في سحابة خاصة مخصصة. هذا يضمن أن البيانات الحساسة لا تغادر أبدًا بيئتهم الآمنة، وهو أمر لا يمكن المساومة عليه لتحقيق متطلبات الإقامة البيانات.
ثانيًا، نقدم سيطرة دقيقة على المخرجات التي يمكن أن تتغير مع متطلبات الصناعة. يمكن للعملاء دمج قواميسهم المعتمدة مباشرة في النموذج. هذا يضمن أن الشروط القانونية المحددة في المالية أو المصطلحات الطبية المعتمدة في الرعاية الصحية تُترجم بشكل صحيح ومتسق كل مرة، مما يزيل خطر اللغة غير المتوافقة.
أخيرًا، يتم بناء الحوكمة في المنصة. تدمج المنصة مع الإطارات الأمنية للشركات، وتوفر سجلات مراجعة كاملة وسيطرة الوصول، ويمكن للعملاء دائمًا توجيه المحتوى إلى خبراء بشريين في الحلقة لشهادات الدقة أو للمراجعة الإلزامية.
على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي العامة، تم بناء Language Weaver Pro خصيصًا للترجمة. ما هي التبادل بين التخصص والمرنة، ولماذا يصبح التخصص أكثر أهمية للذكاء الاصطناعي للشركات؟
النموذج العام الغرض يشبه سكين الجيش السويسري. إنه متعدد الاستخدامات – يمكنه اقتراح وصفة من ما في ثلاجتك، أو رسم خطة للمناظر الطبيعية، أو كتابة قصيدة أو حتى محاولة بعض الشفرة.
لكن عندما يتعلق الأمر بالعمل الحرج للشركات، “جيد بما يكفي” ليس كافياً. لن تستخدم سكين الجيش السويسري في الجراحة إلا إذا كنت لا memiliki خيار آخر. كنت تريد أداة دقيقة.
هذا هو الفرق مع نموذج مخصص مثل Language Weaver Pro. نحن لا نحاول أن نفعل كل شيء. نحن نركز على فعل شيء واحد بشكل استثنائي – تقديم ترجمة دقيقة وموثوقة على نطاق واسع.
ذلك مستوى التخصص يصبح ضروريًا. المخاطر كبيرة جدًا للأدوات العامة. الشركات تحتاج إلى ترجمات يمكنها الوثوق بها – محتوى واضح وفعّال ودقيق كل مرة.
تجمع التعاون مع Cohere بين خبرة اللغة وبنية الذكاء الاصطناعي الآمنة. كيف يتم تصميم النظام لتحقيق التوازن بين الأداء والخصوصية ومرونة التوزيع عبر السحابة وعلى الموقع والبيئات الهجينة؟
ذلك التعاون هو أساسي لاستراتيجيتنا لأنها تم تصميمها حول مبدأ أساسي هو أن الذكاء الاصطناعي من الدرجة العالمية يجب أن يتكيف مع موقف أمان العميل، وليس العكس. نحن نرفض إجبار الشركات على نموذج سحابي عام واحد.
تحقيقنا لهذا التوازن يتم من خلال فصل نموذج الذكاء الاصطناعي عن البنية التحتية التي يعمل عليها. توفر Cohere نموذج القاعدة من الدرجة العالمية، ونحن نقدم الخبرة اللغوية ومرونة التوزيع التي نحن معروفون بها. هذا يسمح لنا بنشر هذه النماذج القوية والمتأصلة في أي مكان توجد فيه بيانات العملاء. لمصرف أو وكالة استخباراتية، يعني ذلك تشغيله完全 في أجهزتهم الموصولة بالشبكة. لمقدم الرعاية الصحية، يمكن أن يكون في سحابة خاصة مخصصة لتحقيق لوائح HIPAA. ولمشغل تكنولوجي عالمي، يمكن أن يوفر نموذج هجين الأداء والمرنة عبر المناطق، مع الحفاظ على أمان البيانات حيث يحتاجون إليه.
المفتاح هو أن العميل دائمًا في السيطرة. يحصلون على الأداء الكامل لنموذج الترجمة الأكثر تقدمًا في الصناعة دون أن يضطروا إلى المساومة على خصوصية بياناتهم أو متطلبات الامتثال. نقدم لهم القوة إلى حدودهم.
أحد أكبر المخاطر للشركات هو الترجمة التي تبدو صحيحة ولكنها تحتوي على أخطاء دقيقة. كيف تحدد منصة Language Weaver Pro وتقلل من هذه المخاطر، خاصة في السيناريوهات عالية المخاطر؟
هذا هو العيب الأساسي للذكاء الاصطناعي العام، ونحن كشركة متخصصة في ذكاء اللغة، نفهم أن هذا خطر غير مقبول. الحساء الذي يبدو مقنعًا هو عبء، وليس موردًا.
نحاول تقليل هذا الخطر بطرق متعددة. أولاً، نماذجنا لا يتم تدريبها على الإنترنت العام غير المفلتر. يتم بناؤها على أساس أربعة عقود من البيانات اللغوية عالية الجودة والمترجمة بالكامل والمحددة بال领域. هذا يعلم النموذج أن يكون صحيحًا، وليس فقط متأصلًا. يتعلم الترجمة الصحيحة للشروط القانونية المعقدة والتعليمات الطبية الدقيقة لأنها تعلمت من بيانات نظيفة، وليس من صخب الإنترنت.
نحن نمنح العملاء أيضًا السيطرة المباشرة على الإخراج. من خلال إدارة المصطلحات والتعليقات، يمكنهم قفل الترجمة الصحيحة لمصطلحاتهم الحساسة والغامضة. يضمن أن مطالبة براءة اختراع معينة أو عبارة تفاعل دوائي تُترجم بشكل صحيح ومتسق كل مرة.
أخيرًا، نغلق الحلقة. أنظمتنا مصممة لتدمج الخبرة البشرية لمراجعة وتحسينها. هذا الدورة المستمرة من التحسين من الخبراء اللغويين ومراجعي العميل يخلق دورة من التحسين المستمر، ويتمكن من صيد الدقة والنعوت الدقيقة التي تعمى عنها النماذج العامة.
مع المنافسة القوية من أدوات مثل DeepL و Gemini من Google، هل ترى مستقبل الترجمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي يتجه نحو نماذج محددة بال领域، وماذا يعني ذلك للنظام البيئي الأوسع للذكاء الاصطناعي؟
دعني أجب عن هذا بسردة. لدينا عميل، وهو اسم كبير في الحوسبة، يعمل مع العديد من مقدمي الترجمة. نعمل مع معظم محفظته، وواحد من الأسباب الرئيسية التي يختارنا من أجلها هو أنه عندما يكون هناك شيء غير صحيح، يمكننا إصلاحه. مصطلحات تقنية كورية لا تصل تمامًا؟ لدينا فريق من أجل ذلك. الأرقام الألمانية تسبب مشاكل؟ لدينا أشخاص يمكنهم المساعدة.
هذا هو النقطة الأوسع. نتوقع أن يأتي التقدم المستقبلي في الذكاء الاصطناعي أقل من التطورات النموذجية النقية، وأكثر من الحلول التي يمكنها استغلال السياق ذي الصلة – اللغوي والثقافي والمتخصص بال领域. RWS، من خلال حافظة منتجاتها الواسعة وبياناتها المملوكة وعمق علاقاتها مع العملاء، لديها وصول إلى هذا النوع من السياق. مقدمو الخدمات العامة يمكن أن يطابقوا نموذجًا معياريًا؛ لكنهم لا يستطيعون تكرار ذلك. مستقبلنا ي属于 المزودين الذين يجمعون بين الذكاء الاصطناعي المتقدم مع البشر والخبرة المؤسسية لجعلها تعمل في العالم الحقيقي – وهذا هو بالضبط حيث نجلس.
شكرًا على المقابلة الرائعة، ويمكن لأي شخص يرغب في معرفة المزيد زيارة RWS.
