Peter Wang, CEO & Co-Founder von Anaconda – Interview-Serie

Was hat Sie ursprünglich zur Informatik hingezogen?

Ich habe mit dem Programmieren im jungen Alter begonnen, ohne einen formalen Informatik-Abschluss. Während ich anfangs von der Faszination für die Steuerung eines Computers angezogen wurde, vertiefte sich mein Interesse, als ich die kreativen Möglichkeiten entdeckte – Spiele zu erstellen und Ideen auszudrücken. Für mich ist ein Computer mehr als nur eine Funktion; es ist ein endloses Canvas für Selbstausdruck. In der frühen Ära der Computertechnik kannte die Kreativität keine Grenzen, und es gab einen nahtlosen Fluss zwischen verschiedenen Aktivitäten. Allerdings ist es mit der aktuellen Industrialisierung und den Schichten der Abstraktion schwieriger geworden, Kreativität zu entfalten.

Können Sie die Geschichte hinter Anaconda, Inc. teilen?

Mein Mitgründer und ich gründeten Anaconda im Jahr 2012, aber die Ursprünge des Unternehmens reichen zurück bis zu unserer Zeit als Software-Berater. Wir sahen die wachsende Basis-Adoption der Python-Programmiersprache für die Geschäftsanalyse und wussten, dass eine Revolution im Gange war. Branchen, die schwere numerische Rechenleistungen erforderten, wie Finanzen, fanden zu Python, und im Laufe der Zeit sah die Sprache eine schnelle Adoption in der Gesundheitsversorgung, Fertigung, Einzelhandel und jeder Branche, die fortschrittliche Analyse für bessere Geschäftsentscheidungen suchte. Aber trotz des umfassenden organischen Wachstums von Python fühlten wir, dass die Branche die wahre Geschichte vermisste: den enormen Bedarf an Hochleistungs-Tools für fortgeschrittene Analyse, die von Nicht-Programmierern genutzt werden konnten. Zunächst waren die Investoren unsicher über Programmiersprachen oder Open-Source-Ökosysteme und sahen den Wert in der Python-Data-Community, die Anaconda betreut hatte, nicht. Aber diese praxisorientierte Wachstumsstrategie führte letztendlich dazu, dass Anaconda und das Python-Ökosystem rasch in allen Branchen auf der ganzen Welt angenommen wurden.

Anaconda ist sich verpflichtet, Open-Source-Innovationen zu fördern, warum ist Open-Source so wichtig?

Ich bin ein überzeugter Anhänger der Meinung, dass Transparenz und Zusammenarbeit Schlüsselfaktoren für die erfolgreiche Entwicklung von Technologie und Lösungen für die Gesellschaft als Ganzes sind. Open-Source garantiert nicht nur Transparenz, sondern fördert auch die Zusammenarbeit und schafft eine Innovationskultur unter Entwicklern. Je mehr Perspektiven und Wissen zusammenarbeiten, um Lösungen zu entwickeln, desto besser ist das Ergebnis. Die Prinzipien hinter Open-Source stimmen mit der Mission von Anaconda überein, Technologie zu demokratisieren und Bildung zu verbessern – Open-Source-Software bietet wertvolle Lernmöglichkeiten für Entwickler, Studenten und Enthusiasten, wo sie den Code studieren, Best-Practices lernen und praktische Erfahrung durch die Teilnahme an Open-Source-Projekten sammeln können.

Im Jahr 2022 veröffentlichte Anaconda PyScript, ein webbasiertes Tool für die Codierung im Browser und die Bereitstellung von Apps mit einem Klick. Können Sie einige Details zu diesem Tool und dessen Stärken teilen?

Nachdem wir das Open-Source-Projekt PyScript im vergangenen Jahr als Proof-of-Concept vorgestellt haben, veröffentlichten wir im März 2023 PyScript.com, eine Website, die es jedem ermöglicht, reiche, interaktive, teilebare Python-Webanwendungen direkt im Browser zu erstellen. Diese flexible Codierplattform verfügt über eine modulare Entwicklungsumgebung und kann nächste Generationen von Webanwendungen mit Python-Interaktivität und -Berechnung erstellen, wodurch die Einstiegshürden, die das Programmieren für 99 % der Bürger, die keine vorhandenen Programmierkenntnisse haben, überwältigend machen, drastisch reduziert werden. Mit diesem Launch erhöht Anaconda die Zugänglichkeit, indem es einen Rahmen bietet, der es jedem ermöglicht, Erfahrung in der Python-Entwicklung zu sammeln.

Die Data-Science-Branche hat in den letzten zehn Jahren boomt, da datengetriebene Entscheidungsfindung zur Norm geworden ist – und Data-Scientist auf Platz 3 der 50 besten Jobs in Amerika für 2022. Aber während die Branche floriert, gibt es noch Raum, die aktuelle Belegschaft aufzustocken und bestehende Einstiegshürden für diejenigen, die neugierig auf die Welt des Codierens sind, zu entfernen. Dieser Launch war der erste Schritt in Richtung Demokratisierung der Data-Science. Darüber hinaus werden Einzelpersonen und Organisationen, die sich auf die Aufstockung und Umschulung konzentrieren, immer einen Wettbewerbsvorteil haben. Durch die Bereitstellung einer Online-Plattform, auf die jeder zugreifen kann, ohne die Last, Dateien herunterzuladen und Umgebungen zu konfigurieren, bietet PyScript eine großartige Gelegenheit, Python zu lernen, die beliebteste Programmiersprache der Welt.

Was sind Ihre Ansichten zur Zukunft des Codierens?

Die Evolution vor uns beinhaltet eine Zunahme der Gesamtkodierungsproduktion, wobei ein erheblicher Teil von Maschinen generiert wird. Dennoch wird die menschliche Validierung integral bleiben. Das herkömmliche Bild des Programmierens – Code in eine Textdatei eingeben – wird sich wandeln. Die Zukunft der Konstruktion von Informationssystemen wird sich von den traditionellen Codierungspraktiken abheben und eine Landschaft umfassen, in der Code generiert wird. Ich prognostiziere auch, dass aufkommende Systeme sich um Daten-Spezifikation und -Modellierung drehen werden, was das Codieren, wie wir es heute kennen, umgestalten wird.

Anaconda dient jetzt über 35 Millionen Nutzern, was tragen Sie diesem Erfolg zu?

Ich glaube, dass wir diese Nutzerzahl durch die Bereitstellung einer Vielzahl von Bildungsmaterialien und Werkzeugen für alle Arten von Nutzern – von Studenten bis hin zu professionellen Programmierern – erreicht haben. Da technologische Innovationen voranschreiten, gibt es immer mehr Bedarf an Python-Fähigkeiten in fast jeder Branche. Mit unserer Mission, Python zu demokratisieren und das Codieren sowie die Grundlagen für alle zugänglich zu machen, können wir die Ressourcen bereitstellen, die erforderlich sind, um Fähigkeiten für Jobs jetzt und in der Zukunft aufzubauen.

Eine Ihrer Leidenschaften ist die Erweiterung des Zugangs zu Daten-Literatur, können Sie einige Details zu Ihren Bemühungen in diesem Bereich teilen?

Ich glaube, dass wir, wenn wir Schüler erreichen, während sie mit der Data-Science beginnen, größere Fortschritte auf unserer Mission zur weltweiten Daten-Literatur erzielen können. Um dies zu unterstützen, hat Anaconda begonnen, mit High-Schools in den USA und weltweit zusammenzuarbeiten, um eine Data-Science-Expo zu veranstalten, die Schüler zusammenbringt, um Python-Fähigkeiten zu präsentieren, innovative Projekte zu teilen und möglicherweise College-Stipendien zu gewinnen. Darüber hinaus haben wir kürzlich Anaconda Learning eingeführt, das über zwölf Kurse anbietet, die Studenten, die diese erfolgreich abschließen, ein Zertifikat verleiht, das ihre Chancen auf Beschäftigung oder Weiterbildung verbessern kann. Anaconda Notebooks ist ebenfalls darauf ausgelegt, Menschen zu helfen, sofort in die Data-Science und Python-Programmierung einzusteigen. Im Mai 2023 erwarb Anaconda EduBlocks, eine kostenlose Plattform, die grundlegende Programmierfähigkeiten für Schüler der Klassenstufen K-12 und Anfänger bereitstellt. Durch den Erwerb wird EduBlocks die Mission von Anaconda, Data- und Python-Fähigkeiten für die zukünftige Arbeitskräfte zu demokratisieren, weiter vorantreiben. Da Data-Science und KI/ML-Modelle in der Arbeit und im Leben immer beliebter werden, kann Anaconda die Quelle für Anleitung und Schulung sein, um diese neue Welt zu nutzen.

Warum sollte die Zukunft von KI vollständig offen sein?

Ähnlich wie meine Meinung zu Open-Source, werden Transparenz und Zusammenarbeit zu einer erfolgreichen Entwicklung von KI-Technologie und zum Wohl der Gesellschaft als Ganzes führen. Während es nicht zu leugnen ist, dass der KI-Wettbewerb ein aufregendes Moment in der Technologie ist, könnte die weitverbreitete Verwendung von KI-Modellen das Internet mit Informationen überfluten, die nicht durch reale Ereignisse generiert werden, was zukünftige Trainings-Datensätze für zukünftige Modelle kontaminieren wird. Dies wird zu einem “Modell-Kannibalismus”-Effekt führen, bei dem zukünftige Modelle die Ausgabe von vorherigen Modellen verstärken und für immer von der Ausgabe vorheriger Modelle abhängig sein werden. Bei der Rate, mit der neue Modelle veröffentlicht werden, können ethische Debatten über KI, wie rechtliche/urheberrechtliche Bedenken und Voreingenommenheit in der Modell-Trainingsphase, nicht länger auf dem Rückburner bleiben. Mit offener Entwicklung kommt mehr Zugänglichkeit und die Fähigkeit, eine breitere Gruppe von Hintergründen, Fähigkeiten und Erfahrungen zusammenzubringen – was einen Domino-Effekt zu erfolgreicheren (und ethischeren) Ergebnissen führt.

Was ist Ihre Vision für die Zukunft von KI?

Ich erwarte den Aufstieg von kompakten, verständlichen KI-Modellen. Die Lösung von Problemen im Zusammenhang mit Inhalt-Rechten und Urheberrechten wird von entscheidender Bedeutung sein. Erwartet wird eine weitverbreitete Adoption dieser KI-Technologien in realen Geschäftsszenarien und Kundenerfahrungen. Der Fokus wird sich auf die Lenkung und Schulung von KI für eine positive Nutzung verlagern. Diese Transition kann mit der Evolution von Motoren verglichen werden – von großen zu kleinen, mit einer neuen Betonung auf Motor-Anwendungen.

Wir haben jetzt Zugang zu einer Form von “grundlegender” Intelligenz, die in der Lage ist, Aufgaben auszuführen, die früher menschliche Expertise erforderten – nicht unbedingt schwierig, aber erfordert dynamische Agilität. Diese sind Anwendungsfälle, die zuvor aufgrund des Bedarfs an menschlicher Intervention übersehen wurden, aber mit dem Aufkommen von KI ist das einst Schwierige jetzt erreichbar.

Vielen Dank für die großartigen Interviews, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Anaconda besuchen.