डॉ जूडिथ बिशप, एपेन में एआई विशेषज्ञों की वरिष्ठ निदेशक – साक्षात्कार श्रृंखला

डॉ जूडिथ बिशप एपेन में एपीएसी/यूएस क्षेत्र के लिए एआई विशेषज्ञों की वरिष्ठ निदेशक हैं। वह उच्च गुणवत्ता और गति के साथ एआई प्रशिक्षण डेटा प्रदान करने के लिए उच्च योग्य और अनुभवी भाषाविदों, गणितीय भाषाविदों और मानव संचार के सभी तरीकों (भाषण, लेखन और इशारों) के विशेषज्ञों की एक उत्कृष्ट टीम का नेतृत्व और विकास कर रही हैं।

आपको भाषाविज्ञान में क्या आकर्षित किया?

मैंने पहली बार अपने एक पसंदीदा अंग्रेजी शिक्षक से भाषाविज्ञान के बारे में सुना। मैं उन बच्चों में से एक था जो विदेशी भाषाओं और मानविकी के साथ-साथ गणित और विज्ञान विषयों की ओर भी आकर्षित थे। भाषाविज्ञान भाषा के कार्य करने का विज्ञान है, इसलिए यह मेरे लिए उन दोनों रुचियों को एक साथ लाया। जैसे कई लोगों ने किया, जब मैंने इसके बारे में सुना, तो मैं पूरी तरह से आकर्षित हो गया। हम एक दूसरे के साथ अपने विचारों और भावनाओं को व्यक्त करने के लिए क्या अधिक आकर्षक हो सकता है? भाषाविज्ञान भाषा संरचनाओं का अन्वेषण करता है जो ध्वनियों और लेखन प्रणालियों में सभी अंतरों के बावजूद अक्सर समान होती हैं, क्योंकि वे सभी अंततः हमारे सामान्य मानव अस्तित्व का उत्पाद हैं।

आप एआई में काम करने की कहानी कैसे सुनाई जा सकती है?

मैं 2004 से एपेन में काम कर रहा हूं और भाषा प्रौद्योगिकी उत्पादों और सेवाओं के विकास का समर्थन कर रहा हूं। इस समय के दौरान, एआई एक व्यापक ढांचे के रूप में उभरा है, जिसका मिशन और दृष्टि तकनीक को मानव संचार, तर्क और धारणा की क्षमताओं की नकल और विस्तार करना है। 2019 में मेरी टीम ने अपने आप को एआई विशेषज्ञों के रूप में पुनः ब्रांडेड किया, यह पहचान कि हमारा भाषाई और भाषा ज्ञान एआई उद्यम के लिए महत्वपूर्ण है। हमारे एनोटेटेड डेटा एआई उत्पादों और सेवाओं के साथ मानव इंटरैक्शन की सफलता के लिए आवश्यक समर्थन प्रदान करते हैं।

आप 16 साल से अधिक समय से एआई में काम कर रहे हैं, आपने कुछ बड़े बदलाव देखे हैं?

मुख्य परिवर्तन मुख्य तकनीकी विकास से लेकर उपयोग के मामलों और अनुप्रयोगों की लंबी पूंछ पर ध्यान केंद्रित करने की ओर स्थानांतरित हो गया है। मेरे करियर के अधिकांश समय के लिए, भाषा-आधारित एआई का ध्यान मानव भाषण धारणा और उत्पादन की नकल करने वाले मॉडलों को विकसित करने और परिष्कृत करने पर केंद्रित था, अर्थात् भाषण मान्यता, भाषण संश्लेषण और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण। डेटासेट आमतौर पर स्पीकॉन संघ (भाषण-संचालित इंटरफेस के लिए उपभोक्ता उपकरणों के लिए) द्वारा विकसित लेबलिंग और डेटा नमूनाकरण मानकों और परंपराओं के अनुरूप थे। इन मानकों ने कोर तकनीकी विकासकर्ताओं को सामान्य डेटा संरचनाओं पर अपने प्रदर्शन को बेंचमार्क करने और एआई के तेजी से विकास का समर्थन करने की अनुमति दी है।

क्या आप मशीन लर्निंग में निर्बियास्ड डेटा के महत्व पर चर्चा कर सकते हैं?

मशीन लर्निंग मॉडल, चाहे पर्यवेक्षित, अनपर्यवेक्षित या प्रबल प्रशिक्षण मॉडल हों, वे डेटा पर प्रशिक्षित होने पर मौजूद पूर्वाग्रहों को प्रतिबिंबित करेंगे। एलिसा सिम्पसन रोचवर्गर और विल्सन पैंग ने अपनी हाल की पुस्तक, रियल वर्ल्ड एआई में, इस मुद्दे के कई उत्कृष्ट उदाहरण प्रदान किए हैं। यदि किसी जनसंख्या खंड के लिए पर्याप्त प्रशिक्षण डेटा नहीं है, तो एआई मॉडल उस खंड के लिए कम सटीक होगा।

एआई के बाहर, आप एक कवि भी हैं जिनकी कई कविताएं विभिन्न उद्योग पुरस्कार जीत चुकी हैं। भविष्य में एआई की इस तरह की रचनात्मकता के बारे में आपके विचार क्या हैं, जिसमें कविता लेखन शामिल है?

यह एक दिलचस्प प्रश्न है। कविता और मानवता की अन्य रूपों में रचनात्मकता हमारे सभी मानव संसाधनों का उपयोग करती है, जैसे कि स्मृति, धारणा, संवेदना और भावना, साथ ही साथ भाषा और छवि की संरचनाएं और नाजुकताएं, जो हमारे समय के समकालीन चिंताओं के साथ प्रतिध्वनित करने वाले अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं। एमिली डिकिंसन ने लिखा, “यदि मैं एक पुस्तक पढ़ता हूं और यह मेरे पूरे शरीर को इतना ठंडा बना देता है कि कोई आग मुझे गर्म नहीं कर सकती, तो मुझे पता है कि यह कविता है। यदि मैं शारीरिक रूप से ऐसा महसूस करता हूं कि मेरे सिर का ऊपरी हिस्सा ले लिया गया है, तो मुझे पता है कि यह कविता है।” इसमें एक धारणात्मक, संवेदी या भावनात्मक मान्यता होनी चाहिए, लेकिन वास्तविक आश्चर्य भी होना चाहिए।

क्या आप एपेन द्वारा हाल ही में लॉन्च किए गए नए विविध प्रशिक्षण डेटासेट के बारे में कुछ विवरण साझा कर सकते हैं?

उपरोक्त कारणों से, पूर्वाग्रहों को सही करने के लिए डेटासेट की आवश्यकता है जो एआई उत्पादन प्रणालियों में मौजूद हैं। एपेन डेटासेट आपके द्वारा उल्लिखित डेटासेट अफ्रीकी अमेरिकी व्याकरणिक अंग्रेजी जैसे जातीयता से संबंधित पूर्वाग्रहों को सही करने में मदद करेंगे। वे एआई भाषा मॉडल में इस आबादी के प्रतिनिधित्व को बढ़ाने के लिए पूरक प्रशिक्षण डेटा प्रदान करेंगे।

आपके करियर में अब तक क्या हासिल हुआ है, आपके विचार में और अधिक महिलाओं को एसटीईएम और विशेष रूप से एआई में शामिल होने से क्या रोक रहा है?

रोल मॉडल की कमी एक शक्तिशाली कारक हो सकती है (और एक दुष्चक्र)। सांस्कृतिक, सामाजिक और व्यावहारिक रूप से उन क्षेत्रों में प्रवेश करने में वास्तविक कठिनाई है जहां महिलाएं और विभिन्न विविध लिंग नहीं हैं, और जहां हमारे योगदान के लिए सम्मान अक्सर कम है। मेरे नेतृत्व का अनुभव मुझे बार-बार दिखाया है कि विविध अनुभवों और दृष्टिकोणों को शामिल करने वाली टीमें कितनी लचीली, रचनात्मक और सफल हो सकती हैं। नेताओं को अपनी भर्ती में साहसी होने और विविध दृष्टिकोण लाने वाली चुनौतियों का सामना करने के लिए अपने तरीके से सोचने में साहसी होने की आवश्यकता है, जानते हुए कि यह साहस वित्तीय और कॉर्पोरेट सफलता से भी मजबूती से जुड़ा हुआ है।

क्या आप एपेन या एआई के बारे में और कुछ साझा करना चाहेंगे?

डेटा प्रदाता जैसे एपेन के पास एआई परिणामों को बेहतर बनाने के लिए समावेशी प्रशिक्षण डेटा प्रदान करके एक शक्तिशाली संभावना है।

हालांकि, समावेशी एआई के लक्ष्य तक पहुंचने के लिए सभी को भाग लेने की आवश्यकता है। डेटा खरीदारों को भी यह पहचानने की आवश्यकता है कि वे अपने सिस्टम के लिए समावेशी डेटा की मांग करने और भुगतान करने के लिए जिम्मेदार हैं जो वास्तविक दुनिया में सभी उपयोगकर्ताओं के लिए अपने सिस्टम के लिए ऑप्टिमल प्रदर्शन सुनिश्चित करेगा। और जो लोग एआई विकास के लिए अपना डेटा प्रदान करते हैं उन्हें यह विश्वास करने में सक्षम होना चाहिए कि इसका उपयोग किस लिए किया जाएगा। इस विश्वास का निर्माण करने के लिए संवेदनशील डेटा को संभालने वाले सभी लोगों को मजबूत पारदर्शिता और नैतिक प्रथाओं की आवश्यकता होगी।

आपके शानदार साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, मैं एआई और भाषाविज्ञान पर आपके विचारों के बारे में और जानने में आनंद लिया। पाठक जो और जानना चाहते हैं उन्हें एपेन पर जाना चाहिए।