أولغا ميجورسكايا، المؤسسة والرئيسة التنفيذية لشركة Toloka – سلسلة المقابلات

أولغا ميجورسكايا، المؤسسة والرئيسة التنفيذية لشركة Toloka، تقود الشركة منذ عام 2020، وتوجهها من جذورها الأصلية في تحليل الحشود إلى لاعب رئيسي في خدمات بيانات الذكاء الاصطناعي. قبل تأسيسها وتوجيه Toloka، قضت أكثر من عقد من الزمن في ياندكس، وبلغت ذروتها في منصب رئيس تحليل الحشود والمنصات، حيث بنت وبسطت بنية تحتية لتحليل البيانات من خلال الحشود لمنتجات التعلم الآلي، بما في ذلك البحث، والصوت، والكلام، والسيارات ذاتية القيادة، ومراقبة المحتوى، وغيرها. تحت قيادتها في Toloka، وضعت الشركة نفسها كشريك بيانات عالمي للذكاء الاصطناعي – путем الجمع بين تقنية التعلم الآلي والخبرة البشرية لدعم التدريب، والتقييم، والسلامة لأنماط الذكاء الاصطناعي والوكلاء على نطاق واسع.

Toloka هي شركة مقرها هولندا ومقرها الرئيسي في أمستردام، توفر بيانات عالية الجودة ومحضرة بخبرة لتنمية الذكاء الاصطناعي، تتراوح من التعليق والتحديد إلى مجموعات بيانات مخصصة للتعليم المتقدم الخاضع للإشراف (SFT) والتعلم من خلال反馈 بشري (RLHF). تدعم الشركة مجموعة واسعة من الوضعيات – النص، والصورة، والصوت، والفيديو – وتشغل خبراء في المجال إلى جانب حشد عالمي لتوفير مجموعات بيانات قابلة للتوسيع ودقيقة لتدريب وتقييم وكلاء ذكاء اصطناعي متقدم ونمذجة لغة كبيرة. تساهم خدماتها في تحسين القدرات مثل التفكير، والفهم متعدد اللغات، وإنشاء الصور/الصوت، وسلامة الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات والتطبيقات.

قضيت سنوات في بناء أنظمة الحشد البشري في ياندكس قبل تأسيس Toloka في عام 2020. ما هو اللحظة التي أقنعتك بأن هذا يجب أن يصبح شركة مستقلة، وكيف شكلت هذه التجربة رؤيتك لدور Toloka في تطوير الذكاء الاصطناعي؟

في مرحلة معينة، أدركنا أن Toloka نمت بشكل كبير عن شركة المنشأ. كان باحثو الذكاء الاصطناعي من جميع أنحاء العالم يستخدمون المنصة، واعترفنا بأن الشركة يمكن أن تحقق المزيد ككيان مستقل. ونتيجة لذلك، تمكنت Toloka من الاعتماد على الخبرة التراكمية لمئات من فرق الذكاء الاصطناعي التي جمعت بيانات التدريب لجميع حلول الذكاء الاصطناعي – من بحث الويب ومساعدي الصوت إلى محادثات الجيل الجديد والوكلاء الذكاء الاصطناعي. قمنا منذ ذلك الحين بدمج خبرتنا في إدارة الجهود البشرية مع بناء وتدريب الوكلاء الذكاء الاصطناعي لإنشاء منتجنا الجديد، Tendem.

قلت إن الاضطراب الحقيقي القادم لن يأتي من وكلاء مستقلين بالكامل. ما الذي أدى بك إلى استنتاج أن الوكلاء الهجين – الذين يجمعون بين آليات الذكاء الاصطناعي والاحكام البشرية – هم النموذج الذي سيفوز في النهاية؟

في حين أعتقد أن حلول الذكاء الاصطناعي فقط في العديد من المجالات سوف تصل قريباً إلى مستوى رائع من الجودة لتلبية احتياجات العملاء بالكامل، سوف يكون هناك دائماً ذيل طويل من الحالات التي لن يتم تحسين النماذج الأساسية أبداً لها. هذا هو المكان الذي سوف يتفوق فيه النهج الهجين على كل من حلول الذكاء الاصطناعي فقط وحلول البشر فقط في المستقبل المنظور. لقد رأينا نفس النمط يحدث مراراً وتكراراً على مدار العقد الماضي: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوسع المهام بشكل جميل، لكنه يصارع مع الدقة والاحكام التي تهم في البيئات التجارية الحقيقية. يريد المحترفون السرعة، لكنهم يحتاجون أيضاً إلى الموثوقية – لا يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين ضمان ذلك اليوم. تفوز الأنظمة الهجينة لأنها تحل كلا جانبي المعادلة. يتعامل الذكاء الاصطناعي مع ما هو أفضل فيه: السرعة، والهيكل، والقابلية للتكرار. تمتلئ الخبرة البشرية الفجوات: الغموض، والcases الحافة، والتفسير. عندما تجمع بين الاثنين بشكل أصيل، تحصل على سير عمل سريع وموثوق.

لاحظت أن الذكاء الاصطناعي يتعطل على الغموض والاستدلال متعدد المستندات. ما هي أنواع المهام التي تكشف هذه القيود بشكل أوضح؟

المهام على المدى الطويل – تلك التي تتطلب دمج مصادر متعددة، أو تحليل المعلومات المتعارضة، أو تفسير السياق، والتي قد تستغرق ساعات أو حتى أيام لcompletionها من قبل البشر – تميل إلى كشف حدود الذكاء الاصطناعي الحالية. تشمل الأمثلة أبحاث السوق، والتحليل التنافسي، و تلخيص المستندات الطويلة، وكتابة المحتوى الأصلي من مدخلات مختلطة، أو استخراج Informationen التي تعتمد على النوع البشري بدلاً من التعرف على الأنماط. الذكاء الاصطناعي ممتاز في إنتاج المرور الأول. لكن في اللحظة التي تتطلب المهمة الأولوية، أو الحكم، أو تحليل الغموض، ينخفضض الثقة بشكل حاد. هذا هو المكان الذي يكون فيه الخبراء البشر ضروريين.

كثير من المحترفين يستخدمون الذكاء الاصطناعي ولا يثقون به تماماً. كيف يعيد نهجك بناء الثقة في تفويض العمل الحقيقي إلى أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

تتحسن الثقة عندما لا يضطر الناس إلى تصحيح مخرجات الذكاء الاصطناعي. يعيد نهجنا بناء الثقة من خلال دمج البشر في سير العمل من البداية، وليس كمسار تصعيد عندما يفشل الذكاء الاصطناعي. كل مهمة في Tendem تتدفق من خلال مدير مشروع الذكاء الاصطناعي الذي يقرر ما يجب توفيره تلقائياً وما يتطلب خبرة بشرية. بعد ذلك، تضمن كل من الفحوصات الآلية والجودة البشرية أن الإخراج النهائي دقيق ومتكامل وجاهز للعمل. للمحترفين، هذا يعني أنهم يمكنهم تفويض العمل و期待 نتيجة تم التحقق منها، وليس مسودة يجب إصلاحها.

ما هي الآليات التي تضمن أن يبقى الخبراء البشر في الحلقة مخرجات عالية الجودة دون تباطؤ سير العمل؟

يتمكن ذلك من خلال أمورين:

• التخصص على نطاق واسع. الخبراء في شبكة Tendem هم محترفون تم فحصهم وتدريبهم وتماثلوا بناءً على الخبرة في المجال. ليسوا من المشتغلين الحرين الذين يحاولون التكيف على الهواء – هم بالفعل مؤهلون لمهام محددة.
• الجودة متعددة الطبقات والتحويل الذكي. يتعامل الذكاء الاصطناعي مع الخطوات الأساسية حتى يركز الخبراء البشر فقط على الأجزاء التي تتطلب الحكم. ثم هناك طبقة ثانية من الجودة الآلية والتحقق البشري حيثما لزم الأمر. هذا يحافظ على استمرار البشر في المشاركة حيث يضيفون القيمة الأكبر، وليس حيث يخلقون عقبات.

النتيجة هي سرعة تتفوق على التأليف الآلي، مع دقة تتفوق على مراجعة الخبراء.

في الصناعات التي تطلب دقة وامتثالًا، كيف يمكن للأنظمة الهجينة أن توفر قابلية للتحقق والفحص التي يمكن للشركات الاعتماد عليها؟

الأنظمة الهجينة تسمح بشكل طبيعي بالفحص لأن كل خطوة في سير العمل يتم تتبعها وتصنيفها وضبط جودتها. تعرف أي الأجزاء تم توفيرها تلقائياً، وأيها تم تنفيذها بواسطة خبراء تم فحصهم، وأي خطوات من الجودة صحت المخرجات. في الصناعات الخاضعة للتنظيم بشدة، يصبح هذا الإجراء ضروريًا. لا تعتمد على قرارات الذكاء الاصطناعي السوداء؛ لديك سلسلة موثوقة من الأحكام والتصحيحات والموافقات. هذا هو ما يجعل الأنظمة الهجينة مناسبة للمجالات التي لا يمكن فيها أن تكون الدقة والامتثال اختياريين.

ما هي الفئات من أعمال المعرفة التي تتوقع أن تتحرك إلى وكلاء هجين أولاً، وأيها ستكون أبطأ في تبني هذا النموذج؟

بشكل عام، أعتقد أن النهج الهجين أسهل في تبنيه من نهج الذكاء الاصطناعي فقط، لذا نتوقع أن يتم تغطية几乎 أي مجال بهذا النموذج – الفرق سيكون فقط في نسبة الذكاء الاصطناعي مقابل المشاركة البشرية. أوائل المتبنين هم الأدوار التي يهم فيها السرعة والدقة معاً، ولا تزال العمل متكرر للغاية. نحن نرى بالفعل سحب قوي من الاستشارات، والتسويق، وعمليات المبيعات، والبحث، وإنشاء المحتوى. المجالات الأكثر تعقيدًا (وأغربها) لحلها هي تلك الأقرب إلى العالم المادي، مثل الهندسة المعمارية والبناء. لكني أرى مسارًا تقنيًا واضحًا لبلوغ ذلك.

من الناحية التشغيلية، كيف تستفيد المنظمات عند انتقالها من العمل المدارة بواسطة المشتغلين الحرين إلى وكلاء هجين؟

يتم إزالة وكلاء الهجين ل两ي من أكبر اللاكفاءات في العمل المدارة بواسطة المشتغلين الحرين: إدارة المشتغلين الحرين وعدم انتظام الجودة. لا يضطر المحترفون والمؤسسات بعد ذلك إلى توظيف المشتغلين الحرين أو إعدادهم أو إدارة عملهم أو تصحيحه. يتعامل وكيل الهجين تلقائياً مع أوركسترا سير العمل، ويحدد المزيج الصحيح من الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية لكل خطوة. هذا يقلل من وقت الإرجاع، ويحسن جودة المخرجات، ويسهم في العمل دون زيادة عدد العاملين. باختصار: تحصل على سرعة التأليف الآلي مع موثوقية فريق الخبراء، دون الحاجة إلى إدارة أي منهما.

مع انتشار الأنظمة الهجينة على نطاق واسع، ما هو التأثير المتوقع على اقتصاد المشتغلين الحرين والاقتصاد غير الرسمي؟

نعتقد أنه سيعيد تشكيل اقتصاد المشتغلين الحرين، وليس استبداله. بدلاً من أن يقضي المشتغلون الحرون وقتًا على مهام منخفضة المستوى ومتكررة، يمكنهم الانضمام إلى الأنظمة الهجينة كمتخصصين في مجالات محددة. يصبح العمل أكثر هيكلة: أكثر قيمة، أكثر قابلية للتنبؤ، وأكثر استقرارًا. بدلاً من مطاردة المشاريع غير المنتظمة، يمكن للخبراء المساهمة على نطاق واسع من خلال منصات مثل Tendem، حيث يتم مطابقة مهاراتهم للمهام المناسبة ودعمها بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تزيل الأعمال الروتينية.

نظرًا إلى السنوات القليلة القادمة، ما هو شكل “التفويض إلى الذكاء الاصطناعي” عندما يصبح وكلاء الهجين معايير عبر العمل الرقمي؟

سوف يبدو التفويض أكثر مثل تسليم العمل إلى فريق قوي، وليس استخدام أداة. سوف تصف النتيجة المرغوبة، وسيقوم وكيل الهجين بتقسيمها، وسيوجه المهام الفرعية، وسيطبق المزيج المناسب من الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية، وسيتحقق من النتائج، وسيسلم منتجًا منتهياً – كل ذلك في غضون ساعات. سوف يكون التحول من استخدام الذكاء الاصطناعي كمساعد في الصياغة إلى الثقة بالذكاء الاصطناعي كمدير مشروع يدير سير العمل كله. هذا هو عندما يحدث التفويض الحقيقي: عندما يمكن للمحترفين الثقة في أن النظام سوف يسلم النتيجة النهائية، وليس فقط النقطة الأولى.

شكراً على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة Toloka.