جاريك كوتيلوفسكي، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة DeepL – سلسلة المقابلات

جاريك كوتيلوفسكي هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة DeepL، وهي أداة ترجمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي المتقدم معروفة بدقة الترجمة وطبيعتها الصوتية.

تعتبر DeepL على مهمة لكسر الحواجز اللغوية للشركات في كل مكان. أكثر من 100000 شركة وحكومة وملايين الأفراد في 228 سوقًا عالميًا يثقون في منصة DeepL للغة الذكاء الاصطناعي للترجمة البشرية والكتابة الجيدة. تم تصميمها مع مراعاة أمان الشركات، تستفيد الشركات حول العالم من حلول DeepL للذكاء الاصطناعي التي يتم تعديلها خصيصًا للغة لتحويل التواصل التجاري وتوسيع الأسواق وتحسين الإنتاجية. تأسست في عام 2017، تضم DeepL اليوم أكثر من 1000 موظف متحمس ودعم من المستثمرين العالميين البارزين بما في ذلك Benchmark و IVP و Index Ventures.

يمكنك أن تأخذنا في جولة حول الرؤية المبكرة وراء DeepL وكيف تطور أهداف الشركة منذ تأسيسها؟

عندما أسست الشركة في عام 2017، كنا في نقطة تحول مع التعلم العميق. لقد بدأ حقًا في اكتساب الزخم، مما ألهم اسم شركتنا. لقد كنا دائمًا لدينا رؤية لتمكين المنظمات من الازدهار والتوسع على الصعيد العالمي دون وجود حواجز لغوية تقف في طريقها، وهو ما يظل مهمتنا اليوم. لذلك بدأنا في التجربة مع التكنولوجيا وتطبيقها داخل اللغة، ورأينا بسرعة مدى قوتها – كان من الواضح أن الشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي سيكونان الكسر التالي الكبير في الترجمة، وأن ما يمكننا تحقيقه مع الشبكات العصبية سوف يتجاوز الحلول التقليدية الحالية. مع هذا في الاعتبار، قررنا حزم نتائجنا في منتج ومشاركته مع العالم.

ما بدأ كمشروع ممتع تطورت بسرعة إلى شيء أكثر أهمية. بعد بضعة أشهر فقط من إطلاق منتجنا الافتتاحي DeepL Translate في عام 2017، كان لدينا بعض من أهم الشركات الأوروبية والألمانية دق الجرس، مهتمة bằng تطبيق حلولنا. هذا الإدراك حول صحة وأهمية منتجنا لمنظمات أكبر ألهمنا الغوص في مشاكلهم، والاستثمار في الوقت لفهم كيف يمكن أن تحل تكنولوجيانا مشاكلهم. بنينا استراتيجية تجارية أكثر صلابة وخططًا واضحة للتسويق، مع التركيز أولاً على إطلاق المنتج للجمهور واكتشاف الجانب التجاري فيما بعد. في الوقت الحالي، نمونا بشكل كبير، وتوسيع فريقنا ومنتجاتنا وشبكة عملائنا. لدينا الآن ملايين المستخدمين الفردية لأدوات الترجمة والكتابة المتخصصة بالذكاء الاصطناعي، وأكثر من 100000 شريك تجاري وحكومي في جميع أنحاء العالم، بما في ذلك 50٪ من شركات فورتشن 500 والقادة مثل نيكاي (مالك فاينانشال تايمز)، كورسيرا، ديوتشه بان، زينديسك وغيرهم.

لقد أسست DeepL في مجال يهيمن عليه لاعبون كبار مثل جوجل ومايكروسوفت. ما كانت استراتيجيتك لتقطيع حيز في هذا المنظر التنافسي؟

لقد كنا ضد التكنولوجيا الكبيرة منذ البداية، مما أبقانا مرنًا ومبتكرًا ومحفزًا لتقديم أفضل حل لاستخدامنا. لكنني أ挑ي أي شخص يزعم أنه قد حل تحدي اللغة للأعمال والحالات الاستخدامية للشركات – هذا هو حيث تقف DeepL متميزة وحقيقية في عالم الذكاء الاصطناعي للغة والترجمة.

نحن مختلفون عن الأنظمة الذكية العامة في أننا بنينا حلول الترجمة والكتابة المتخصصة للغة لاستخدامات اللغة؛ هذا التخصص يسمح لنا بالحصول على دقة وأمان أعلى مع تقليل الهلوسة والمعلومات الخاطئة. من شيء لترجمة قائمة أثناء عطلتك – ولكن معظم عملائنا هم شركات وعاملون معرفة، حيث تكون المراهنات أعلى بكثير. تخيل محاميًا يحتاج إلى ترجمة وثائق قانونية متعددة وحرجة وسرية؛ أو ناشرًا إعلاميًا كبيرًا يعتمد على منصتنا لترجمة آلاف القصص يوميًا، في الوقت الفعلي، والتي يتم توزيعها على ملايين القراء العالميين. هذه الحالات الاستخدامية المعقدة تتطلب مستوى دقة وتعديل وحماية بيانات وأمان لا يمكن أن توفره النماذج العامة. حماية البيانات وأمانها也是 أساسيان لتقديمنا، لذلك نلتزم بأعلى معايير الأمان والخصوصية للشركات، بما في ذلك جميع متطلبات GDPR، وتقديم تشفير البيانات الفني والأفضل.

لقد أطلقت DeepL مؤخرًا أول نموذج LLM داخل الشركة. كيف يختلف هذا النموذج عن النماذج الكبيرة للغة الأخرى في السوق، وفيما يعتبر متفوقًا؟

تعتمد نماذج الترجمة التالية لدينا على تقنية LLM المملوكة مخصصة للترجمة والتعديل، مما يجعله يختلف عن النماذج الأخرى في السوق ويضع معيارًا جديدًا للصناعة لجودة الترجمة والأداء. على عكس النماذج العامة التي تعتمد فقط على بيانات الإنترنت العامة، يستفيد نموذج LLM من DeepL من أكثر من سبع سنوات من البيانات المملوكة المحددة للترجمة والكتابة. كما يستخدم تعليم النموذج البشري، مع آلاف الخبراء اللغويين الذين تم اختيارهم يدويًا لتعديل وتحسين جودة الترجمة.

نحن فخورون بأن DeepL يعتبر على نطاق واسع الحل الأكثر موثوقية والأكثر تفضيلًا للغة الذكاء الاصطناعي للأعمال والمحترفين هناك. في الاختبارات العمياء، وجد المترجمون المحترفون أن نموذج LLM التالي يتطلب تحريرًا أقل بكثير من منصات أخرى، مع جوجل و ChatGPT يتطلبان بين مرتين وثلاث مرات أكثر من التحريات للحصول على نفس الجودة.

يمكنك أن توضح عملية تدريب نموذج LLM من DeepL؟ كم هو مدخلات الإنسان المطلوبة للحفاظ على الدقة وال细ية في الترجمة، وكيف توازن ذلك مع الجوانب الحسابية للتنمية الذكاء الاصطناعي؟

نحن ندرّب نموذج LLM على مزيج من البيانات اللغوية عالية الجودة، بالإضافة إلى خبرة آلاف الخبراء اللغويين المختارين يدويًا. هذا النهج المزدوج، الذي يجمع بين الجوانب الحسابية مع مدخلات الإنسان، يسمح لنا بدعم عملائنا على نطاق واسع مع الحفاظ على جودة و دقة ترجماتنا. مدخلات الإنسان حاسمة، بشكل رئيسي في تحرير البيانات وتقييم الجودة وتقديم反馈 للتطوير المستمر. جودة الترجمة من DeepL لن تكون حيث هي بدون هذا الجانب.

لقد توسعت DeepL مؤخرًا إلى 165 سوقًا جديدة وأضافت دعمًا لثلاث لغات جديدة. ما كانت التفكير الاستراتيجي وراء استهداف هذه الأسواق واللغات، وكيف أثرت التوسعة على قاعدة مستخدمي DeepL؟

اللغة هي مشكلة عالمية تلمس الشركات عبر几乎 كل الصناعات – سواء كانت تواجه حواجز لغوية داخلية بين الزملاء أو خارجية مع العملاء وفي الأسواق المتنوعة التي تعمل فيها. وكشركة قادرة بالبحث، فإن كل ما نقوم به يُشكل من خلال مهمتنا لكسر الحواجز اللغوية، ومدخلات العملاء والشركات. قرارنا لتوسيع توافر منتجاتنا – DeepL Pro متاح الآن في 228 سوقًا عالميًا – وإضافة قدرات لغوية جديدة، مثل إطلاق الصينية التقليدية، يعتمد على مهمتنا لكسر هذه الحواجز، وتوجيهه من خلال مدخلات العملاء والبحث السوقي.

نحن في لحظة مثيرة في الذكاء الاصطناعي، حيث لا يعد تبنيها مجرد اتجاه ولكن ضرورة. الشركات جاهزة لتبني التكنولوجيا ولكن تبحث عن تكنولوجيا تقدم قيمة حقيقية و ROI، ونحن قد أثبتنا أننا نقدم تأثيرًا كبيرًا – دراسة Forrester عام 2024 كشفت أن استخدام DeepL قدم ROI بنسبة 345٪ للشركات العالمية، مع تقليل وقت الترجمة بنسبة 90٪ وتحفيز انخفاض في الحمل العمل بنسبة 50٪. من خلال توسيع نطاقنا و قدراتنا، يمكننا تقديم هذه الفوائد الواقعية إلى أسواق وأشخاص وشركات أكثر. خذ الصينية التقليدية على سبيل المثال – هي اللغة الأساسية لأكثر من 33 مليون شخص حول العالم. لذلك هذا ي驱ر نمو أعمالنا ومساعدتنا في تلبية الطلب المتزايد على الصعيد العالمي. اليوم، لدينا شبكة من أكثر من 100000 عميل تجاري، وهي تتوسع بسرعة.

مع أكثر من 100000 عميل، بما في ذلك منظمات كبرى مثل Deutsche Bahn و Zendesk، ما هي التحديات والفرص الرئيسية التي واجهتموها أثناء التوسع لتلبيه احتياجات الشركات والحكومات؟

عندما نكون في غرفة مع عميل، يكونوا واضحين حول القيمة و ROI التي يمكننا تقديمها لهم – حتى في الولايات المتحدة، حيث قد تفكر أن اللغة الإنجليزية هي اللغة الوحيدة المتحدثة، تعمل معظم الشركات مع فرق متعددة اللغات وتتحرك في سوق عالمي معقد. الكثير من الناس ينسون ذلك! قيمة وأثر أدوات الترجمة المتخصصة بالذكاء الاصطناعي وخدمات الكتابة واضحة. لذلك ليس سؤالًا حول ما إذا كان يجب عليهم تنفيذ أدوات اللغة الذكاء الاصطناعي، ولكن سؤالًا حول تخصيص قدرات خدمتنا.

الشركات الكبيرة غالبًا ما تلتزم بمرشدات العلامة التجارية المحددة وتتطلب حلولًا ذكية اصطناعيًا تعكس صوتها الفريد ومصطلحات الصناعة. يريدون أن يكونوا قادرين على التواصل بشكل متسق، داخليًا وخارجيًا، على نطاق واسع – سواء كانوا يكتبون شيئًا أو يترجمون وثيقة، يريدون المحتوى أن يبدو كما لو كانوا كتبوه بأنفسهم، بنمط علامتهم التجارية المحدد. في DeepL، قمنا بتصميم أدواتنا مع هذا في الاعتبار وقمنا بتقديم ميزات تفاعلية أكثر، مثل DeepL Glossary، التي تسمح للأعمال والمحترفين بتخصيص الترجمات للكلمات والعبارات المحددة؛ بالإضافة إلى ميزات مثل إعداد النبرة وغيرها. هذا المستوى من التعديل والقدرة على جعل المحتوى ملكهم هو شيء مهم جدًا لعملائنا.

كما تتوسع DeepL ويتوسع نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أوسع، ما هي بعض الاعتبارات الأخلاقية الرئيسية التي تضعها في اعتبارك عند تطوير أنظمة اللغة الذكاء الاصطناعي، خاصة عند التعامل مع معلومات حساسة أو سرية؟

يجب على أي منظمة تقوم بتقييم أدوات الذكاء الاصطناعي دائمًا أن تسأل هذه الأسئلة عند تقييم النماذج والشركات. لا توفر العديد من حلول الذكاء الاصطناعي أمانًا كافياً، غالبًا ما تشارك بيانات المستخدم مع أطراف ثالثة، وتدرب نماذج الذكاء الاصطناعي على نص المستخدم، مما يخلق عدم ثقة ويجعل العديد من المستخدمين مترددًا في استخدام هذه الأدوات مع الوثائق المتعلقة بالعمل. كما ذكرت سابقًا، تأخذ DeepL نهجًا مختلفًا – الأمان هو أساسي لمهمتنا وخدمتنا.

عملاؤنا يأتون من مجموعة واسعة من الصناعات، بما في ذلك القطاعات الخاضعة للتنظيم مثل الخدمات المالية والقانونية، وأمان بياناتهم هو أمر أساسي. من المهم أن نلتزم بأعلى معايير الأمان والخصوصية للشركات لحماية بيانات المستخدم، بما في ذلك تشفير البيانات الفني والأفضل، وامتثال GDPR و ISO 27001 و Soc2 Type 2. كما لا نستخدم أي نص من مشتركينا لتحسين أو تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ونفهم أن العديد من مستخدمينا يترجمون معلومات حساسة.

ما الذي يمكننا توقعَه من DeepL فيما يتعلق بتطوير المنتج؟ هل هناك ميزات أو ابتكارات رئيسية أنت متحمس لها بشكل خاص؟

نحن شركة بحثية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، متفرغة لابتكار الغرض، وغايتنا هي حل مشكلة اللغة للأشخاص والشركات في كل مكان. بالنظر إلى المستقبل، سنستمر في دمج مدخلات العملاء في تطويرنا وتركيزنا على توسيع قدرات منصتنا للغة الذكاء الاصطناعي لجعلها حلًا شاملاً أكثر لجميع احتياجات اللغة التجارية. الكثير مما نسمعه من العملاء اليوم هو أن المزيد من التفاعل والتعديل الذي يمكننا تقديمه، أفضل. لذلك، توسيع ميزاتنا ووظائفنا لمعالجة هذا هو مجال مثير للاهتمام لنا، وننظر إلى كيفية جعل تجربة DeepL أكثر ديناميكية ومثيرة لاستخدامنا.

في течение السنوات الخمس إلى عشرة القادمة، أين ترى تقنية DeepL تتناسب مع المنظر الأوسع للذكاء الاصطناعي، خاصة مع استمرار الذكاء الاصطناعي في التطور بسرعة؟

خمس سنوات هي حقًا فترة طويلة لتطوير الذكاء الاصطناعي، لذلك ما يهم حقًا هو السنوات الـ 12 القادمة! نحن نعمل على جلب نفس الثورة والاضطراب الذي قمنا به مع اللغة المكتوبة إلى قدرات متعددة أخرى، وهو ما أنا متحمس له.

شكرًا على المقابلة الرائعة، يرغب القراء في معرفة المزيد فيزيتم DeepL.