روبرت فايسجرابر، المدير التنفيذي والمدير العام في AX Semantics – سلسلة المقابلات

روبرت فايسجرابر هو المدير التنفيذي والمدير العام لشركة AX Semantics، حيث يترأس تطوير المنتج والهندسة. روبرت هو متحدث مطلوب وحاصل على شهادات في مجالات بما في ذلك تطوير البرمجيات المحدد والتقنيات التوليدية للغة الطبيعية (NLG) وعضو في مجلس تكنولوجيا فوربس. كان سابقًا رئيسًا لمنتجات في شركة aexea ودرَس الكيمياء في جامعة يوهانس غوتنبرغ وأجرى بحثًا في جامعة كورنيل.

ما هو ما جذبك في البداية إلى مجال التوليد التلقائي للغة الطبيعية (NLG)؟

الكتابة والطريقة التقليدية التي يتم بها تنفيذها لم تشهد تحسينات كبيرة منذ اختراع الكتابة الميكانيكية قبل 200 عام والمراقبة اللغوية في أواخر الستينيات. ثلاثة أشياء جذبتني إلى قطاع NLG. أولاً، الشهادة على التحديات والصعوبات التي يواجهها الناس ويستمر في مواجهتها مع الحاجة إلى إنشاء كميات كبيرة من المحتوى والنص. على سبيل المثال، هناك أشخاص يعملون في التجارة الإلكترونية ويجب أن يكتبوا مئات من وصفات الملابس الفريدة كل شهر مع وصول المنتجات الجديدة. عدد الأشخاص الذين يحتاجون إلى القيام بذلك هو هائل ومستهلك للوقت ومكلف وغير قابل للتوسيع. كنت أعرف أن القدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد المحتوى تلقائيًا (بدلاً من محاولة إنشائه يدويًا) سيكون مغيرًا للعبة للعديد من الصناعات التي يجب أن تخلق بانتظام كميات كبيرة من المحتوى – وليس فقط باللغة الإنجليزية ولكن أيضًا باللغات الأخرى.

ثانيًا، رؤية أنواع الحلول “المنخفضة التكنولوجيا” التي جلبها الآخرون إلى السوق – مثل أدوات التدوير أو أدوات NLG المنفذة بشكل سيئ مع “واجهة مستخدم المؤسسة” – أعدت التأكيد على جاذبيتي لسلطة NLG.

أخيرًا، كنت أريد العمل على شيء لم يكن نسخة من المتجر الإلكتروني التالي أو “أوبر ليكس”، ولكن شيء قادر على حل مشكلة تقنية صعبة حقًا مع إنشاء حل لمشكلة حقيقية في العالم. حل NLG مثالي مع القدرة على إعادة تعريف إنشاء المحتوى للعصر الرقمي يمكن أن يقلل من “الضوضاء” لجميع البشرية، منذ أن يسمح بالتواصل الدقيق للغاية.

يمكنك مناقشة بعض حلول NLG التي تقدمها AX Semantics؟

AX Semantics هي حل NLG قائم على السحابة بنسبة 100٪ مع واجهة مستخدم سهلة الاستخدام. يبني العملاء آلة توليد المحتوى الخاصة بهم عن طريق تكوين تطبيق أعمالهم بأداة NLG الخاصة بنا، والتي تلقم المحتوى في 110 لغة في غضون دقائق – بما في ذلك إنشاء البيانات العابرة مثل النص الصيني من البيانات الإنجليزية. وبالتالي، يمكن للشركات أن تأخذ البيانات والمعلومات وتنشئ محتوى فريدًا بسرعة وبتوسع بغض النظر عن التغييرات الثابتة للأعمال والثقافات.

هناك العديد من الحالات التي يمكن استخدام تكنولوجيا NLG فيها. تستخدم الصناعات المختلفة هذه التكنولوجيا لحل تحديات المحتوى الفريدة لقطاعاتها:

• التجارة الإلكترونية: يستخدم معظم العملاء برنامج NLG الخاص بنا لتوليد كميات كبيرة من وصفات المنتجات الفريدة (حاسمة لتحسين محركات البحث)، أو المحتوى الفئوي أو البريد الإلكتروني المخصص مثل رسائل استعادة سلة التسوق.
• اتصالات العلامة التجارية / العملاء، بما في ذلك وسائل التواصل الاجتماعي: تستخدم العلامات التجارية ووكالات المحتوى NLG للحفاظ على تدفق مستمر من المحتوى التدويني الجديد، أو لإنشاء وتعبئة محتوى فريد على قنوات وسائل التواصل الاجتماعي المتعددة – ويمكن القيام بذلك في 110 لغات.
• الإعلام أو “الصحافة الروبوتية”: يستخدم الناشرون برنامج NLG الخاص بنا لتقارير الانتخابات أو الصحافة القائمة على البيانات مثل مراقبة مستويات التلوث، أو جداول الأرباح، أو النتائج الرياضية، أو تقارير الجريمة – مما يتيح للمحققين العمل على قصص الصحافة الإبداعية والجذابة أو القصص الصحفية الصعبة. في العديد من الحالات، يساعد برنامج توليد المحتوى في إحياء الصحافة المحلية، خاصة بالنسبة للمجلات الصغيرة التي تعاني من نقص التمويل. كانت الصحافة في وضع ضيق منذ عام 2000، حيث قامت الصحف بقطع المحققين والمحررين أو إغلاقها بالكامل. في الواقع، NLG هو حليف غير متوقع في الدفع لإنقاذ الصحافة.
• الخدمات المالية / البنوك: يواجه المحللون الماليون ووكلاء التأمين والرؤساء التنفيذيين الطلب على تحديث المحتوى المطلوب بموجب القوانين واللوائح الحكومية، مثل تفاصيل خطط الاستثمار وتقييمات المخاطر والتقارير المالية – جميعها يجب تحديثها بانتظام. يحل حل NLG الخاص بنا مشكلة تقارير المالية المتكررة والتقارير التنظيمية والملخصات التنفيذية والاتصالات المكتوبة الأخرى – جميعها تتطلب عادةً كميات هائلة من البيانات المالية من مصادر متعددة لتجميعها وتحليلها وترجمتها إلى نص مخصص لجمهور وlanguages متعددة. يمكن لموظفي البنوك والتمويل تحويل جبال البيانات إلى روايات مكتوبة حية وواقعية بسهولة، وإنشاء تقارير ووصف الشروط والقروض، وإنشاء تقارير تنظيمية، ووثائق تفصيلية حول الاستثمارات – في أكثر من 110 لغة – جميعها مع تدريب ضئيل – مما يتيح لهم مساحة لنشاطات وأعباء أكثر قيمة.
• الصناعة الدوائية: تستخدم شركات الأدوية برنامج NLG الخاص بنا المتوافق مع HIPAA لتوليد تقارير دراسية سريرية تنظيمية (CSRs) على الأدوية بنسبة تصل إلى 40٪ أسرع، من خلال تلقم 30٪ من كتابة CSR. هذا أمر بالغ الأهمية لأن المرحلة الأكثر تحديًا لإطلاق دواء في السوق هي تجربة الدواء البشري، أو المرحلة الثالثة، خلال التي يجب على الأطباء كتابة CSR التي تصف الآثار الدوائية ونتائج التجربة. عادةً ما يتم جمع البيانات من تجارب الدواء البشري وتجميعها بواسطة فرق الكتابة الطبية يدويًا، ومع ذلك، يمكن أن يؤدي هذا الإجراء القديم والمكلف إلى تأخير إطلاق أدوية إنقاذية في السوق في وقت أقرب ويتسبب في تكاليف بملايين الدولارات لشركات الأدوية. كما يوجد تحدي في القدرة. عادةً ما يستغرق كتابة تقرير CSR عدة أشهر، مما يقيد عدد تقارير CSR التي يمكن لفرق الكتاب الطبيين إنتاجها سنويًا.

يمكنك مناقشة أهمية صياغة “الشخصيات” للمحتوى المتولَد بواسطة NLG؟

مع حلول “البيانات إلى النص” مثل نهج NLG الخاص بنا (على عكس النص إلى النص، القائم على الكوربوس مثل GPT-2/3)، الكاتب هو جزء أساسي وحاسم في عملية الإبداع. يُكوّن الكاتب مستويات معانية كثيرة بين البيانات ويضيف “قوالب دقيقة” لجميع جوانب النص، مما يسمح للآلة باختيار ودمج جميع الجوانب في نهج “حقيبة الكلمات”.

يمكنك مناقشة ما هو التوليد الهجين للمحتوى وكيف يمكن للموظفين الاستفادة منه؟

التوليد الهجين للمحتوى هو حيث يعمل الإنسان والآلة معًا. يركز كل ممثل على الجانب الذي يفعل أفضل. يركز البشر على الجزء الإبداعي وأسلوب الكتابة والمحتوى المحدد، بما في ذلك العناية والتعريفات. تُدير الآلة إنتاج وتشكيل وتنظيم المحتوى.

المحتوى الهجين المولود من شراكة بين الإنسان والآلة ي满ي حاجة ملحة للمحتوى الطازج والحيوي على مدار الساعة. يُولّد برنامجنا المحتوى الذي يصعب تمييزه عن كتابة إنسان. يمكن للموظفين استخدام توليد المحتوى لإنشاء محتوى جديد يمكن تغييره وتحديثه في أي لحظة. يعمل برنامج التوليد معهم لتمكينهم من تحقيق متطلبات وظيفتهم والتجاوز.

كيف سيكون جودة المحتوى المقاس بعد توليده بسرعة؟

في النهاية، سيكون مقاسًا وكميًا بناءً على النتائج. في البداية، كنا نناقش قياس جوانب الجودة التي كانت خاضعة للمعنى الشخصي، أي “أنا أحب هذه الجملة أو تلك”، إلخ، ولكن يمكن قياسه الآن بشكل موضوعي منذ أن أصبح من الممكن إجراء اختبارات A/B على نطاق واسع. على سبيل المثال، كان أحد عملائنا يعاني من صعوبة في اختيار اللغة الرسمية أو غير الرسمية (بعض اللغات غير الإنجليزية لها ذلك المحدد)، وتمكن من اختبار ذلك لمعرفة ما كان الأفضل.

يمكنك مشاركة آرائك حول كيفية تحول المحتوى إلى اللامركزية؟

لا يوجد مصدر أو سوق واحد يحتكر توليد المحتوى أو القدرة على توسيع المحتوى. هذه هي قوة تكنولوجيا NLG وبرامجها – توفر فرصة متساوية ووصولًا متساويًا للشركات الكبيرة والصغيرة.

مع الوصول إلى مصادر البيانات الصالحة من جميع أنحاء العالم جنبًا إلى جنب مع NLG وتكنولوجيا النشر، يمكن للشركات من جميع الأحجام بناء محتوى متوسع وتكييفه مع احتياجاتها الخاصة باستخدام تكنولوجيا NLG للحفاظ على تحديثه باستمرار. على سبيل المثال، يمكن لقسم خدمة العملاء إنتاج وصفات المنتجات الخاصة به مع التركيز على محتوى خاص بالخدمة، أو يمكن لمسوق إلكتروني تخصيص محتواه ليكون موجهًا للمبيعات – جميع ذلك بدون صيانة إضافية أو تكلفة.

ما هي بعض الفرص التجارية الجديدة “المفتوحة” من هذا النوع من توليد المحتوى؟

أولاً، سنرى أنواعًا جديدة تمامًا من المحتوى المخصص للغاية حيث يتم الجمع بين العديد من مصادر البيانات لإنشاء محتوى لفرد معين، مثل تقرير عن الطقس الذي يأخذ في الاعتبار جدول السفر الخاص به أو خدمات مالية مع تقارير تمويل فردية. ثانيًا، مع زيادة اعتماد الشركات على العصر الرقمي، سيكونون قادرين على استخدام توليد المحتوى التلقائي لإنشاء وجود قوي على الإنترنت لأعمالهم.

يمكنك مناقشة بعض الجوانب المحتملة للخير الاجتماعي من NLG؟

يتلقى المستهلكون تدفقًا مستمرًا من الاتصالات – رسائل نصية، رسائل بريد إلكتروني، إعلانات عديدة وترويجات عبر قنوات متعددة، بما في ذلك أجهزتهم النقالة وأجهزتهم الكمبيوتر وحتى البريد، ويجب عليهم التمرير والقراءة للعثور على المعلومات التي يريدونها ويتطلبونها.

يسمح NLG بالاتصال الفردي والدقيق والخالي من الضوضاء. تخيل أنك تستلم فقط النشرات أو التقارير التي تأخذ في الاعتبار معلوماتك الشخصية وتكيفها مع احتياجاتك. يوفر NLG طريقة أفضل وأكثر تفكيرًا للوصول إلى العملاء بطريقة تهمهم.

ما هي بعض الشركات التي تستخدم حاليًا AX Semantics؟

قبل ثلاث سنوات تقريبًا، بعد التحقق من صحة حلنا مع العملاء المختارين، بدأنا في تقديم حل NLG الخاص بنا إلى السوق الشامل. كان لدينا مئات من العملاء الذين جربوا برنامجنا وبنوا حلولهم الفردية مع AX Semantics. ثم قمنا بتحسين المواد التعليمية والعملية اللازمة. العديد من هؤلاء العملاء الصغار في البداية توسعوا الآن احتياجاتهم من المحتوى معنا، بما في ذلك شركات مثل Deloitte وAdidas وNestlé وOtto وBeiersdorf.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول AX Semantics؟

نحن فخورون جدًا بالحقيقة التي حازت AX Semantics على اعتراف كواحدة من أفضل خمسة مقدمي منصات التوليد التلقائي للغة الطبيعية في العالم من قبل Gartner، وأنه تمت تسميتها كشركة ناشئة رائدة في سوق NLG من قبل Forrester.

أخيرًا، بالإضافة إلى قاعدة عملائنا ومبيعاتنا، نحن نبحث عن شركات تريد بناء حالات استخدام رأسية على تكنولوجيا الخاصة بنا، ونحن ندعم هذه الشركات بنشاط مع التدريب، إلخ. إذا كنت تبني منتجًا جديدًا أو شركة وتريد استخدام توليد المحتوى، فنحن سعداء بالحديث معك.

شكرًا على المقابلة الرائعة والإجابات المفصلة المتعلقة بNLG، يُرجى من القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد زيارة AX Semantics،