ऑर लेंचर, ब्राइट डेटा के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

ऑर लेंचर, ब्राइट डेटा के सीईओ, 2018 से बाजार के अग्रणी वेब डेटा संग्रह प्लेटफ़ॉर्म का नेतृत्व कर रहे हैं, इसके विस्तार, नवाचार और 100 मिलियन डॉलर से अधिक के वार्षिक राजस्व में वृद्धि को बढ़ावा दे रहे हैं। ब्राइट डेटा फॉर्च्यून 500 निगमों, प्रमुख व्यवसायों, प्रसिद्ध विश्वविद्यालयों और सार्वजनिक क्षेत्र के संस्थानों को वास्तविक समय में और बड़े पैमाने पर सार्वजनिक वेब डेटा तक पहुंच प्रदान करता है। लेंचर सार्वजनिक वेब डेटा को खुला और सुलभ रखने के लिए एक मजबूत समर्थक हैं, इसके नवाचार को बढ़ावा देने में इसकी महत्वपूर्ण भूमिका पर जोर देते हैं।

आपको डेटा और एआई की दुनिया में अपनी यात्रा के लिए क्या प्रेरित किया, और 2018 में सीईओ बनने के बाद, आपने ब्राइट डेटा के मिशन और दृष्टि को कैसे आकार दिया है?

मैं हमेशा से डेटा की शक्ति से आकर्षित रहा हूं, विशेष रूप से यह देखने के लिए कि यह निर्णय लेने और नवाचार को बढ़ावा देने में कैसे मदद कर सकता है। जब सही तरीके से उपयोग किया जाता है, तो डेटा व्यवसाय में पारदर्शिता को बढ़ावा देने में भी मदद कर सकता है। ब्राइट डेटा के सीईओ बनने से मुझे एआई शोधकर्ताओं और व्यवसायों को सार्वजनिक वेब डेटा को सोर्स और उपयोग करने के तरीके को आकार देने में मदद मिली।

एआई टीमों को बड़े पैमाने पर सार्वजनिक वेब डेटा को सोर्स करने में क्या मुख्य चुनौतियाँ हैं, और ब्राइट डेटा उन्हें कैसे संबोधित करता है?

स्केलेबिलिटी एआई टीमों के लिए सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है। चूंकि एआई मॉडलों को बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, इसलिए कुशल संग्रह एक छोटा काम नहीं है। और चूंकि एआई मॉडल उतने ही अच्छे होते हैं जितना डेटा उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है, ताज़ा और उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा तक टीमों की पहुंच सुनिश्चित करना एक निरंतर चुनौती है। यह विशेष रूप से सच है क्योंकि वेब वास्तविक समय में विकसित हो रहा है।

एक अन्य प्रमुख चिंता अनुपालन है। डेटा गोपनीयता कानून और आवश्यकताएं लगातार विकसित हो रही हैं, इसलिए एआई टीमों को हमेशा इन परिवर्तनों के बारे में जागरूक रहने की आवश्यकता है। उन्हें यह भी समझने की आवश्यकता है कि एंटी-बॉट तंत्र को लागू करने वाली वेबसाइटों से कैसे निपटना है, जो डेटा संग्रह प्रक्रिया को जटिल बना सकता है।

ब्राइट डेटा पर हमारे द्वारा निर्मित प्लेटफ़ॉर्म इन चुनौतियों का ध्यान रखता है। हम स्केलेबल, स्वचालित डेटा संग्रह प्रदान करते हैं जो वास्तविक समय में संरचित डेटा प्रदान करता है। हमारे एआई-संचालित उपकरण डेटा को साफ़ और सत्यापित करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह सटीक है। हमारे पास अनुपालन के लिए सख्त उपाय हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि हम कानूनी और नैतिक डेटा संग्रह के लिए हैं। विचार एआई टीमों को महान मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित करने के लिए सशक्त बनाना है, जबकि हम डेटा सोर्सिंग की जटिलताओं को संभालते हैं।

उच्च-गुणवत्ता वाले वेब डेटा एआई मॉडल प्रदर्शन में कैसे योगदान करता है, और डेटा सटीकता सुनिश्चित करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास क्या हैं?

उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा वह है जो पूर्ण, पूर्वाग्रह से मुक्त है, और सबसे महत्वपूर्ण, सटीक है। यदि डेटा कमी या असंगतताओं और त्रुटियों से भरा हुआ है, तो परिणामी एआई मॉडल अपेक्षाओं के अनुसार प्रदर्शन नहीं करेगा।

सटीकता प्राप्त करने के लिए, यह सबसे अच्छा है कि डेटा विभिन्न सार्वजनिक स्रोतों से सोर्स किया जाए जो विश्वसनीयता स्थापित कर चुके हैं। केवल कुछ, या बदतर, एक ही डेटा स्रोत का उपयोग करने से अपूर्णता जैसी समस्याएं हो सकती हैं। कई स्रोतों का उपयोग करने से डेटा को क्रॉस-रेफरेंस करने और एक अधिक संतुलित और प्रतिनिधित्व वाले डेटासेट बनाने की क्षमता मिलती है। इसके अलावा, संगठनों को स्वचालित डेटा सत्यापन और सफाई पर विचार करना चाहिए, ताकि कुशलता से गलत और असंगत डेटा से छुटकारा पाया जा सके।

ब्राइट डेटा पर, हम इन सभी कारकों पर विचार करते हैं। हम एआई टीमों को संरचित और वास्तविक समय के डेटा प्रदान करते हैं जिसे सटीकता के लिए सत्यापित किया गया है। इससे उन्हें आत्मविश्वास के साथ मॉडल प्रशिक्षित करने में मदद मिलती है।

सार्वजनिक वेब डेटा संग्रह में सबसे बड़े नैतिक चिंताएं क्या हैं?

गोपनीयता सार्वजनिक वेब डेटा संग्रह में सबसे बड़ी चिंताओं में से एक है। लोग अपने डेटा के दुरुपयोग और दुरुपयोग के बारे में चिंतित हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए कि डेटा निजी रहता है, पारदर्शिता पर जोर देना आवश्यक है। डेटा एकत्र करने वाले संगठनों को यह स्पष्ट करना चाहिए कि वे कौन सा डेटा एकत्र कर रहे हैं। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि सार्वजनिक को यह आश्वस्त किया जाए कि उनका डेटा सख्त नैतिक दिशानिर्देशों के तहत उपयोग किया जाता है।

एक अन्य प्रमुख चिंता एकाधिकार है। कुछ बड़ी कंपनियों के पास बड़ी मात्रा में डेटा पर नियंत्रण है, जो एक असमान खेल का मैदान बनाता है जहां केवल कुछ ही डेटा तक पहुंच हासिल कर सकते हैं जो एआई मॉडलों को प्रशिक्षित करने और नवाचार को बढ़ावा देने के लिए आवश्यक है। यह नहीं होना चाहिए। सार्वजनिक वेब डेटा व्यवसायों, शोधकर्ताओं और विकासकर्ताओं के लिए सुलभ रहना चाहिए। इससे एआई विकास केवल कुछ बड़े खिलाड़ियों के हाथों में केंद्रित नहीं होता है।

नैतिकता ब्राइट डेटा पर एक पश्चगामी विचार नहीं हैं। वे हमारे द्वारा किए जाने वाले हर निर्णय में निहित हैं। हम केवल उद्योग मानकों का पालन नहीं करते हैं – हम उन्हें निर्धारित करते हैं। हम डेटा संग्रह उद्योग में नैतिक मानकों को परिभाषित करने में अग्रणी हैं। हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि सार्वजनिक वेब डेटा का उपयोग जिम्मेदारी, पारदर्शी और वैश्विक विनियमों के अनुपालन में किया जाता है।

ब्राइट डेटा बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह को सक्षम करते हुए वैश्विक डेटा गोपनीयता विनियमों के अनुपालन को कैसे सुनिश्चित करता है?

हमारा संगठन डेटा संग्रह और उपयोग पर वैश्विक कानूनी और नियामक आवश्यकताओं का पालन करने के लिए प्रतिबद्ध है। हम यह सुनिश्चित करते हैं कि हम जीडीपीआर, सीपीआरए, सीसीपीए और अन्य प्रासंगिक विनियमों की आवश्यकताओं का पालन करते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, हम सख्ती से जानें-अपने ग्राहक (केवाईसी) प्रोटोकॉल का पालन करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि केवल वैध उपयोगकर्ता ही हमारे प्लेटफ़ॉर्म तक पहुंच प्राप्त करें। हमारे डेटा समाधान केवल वैध व्यवसायों और शोधकर्ताओं द्वारा ही एक्सेस किए जा सकते हैं।

हमारी स्वीकार्य उपयोग नीति यह परिभाषित करने में स्पष्ट है कि कौन सा डेटा एकत्र किया जा सकता है और कौन सा नहीं। इसमें जिम्मेदार उपयोग भी शामिल है। हमारे पास एक समर्पित अनुपालन टीम है जो नियमों की निरंतर निगरानी के लिए जिम्मेदार है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि हम नवीनतम कानूनी और नियामक आवश्यकताओं के साथ अद्यतित हैं।

फिर भी, हम अभी भी मानते हैं कि सार्वजनिक वेब डेटा सुलभ रहना चाहिए। हमारा लक्ष्य एआई टीमों को आवश्यक डेटा प्रदान करना है, जबकि गोपनीयता और कानूनी मानकों के अनुपालन को सुनिश्चित करना है।

आप व्यवसाय विकास के साथ नैतिक डेटा संग्रह प्रथाओं को कैसे संतुलित करते हैं?

हम नैतिकता और विकास को परस्पर विरोधी नहीं मानते हैं। हमारे ग्राहकों का विश्वास और हमारे साथ उनके द्वारा बनाई गई संबंध सर्वोपरि हैं। हम समझते हैं कि हम केवल तभी दीर्घकालिक सफलता प्राप्त कर सकते हैं जब हम पारदर्शी शर्तों और लागू कानूनों के अनुसार डेटा संग्रह करते हैं।

इसलिए, हम अपने उपयोगकर्ताओं के लिए एक सख्त जांच प्रोटोकॉल स्थापित करते हैं। यह डेटा को नैतिक रूप से उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हम अनुपालन और सुरक्षा के लिए समय, प्रयास और संसाधनों को आवंटित करते हैं ताकि हम अपने ग्राहकों और सार्वजनिक की रक्षा कर सकें। नैतिक डेटा संग्रह द्वारा, हम व्यवसायिक रूप से सफल होते हुए एक पारदर्शी और जिम्मेदार एआई पारिस्थितिकी तंत्र की स्थापना में योगदान करते हैं।

ब्राइट डेटा डेटा गोपनीयता में नियामक परिवर्तनों से आगे कैसे रहता है?

हम समझते हैं कि हमारी डेटा उपयोग प्रक्रियाओं और नीतियों को अंततः प्रासंगिक कानूनों और विनियमों में परिवर्तनों को प्रतिबिंबित करने के लिए बदलना होगा। इसलिए, हम नियमित रूप से कानूनी विशेषज्ञों से परामर्श करते हैं और नियामक निकायों के साथ संवाद करते हैं। हम विधायकों और नीति निर्माण में शामिल अन्य लोगों के साथ भी बातचीत करते हैं, अर्थपूर्ण डेटा विनियमों के निर्माण में योगदान करते हैं। हम नवाचार और डेटा गोपनीयता के बीच संतुलन बनाने का लक्ष्य रखते हैं।

हमारा डेटा संग्रह और उपयोग का ढांचा नए कानून जारी होने और विनियमों में संशोधन के साथ विकसित होता है। हमारे पास एक अनुपालन टीम है जो हमारी डेटा उपयोग नीतियों को अद्यतित रखती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि हमारा प्लेटफ़ॉर्म हमेशा पूरी तरह से अनुपालन में है। इसके अलावा, हम ग्राहक शिक्षा कार्यक्रम संचालित करते हैं ताकि नैतिक डेटा उपयोग को बढ़ावा दिया जा सके।

कंपनियों को एआई डेटा संग्रह में कौन से उभरते रुझानों के बारे में पता होना चाहिए?

वास्तविक समय डेटा संग्रह आज के एआई मॉडलों के लिए एक आवश्यकता बन रहा है। यह उन्हें नवीनतम या ताज़ा डेटा तक पहुंच प्रदान करने के लिए महत्वपूर्ण है ताकि वे उच्च स्तर की सटीकता प्रदान कर सकें और बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान कर सकें।

एक अन्य उल्लेखनीय रुझान डेटा ऑगमेंटेशन के लिए सिंथेटिक डेटा पर निर्भरता है, जहां एआई वास्तविक दुनिया के दृश्यों से एकत्र किए गए डेटासेट को पूरक करने के लिए डेटा उत्पन्न करता है।

मैं व्याख्यात्मक एआई में भी मजबूत रुचि देख रहा हूं। वर्तमान में अधिकांश एआई मॉडल ब्लैक बॉक्स प्रभाव से पीड़ित हैं, या उनकी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में पारदर्शिता की कमी है। कंपनियां इस परिदृश्य को बदलने की कोशिश कर रही हैं और ऐसे एआई मॉडल बना रही हैं जो बता सकते हैं कि उन्होंने अपने आउटपुट या निर्णयों पर कैसे पहुंचे।

अंत में, कंपनियां डेटा गोपनीयता के बढ़ते चिंताओं के बारे में जागरूक हैं। यही कारण है कि डेटा गोपनीयता को बनाए रखने के लिए एआई तकनीकें जैसे कि संघीय शिक्षा, लोकप्रिय हो रही हैं। संगठन एआई मॉडल प्रशिक्षण को अधिकतम करना चाहते हैं बिना किसी उपयोगकर्ता डेटा गोपनीयता समझौते के।

हम इन रुझानों पर शीर्ष पर रहते हैं ताकि हम एआई टीमों को प्रतिस्पर्धी बढ़त बनाए रखने के लिए समाधान बना सकें।

एआई-संचालित एजेंटों और स्वचालन डेटा संग्रह परिदृश्य को कैसे बदल रहे हैं?

वर्तमान में, एआई मॉडल मैन्युअल रूप से एकत्र किए गए संरचित डेटासेट का उपयोग करते हैं। ये डेटासेट प्रीप्रोसेसिंग, सफाई और अन्य प्रक्रियाओं से गुजरते हैं जिनमें मानव हस्तक्षेप शामिल होता है। यह एआई एजेंटों के स्वायत्त डेटा संग्रह और प्रसंस्करण के उदय के साथ बदलने वाला है, जो एआई प्रशिक्षण के लिए वास्तविक समय के वेब डेटा से सीखने की अनुमति देता है।

हमने एआई एजेंटों के तैनाती और विकास को समर्थन देने वाली बुनियादी ढांचा बनाई है, जो वेब पर उच्च-गुणवत्ता वाले वास्तविक समय डेटा तक सुलभ पहुंच प्रदान करती है। यह प्रौद्योगिकी जटिल एआई प्रणालियों को गतिशील वेब डेटा के साथ लगातार इंटरफेस करने, से सीखने और बढ़ने की अनुमति देती है।

एआई एजेंट उद्योगों को परिवर्तित कर सकते हैं क्योंकि वे एआई प्रणालियों को स्थिर और मैन्युअल रूप से संसाधित डेटा पर निर्भर होने के बजाय वेब पर लगातार बदलते डेटासेट तक पहुंच प्रदान करने की अनुमति देते हैं। यह बैंकिंग या साइबर सुरक्षा एआई चैटबॉट्स के लिए निर्णय लेने में सक्षम हो सकता है, उदाहरण के लिए, जो सबसे हाल की वास्तविकताओं को प्रतिबिंबित करने वाले निर्णय ले सकते हैं। इससे कार्यक्षमता में बड़ी प्रगति होती है और अधिक क्षेत्रों में स्वचालन होता है।

ब्राइट डेटा पर, हम केवल इस परिवर्तन को सक्षम नहीं कर रहे हैं; हम मानते हैं कि हम अगली पीढ़ी की कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लाने वाली प्रौद्योगिकी के अग्रणी हैं। हम व्यवसायों और एआई टीमों को उनके संचालन के लिए एआई एजेंटों की पूरी क्षमता का दोहन करने में मदद करने के लिए उत्साहित हैं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें ब्राइट डेटा पर जाना चाहिए।