मोहम्मद अबू शेख, सीएनटीएक्सटी एआई के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

हमने इस क्षेत्र में डेटा की अधिकता देखी। कई समस्याएं एआई को स्केल करने से आईं – जो अंततः डेटा तैयारी की कमी के कारण थीं। यही कारण है कि हमने सीएनटीएक्सटी एआई शुरू किया।

शुरुआत में, हम उन्हीं समस्याओं का समाधान कर रहे थे जिन्हें हम लोकेआई बनाते समय面 कर रहे थे … हमने इन चुनौतियों को एआई71, टीआईआई और जी42 (आईआईएआई) के साथ काम करते हुए देखा। जैसे ही हम इन संस्थाओं को इन समस्याओं का समाधान करने में मदद करते रहे, दृष्टि स्पष्ट होती गई और व्यवसाय बस बढ़ता गया।

आपने अरबी एआई प्रशिक्षण के लिए सबसे बड़े अरबी डिजिटल पुस्तकालय का निर्माण करने में एक प्रमुख भूमिका निभाई है। इसमें क्या सबसे बड़ी चुनौतियाँ थीं, और आपने उन्हें कैसे पार किया?

गुणवत्ता एक बड़ी चुनौती थी। अरबी डेटा की सीमित उपलब्धता भी एक बड़ी समस्या थी: अरबी गंभीर रूप से कम प्रतिनिधित्व की जाती है। अरबी भाषा की सामग्री का केवल एक छोटा सा हिस्सा डिजिटल है, और केवल 3-5% ऑनलाइन सामग्री अरबी में है। यह लगभग कुछ नहीं है। हमने इस समस्या का समाधान डेटा लेबलर, अनोटेटर और डेटा वैज्ञानिकों को डेटा को डिजिटलize, बनाने और क्यूरेट करने के लिए तैनात करके किया।

सीएनटीएक्सटी एआई संस्कृति और गणना के बीच के अंतर्संगम पर काम करता है। आप मध्य पूर्व और उत्तर अफ्रीका के लिए सांस्कृतिक रूप से प्रासंगिक समाधान बनाने के लक्ष्य के साथ नवीनतम एआई नवाचारों को कैसे संतुलित करते हैं?

हम संस्कृति से जुड़े मॉडलों का निर्माण करते हैं। बुनियादी ढांचे से लेकर अंतिम उत्पाद तक, संस्कृति शुरू से ही एम्बेडेड होती है – यह कुछ ऐसा नहीं है जिसे हम बाद में जोड़ते हैं। हम विशिष्ट संस्कृतियों, बोलियों और आवश्यकताओं को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन, नवाचार और निर्माण करते हैं। अरबी एक भाषा है, लेकिन यह क्षेत्र में कई बोलियों और सांस्कृतिक संदर्भों को ले जाती है, इसलिए हम स्थानीय देशों के लिए स्थानीय उत्पाद बनाते हैं। और हम ऐसा स्थानीय अनोटेटर, जमीन पर लोगों के साथ मिलकर करते हैं।

आपने लोकेआई की भी सह-स्थापना की है और एसएमपीएल एआई फंड का नेतृत्व करते हैं। ये उद्यम सीएनटीएक्सटी एआई के मिशन को कैसे पूरा करते हैं?

लोकेआई एप्लिकेशन लेयर है – यह वह हिस्सा है जिसके साथ लोग वास्तव में बातचीत करते हैं। यह सीएनटीएक्सटी एआई द्वारा बनाई गई डेटा और बुनियादी ढांचे के ठीक ऊपर बैठता है। यही कारण है कि यह सफल रहा है: यह सीएनटीएक्सटी एआई द्वारा प्रदान की गई एआई फाउंडेशन को वास्तविक दुनिया के समाधानों में परिवर्तित करता है जो लोगों का उपयोग कर सकते हैं।

मुन्सित को दुनिया में सबसे सटीक अरबी भाषा पहचान मॉडल कहा जाता है। इस मॉडल के विकास के पीछे क्या प्रेरणा थी, और अब क्यों?

मॉडल के विकास के पीछे प्रेरणा साधारण थी: आवश्यकता।

हम हमेशा आवश्यकता से बाहर बनाते हैं। हमने बाजार को देखा और देखा कि परिदृश्य परिपक्व था – सरकारी एजेंसियां और निजी क्लाइंट सभी एक समाधान की मांग कर रहे थे।

मौजूदा मॉडल काम के लिए पर्याप्त नहीं थे। अधिकांश अंग्रेजी तकनीक पर बने होते हैं और फिर अनुकूलित होते हैं। वे अरबी के लिए शुरू से ही डिज़ाइन नहीं किए जाते हैं, और निश्चित रूप से हम जिन समस्याओं का समाधान कर रहे हैं उन्हें हल नहीं करते हैं।

इसलिए हमने अपना खुद का बनाने का फैसला किया। यह अरबी पहले से ही डिज़ाइन किया गया है।

मुन्सित के पीछे शोध एक कमजोर पर्यवेक्षित शिक्षा दृष्टिकोण पेश करता है। आप इसका क्या अर्थ है और अरबी एएसआर को बड़े पैमाने पर प्रशिक्षित करने के लिए यह क्यों आवश्यक था?

अनnotation महंगा है। इसलिए हमें पारंपरिक तरीकों से परे जाना पड़ा जो मैनुअल प्रतिलेखन पर निर्भर करते हैं। कमजोर पर्यवेक्षित शिक्षा ने हमें मैनुअल रूप से हर ऑडियो फ़ाइल को लेबल करने की आवश्यकता के बिना स्केल करने में मदद की – जो विशेष रूप से अरबी के लिए महत्वपूर्ण है, एक भाषा जिसमें सीमित डेटा और कई अलग-अलग बोलियां हैं।

इसके बजाय पेशेवर रूप से प्रतिलिपि किए गए ऑडियो का उपयोग करने के, हमने 30,000 घंटे के अनलेबल अरबी भाषण के साथ शुरू किया। हमने एक अनnotation पाइपलाइन बनाई जो स्वचालित जांच का उपयोग करके सबसे अच्छे लोगों को उत्पन्न, फ़िल्टर और साफ़ करती है। इससे हमें एक उच्च-गुणवत्ता वाला 15,000 घंटे का डेटासेट मिला – सभी मानव प्रतिलेखन के बिना।

इस दृष्टिकोण ने हमें शुरू से ही हमारे मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति दी, वास्तविक जीवन की स्थितियों में बोली जाने वाली अरबी की समृद्धि को पकड़ने की, जल्दी और लागत प्रभावी ढंग से। इस पद्धति के बिना, अरबी एएसआर प्रणाली को इस पैमाने पर बनाना वर्षों और मैनुअल प्रयास में लाखों लगेगा।

मुन्सित ने ओपनएआई, माइक्रोसॉफ्ट और मेटा के मॉडलों को कई बेंचमार्क पर पार किया। अरबी एआई नवाचार के भविष्य के बारे में यह उपलब्धि क्या कहती है?

अरबी एआई का भविष्य हमारे हाथों में है; और यही इस उपलब्धि से साबित होता है। हम अब उन प्रौद्योगिकियों पर निर्भर नहीं रह सकते जिन्हें हम स्वामित्व नहीं रखते हैं या जिन पर हम निर्भर नहीं हैं जो हमारे क्षेत्र को प्राथमिकता नहीं देते हैं।

मुन्सित दिखाता है कि हम विश्व-स्तरीय एआई बना सकते हैं, क्षेत्र से, क्षेत्र के लिए – स्थानीय प्रतिभा का उपयोग करके स्थानीय समस्याओं का समाधान करने के लिए। यह एक स्पष्ट संकेत है कि अरबी एआई नवाचार की अगली लहर भीतर से आएगी।

आप मुन्सित को भविष्य के संस्करणों में कैसे विकसित होते देखते हैं, और सीएनटीएक्सटी में अरबी वॉइस एआई के लिए अगले मोर्चे क्या हैं?

आपको बस इंतजार करना होगा और देखना होगा। मैं जो कह सकता हूं वह यह है कि हमारे पास मुन्सित और अन्य मॉडलों द्वारा संचालित अरबी-पहले एआई समाधानों का एक नया सूट आ रहा है जो वर्तमान में सीएनटीएक्सटी एआई में निर्माणाधीन है। यह बस शुरुआत है।

आप अक्सर “संप्रभु एआई” के महत्व के बारे में बात करते हैं। आपके लिए यह शब्द क्या मतलब रखता है, और खाड़ी और व्यापक मध्य पूर्व क्षेत्र के लिए यह क्यों महत्वपूर्ण है?

मेरे लिए, संप्रभु एआई का अर्थ है कि हमारे भविष्य को आकार देने वाले डेटा, बुनियादी ढांचे और मॉडलों पर पूर्ण स्वामित्व और नियंत्रण है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि हमें अपने भाग्य का स्वामित्व करने की आवश्यकता है, और यह डेटा से शुरू होता है।

डेटा संप्रभुता सब कुछ है। डेटा कीमती है, और हमें सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि यह हमारे हाथों में रहता है।

हम अपना भविष्य और दूसरों के लिए प्रौद्योगिकी बनाने के लिए बैठने का जोखिम नहीं उठा सकते हैं। इस क्षेत्र में एआई का भविष्य इस क्षेत्र से ही आएगा। यही हमारी ओर से काम कर रहा है।

आप मध्य पूर्व में अगले पांच वर्षों में सीएनटीएक्सटी एआई को एआई पारिस्थितिकी तंत्र को आकार देते हुए देखते हैं?

वास्तविक एआई तैयारी को सक्षम करके। हम जाते हैं, समझते हैं कि कंपनियों और सरकारों को क्या चाहिए, डेटा और एआई रणनीतियों का निर्माण करते हैं, और फिर उन्हें बनाने, परीक्षण करने, तैनात करने और स्केल करने में मदद करते हैं।

यदि डेटा नया तेल है, तो अनस्ट्रक्चर्ड डेटा तेल की तरह है जो अप्रोसेस्ड नहीं है – भरा हुआ है लेकिन उपयोगी नहीं है जब तक कि प्रोसेस्ड न हो। यही कारण है कि हमने सीएनटीएक्सटी एआई को संगठनों को उनके डेटा को साफ, संरचित और सक्रिय करने में मदद करने के लिए बनाया है। क्योंकि यही वास्तविक एआई परिवर्तन शुरू होता है।

एक उद्यमी और निवेशक के रूप में, आप मध्य पूर्व में एआई स्टार्टअप बनाने वाले अन्य संस्थापकों को क्या सलाह देंगे?

अब शुरू करें। जल्दी चलें। जल्दी विफल हो जाएं, तेजी से सीखें और पुनः प्रयास करें।

सबसे महत्वपूर्ण बात, वास्तविक समस्याओं के लिए बनाएं। जमीन पर रहें – उपयोगकर्ताओं को सुनें, न कि केवल हYPE को। उभरते बाजारों में, प्रासंगिकता और अनुकूलन कुंजी हैं।

धन्यवाद इस महान साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें सीएनटीएक्सटी एआई पर जाना चाहिए।