كارولين هارفي، رئيسة العمليات في LXT – سلسلة المقابلات

كارولين هارفي لديها خبرة واسعة في قيادة وتطوير العمليات العالمية في مجال مراكز البحث وترتيب البيانات لتدريب الآلة. كارولين هي حاليًا رئيسة العمليات (COO) في LXT حيث تقود قسم العمليات العالمي للشركة، مما يضمن تسليم جميع برامج و مشاريع بيانات الآلة بشكل مستمر. تركز على بيانات عالية الجودة ومكلفة، وبناء كفاءات في البرامج الطويلة الأجل وتوسيع نطاقها عبر عدد كبير من المناطق العالمية.

كما رئيسة العمليات في LXT، تقدم كارولين خبرتها الغنية لتطوير منظمة من الدرجة الأولى.

يمكنك وصف ما تفعله LXT و دورك كرئيسة العمليات بشكل موجز؟

تعتمد الذكاء الاصطناعي على البيانات لتوجود، و LXT هي شركة رائدة في تقديم بيانات دقيقة ومصدرة بطرق أخلاقية لتطوير الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي. كرئيسة العمليات، دوري هو الإشراف على العمليات العالمية للشركة من خلال استراتيجيات وهيكل وعمليات تتيح لنا تقديم بيانات عالية الجودة لزبائننا. أضمن تسليمها في الوقت المناسب عبر مجموعة واسعة من الحالات، من الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مركز البحث وسيارات الأجرة ذاتية القيادة، وغيرها.

كيف تطورت مهمة LXT منذ إنشائها في عام 2010؟ 

مهمتنا هي تمكين تقنيات المستقبل من خلال توليد البيانات وتحسينها عبر كل لغة وثقافة ونمط. هدفنا هو مساعدة الشركات من جميع الأحجام على الاستفادة من المنافع الرائعة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي عن طريق تمكين نماذجها بالبيانات عالية الجودة. مع تطور مهمة الشركة، توسعت نطاق خدماتنا من نسخ اللغة وجمع الكلام لتشمل مجموعة واسعة من الحلول، بما في ذلك جمع البيانات وترميزها للنصوص والصور والفيديو، وخدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وغيرها. لقد وسعنا أيضًا وجودنا العالمي من المرافق المعتمدة من قبل ISO 27001 لتلبية احتياجات زبائننا المتزايدة لخدمات البيانات الآمنة.

ما هي العوامل الرئيسية التي drove نمو LXT في قطاع بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي؟

استمرار الاستثمار في الذكاء الاصطناعي من قبل المنظمات من جميع الأحجام أدى إلى نمونا. تعرف الشركات الآن أن الذكاء الاصطناعي هو حجر الزاوية لهم ليبقوا في المنافسة، والبيانات تزويد الذكاء الاصطناعي. ولكن ليس جميع البيانات متساوية، والشركات التي تنجح في الذكاء الاصطناعي تعرف أن البيانات عالية الجودة حاسمة لإنشاء الذكاء الاصطناعي أكثر دقة.

الآن مع الذكاء الاصطناعي التوليدي في أذهان الجميع، فتحت هذه الاتجاه فرص نمو جديدة للشركة. البشر حاسمون لضمان دقة هذه الحلول وأخلاقها ومسؤوليتها. نقدم مجموعة من خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجالات مثل تعديل نماذج اللغة الكبيرة، وإنشاء التحفيزات، وغيرها. زبائننا يعرفون أن بناء الثقة مع مستخدمي النهاية يتطلب أن تكون مخرجات منتجات الذكاء الاصطناعي التوليدي حقيقية وتمثل جمهورًا متنوعًا و خاليًا من اللغة السامة. يمكننا مساعدتهم في تحقيق هذه الأهداف بخدماتنا التي تضم البشر في الحلقة.

كيف أثرت انفجار الذكاء الاصطناعي التوليدي على LXT و زبائنها؟

شهدت LXT زيادة في الطلب على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي بسبب الذكاء الاصطناعي التوليدي، سواء كانت بيانات موجهة للغة أو جوانب جديدة تتعلق بالتحليل والإبداع والتفكير النقدي. نحن نرى أيضًا زيادة في الطلب على المعرفة بالقطاع والملفات المخصصة للعاملين في المشاريع.

طلبات الزبائن تتجاوز بشكل متزايد المهام الصغيرة للتعلم الآلي في الماضي نحو نماذج اللغة الكبيرة، والبيانات الأكثر تعقيدًا المطلوبة لتطبيقات مثل ChatGPT و Gemini والفرعيات العديدة. نحن حاليًا مشاركون في مشاريع مبتكرة حيث نكتب تحفيزات تهدف إلى الخداع الذكاء الاصطناعي التوليدي لمعرفة كيف يستجيب، ثم إنشاء الإجابة الصحيحة.

في المستقبل، قد تتطور هذه إلى ذكاء اصطناعي عام حيث ستتماشى مجموعات البيانات مع أفعال أكثر تعقيدًا وتطورًا.

لديك سنوات من الخبرة في العمل في مجال البحث والتحسين الشخصي لمساعدة تحسين هذه الخوارزميات. ما هي بعض الطرق التي يتحسن بها الشركات الرائدة في مركز البحث لتوفير تجربة مستخدم أفضل؟

في عالم حيث الوقت ثمين والمعلومات موجودة في كل مكان، يمكن أن يحسن مركز البحث من الولاء وزيادة معدلات التحويل و جعل المستخدمين أكثر إنتاجية.

مركز البحث يبدأ بتنظيف وتنظيم بيانات زبائننا، وإزالة أي شيء قد يولد إيجابيات كاذبة، وإنشاء حقول بيانات إضافية التي يمكن أن تفتش من خلالها محركات البحث وآلات التوصية لتحقيق نتائج أكثر دقة. بمساعدة التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، يمكن للزبائن تمكين محرك البحث لاكتشاف نوايا المستخدم بشكل أكثر直觉 و学习 تفضيلاتهم مع مرور الوقت. النتيجة هي تجربة بحث أسرع تؤدي إلى نتائج أكثر شخصنة.

الوصول إلى هذا الهدف يتطلب كميات كبيرة من بيانات التدريب، مع التركيز على تعليم الخوارزميات كيفية التعرف على الكيانات ذات الصلة وترتيبها وإرجاعها، وكيفية التعامل مع الأخطاء الإملائية والأخطاء النحوية وغيرها من الشوائب في البيانات. نوصي أيضًا بمنهج تعزيز الإنسان في الحلقة (HITL) لضمان دقة البيانات وتقليل الانحياز وتوفير تجربة بحث أفضل للمستخدم النهائي. مع التطورات في التعلم الآلي خلال العشر سنوات الماضية، أصبح HITL يركز بشكل مكثف على عمليات المراجعة الجودة التي تدفع إلى الحاجة إلى خبرة أعمق من قبل مزودي البيانات.

يمكنك توضيح نهج LXT لترميز البيانات وكيف يضمن جودة ودقة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي؟

كفريق عمليات، يجب علينا أولاً فهم كيف يستخدم زبائننا البيانات التي نقدمها في تطوير منتجاتهم وخدماتهم لضمان أنها ستلبي احتياجاتهم. لتحقيق ذلك، نحتاج إلى العثور على خبراء في إدارة المشاريع وترميز البيانات الذين لديهم خبرة في نوع البيانات المطلوبة.

من هناك، يتعلق الأمر بشكل كبير بالاستعداد والfinding الموارد المناسبة في بداية كل مشروع. يتضمن ذلك التوافق مع الزبائن على عوامل النجاح خلال مرحلة التخطيط، بالإضافة إلى عمليات التأهيل والفحص العميق للمرمزين التي تأخذ في الاعتبار تفاصيل مثل الخلفية التعليمية والاهتمامات الخاصة والديموغرافيا والخبرة. كما نقوم بتطوير مواد تعليمية ومرجعية مفصلة كدليل مخصص لكل مشروع. نطبق إدارة ناضجة للجودة والعمليات في جميع دورات حياة المشاريع. النهج الذي نستخدمه يتوافق مع أفضل الممارسات في الصناعة ويعلمها، وضمان أن النتائج تلبى توقع الزبائن.

وجميع هذه المناهج هي في خدمة وعدنا بضمان جودة البيانات.

كيف تتعامل LXT مع تحدي ترميز البيانات غير المنظمة، التي تشكل أكثر من 80% من جميع البيانات؟

لدينا منصة ترميز داخلية تautomates العديد من أجزاء عملية الترميز وتوفر هيكلاً وواجهة مستخدم متسقة للعاملين. في مرحلة المعالجة المسبقة، نركز على إعداد البيانات وتنسيق الملفات الإدخالية وإزالة المكررات، وغيرها من الأشياء، وفي مرحلة المعالجة اللاحقة، نركز على تغليف البيانات وجمعها وتنسيقها لتسليمها للعميل.

قبل بدء المشروع، ننشئ إرشادات يتم مراجعتها مع الزبون وتكرارها على مدار دورة حياة المشروع مع التغييرات. يمكننا تقسيم عملية ترميز البيانات إلى مهام متعددة للتركيز على كل عنصر من عناصر المشروع بشكل صحيح. بالإضافة إلى ذلك، يتم تطبيق منهجيات مراقبة الجودة لضمان القضاء على الأخطاء على نطاق واسع.

أخيرًا، فريق التميز التشغيلي لدينا مسؤول عن إدارة العمليات المتقدمة لضمان الكفاءة العالية والقابلية للتوسع لمشاريعنا في جميع أنحاء العالم.

ما هي بعض أكبر التحديات التي تواجهها LXT في جمع البيانات على نطاق واسع حول العالم، وكيف تتغلب عليها؟

التنوع والانحياز في المشاركين والبيانات الناتجة غالبًا ما تكون بعض أكبر التحديات التي تواجهها LXT، أو أي مزود بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي. التحديات الأخرى تشمل الطلب الأخير على الخبرة في القطاع والمناظر المتغيرة بسرعة مع التحول إلى نماذج اللغة الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي.

نتغلب على هذه التحديات من خلال نهج استباقي للغاية في مصدر حوض المرشحين، حيث نراجع الخبرة والخبرة والمناصب السابقة والاهتمامات والديموغرافيا لتكوين التنوع الصحيح بين الفرق من حيث الجنس أو جوانب أخرى، مثل التفكير التحليلي أو الكتابة الإبداعية، والخلفيات التعليمية، وغيرها.

مرة واحدة بعد أن وجدنا المرشحين المناسبين، نهتم بتعزيز العاملين بانتظام لبناء قوة عاملة أكثر خبرة ووفية ومرضية على المدى الطويل.

فيما يتعلق بتقويم الذكاء الاصطناعي، كيف تعمل LXT لتحديد الانحياز وضمان مخرجات أخلاقية في أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تساعد في تدريبها؟

كما ذكرت سابقًا، ضمان التنوع هو تحد يجب على العديد من مزودي بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي حلوله، وسيساهم ذلك بشكل كبير في تحديد الانحياز وضمان المخرجات الأخلاقية.

سأشير مرة أخرى إلى أفضل ممارساتنا في المشاركة، والتي تشمل العثور على مرمзين متنوعين وممثلين ووضع إرشادات وضوابط جودة دقيقة. لدينا استراتيجية مصدر تأثير تسمح لنا بإحضار العمل إلى مجموعات جديدة ومتنوعة من المرمزين، مثل المناطق اللغوية الطويلة.

نستهدف المخرجات الأخلاقية من خلال استخدام أفضل الممارسات في الصناعة، والتوافق مع توقع الزبائن ودفع معايير أعلى لمديري المشاريع والمرمزين. التواصل ضروري بالإضافة إلى عمليات المراجعة والتحليل والالتزام بالمتطلبات التنظيمية للبيانات.

ما هو الرؤية الطويلة الأجل لـ LXT وكيف ترى الشركة تتطور في السنوات الخمس القادمة؟

 رؤيتنا هي تقديم بيانات دقيقة ومصدرة بطرق أخلاقية لمساعدة في نشر الذكاء الاصطناعي وتقنيات المستقبل التي ستعزز وتحسن تجربة الناس حول العالم.

في حين أن التأتمت و التكنولوجيا مهمة في الذكاء الاصطناعي، هناك أيضًا مكون بشري مهم يكمّل التكنولوجيا. مع انتقالنا من المهام الآلية البسيطة إلى نماذج اللغة الكبيرة، ومن الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الذكاء الاصطناعي العام، سيكون من الحاسم أن تتمثل منتجات الذكاء الاصطناعي الناس، سواء الذين يولّدون البيانات أو مجتمعاتنا العالمية بشكل عام.

في LXT، نسعى جاهدين لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة إيجابية ومحولة تعكس هذه القيم.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم المزيد يمكنهم زيارة LXT.