विल्सन पांग, एपेन के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी – साक्षात्कार श्रृंखला

विल्सन पांग एपेन के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी हैं, जहां वे विश्व स्तरीय डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और उत्पाद प्रबंधकों के एक समूह का नेतृत्व करते हैं ताकि प्रौद्योगिकी और मानवों की शक्ति को मिलाकर एआई डेटा समस्याओं का समाधान किया जा सके।

इस साक्षात्कार में हम एआई नैतिकता, एपेन की 2020 एआई और मशीन लर्निंग रिपोर्ट और वर्तमान उद्योग चुनौतियों पर चर्चा करते हैं।

आपको सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और डेटा विज्ञान में आकर्षित करने वाली बात क्या थी?

मुझे 10 साल पहले डेटा और एआई पर काम करने का अवसर मिला। एआई की दुनिया में, डेवलपर्स अब कोड में तर्क को नियंत्रित नहीं करते हैं, इसके बजाय डेटा एआई मॉडल के तर्क का फैसला करता है जो आकर्षक है। मैंने अपने करियर की शुरुआत आईबीएम के साथ एक डेवलपर के रूप में की थी, जो बैंकों, टेलीकॉम ऑपरेटरों और सिक्योरिटीज एक्सचेंज कंपनियों के लिए बड़े सिस्टम बना रहा था। मैं सॉफ्टवेयर और एआई की शक्ति से उत्साहित था।

मैं भाग्यशाली हूं कि मैंने देखा है कि डेटा और मशीन लर्निंग व्यवसाय को कैसे बढ़ाने में मदद करते हैं। मेरी टीम ने ईबे पर एआई का लाभ उठाकर खरीदारों की खरीदारी बढ़ाई, जिससे राजस्व में दस लाखों की वृद्धि हुई। हमने ट्रिप.कॉम के लिए एआई का उपयोग करके आंतरिक कुशलता में वृद्धि की और परिचालन लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम किया। अब एपेन में, हम विभिन्न उद्योगों की कंपनियों को अपने व्यवसाय की सफलता के लिए एआई का उपयोग करने में मदद कर रहे हैं।

क्या आप एपेन की कुछ एआई और डेटा लेबलिंग पेशकशों का वर्णन कर सकते हैं?

हम एक प्रशिक्षण डेटा प्रदाता हैं जो 1 मिलियन से अधिक ठेकेदारों के साथ काम करते हैं ताकि छवियों, पाठ, भाषण, ऑडियो, वीडियो और अन्य डेटा को इकट्ठा और लेबल किया जा सके। ये ठेकेदार 130 से अधिक देशों में रहते हैं और 180 भाषाओं और बोलियों बोलते हैं, जो हमें एआई परियोजनाओं के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा प्रदान करने की अनुमति देता है। हमारे पास एआई डेटा में 20 से अधिक वर्षों के अनुभव वाली पेशेवर टीमें हैं और उन्हें यह जानने की बहुत जानकारी है कि प्रशिक्षण डेटा को सही तरीके से कैसे प्राप्त किया जाए। अंत में, हमारे पास एक उद्योग-अग्रणी एआई-सहायता प्राप्त एनोटेशन प्लेटफ़ॉर्म है जिसमें गुणवत्ता और उत्पादकता को सुनिश्चित करने के लिए निर्मित सुविधाएँ हैं। हमारे ग्राहक हमारी प्रबंधित सेवा समाधान के बीच चयन कर सकते हैं जहां हम उनकी टीम के साथ साझेदारी करते हैं, या स्व-सेवा प्लेटफ़ॉर्म। हमारा एआई-सहायता प्राप्त डेटा एनोटेशन प्लेटफ़ॉर्म ग्राहकों को परियोजनाओं को प्रबंधित करने की अनुमति देता है, साथ ही साथ गुणवत्ता, सटीकता और एनोटेशन गति में सुधार के लिए मशीन लर्निंग सहायता प्राप्त उपकरण हैं।

20 से अधिक वर्षों के अनुभव के साथ, हमारी सेवाएं विश्व स्तरीय प्रशिक्षण डेटा, सबसे उन्नत एआई-सहायता प्राप्त डेटा एनोटेशन प्लेटफ़ॉर्म और उच्च गुणवत्ता वाले डेटा सुनिश्चित करने के लिए एक विविध, वैश्विक भीड़ प्रदान करती हैं।

कौन से खुले स्रोत डेटा सेट उपलब्ध हैं?

एपेन के पास ऑनलाइन उपलब्ध कई खुले स्रोत डेटा सेट हैं, जिनमें छवि एनोटेशन से लेकर हस्तलेखन मान्यता तक शामिल हैं। ये डेटा सेट मुफ्त में डाउनलोड किए जा सकते हैं और एआई मॉडल को बनाने और प्रशिक्षित करने में मदद के लिए उपयोग किए जा सकते हैं। उपलब्ध सबसे दिलचस्प सेटों में से एक चिकित्सा छवियों से नाभिक खंड है। डेटा में 21,000 से अधिक नाभिक शामिल हैं जो चिकित्सा विशेषज्ञों द्वारा एनोटेट और सत्यापित किए गए हैं।

2020 एआई और मशीन लर्निंग रिपोर्ट से आपका सबसे बड़ा व्यक्तिगत निष्कर्ष क्या था?

रिपोर्ट से सबसे दिलचस्प निष्कर्ष सी-सूट की भागीदारी में वृद्धि थी। मैंने इसके बारे में सुना था, लेकिन पिछले वर्ष से 31% की वृद्धि देखना एक बड़ा आश्चर्य था। एआई कोर बिजनेस का हिस्सा बन रहा है और केवल तकनीकी नेताओं के साथ नहीं।

रिपोर्ट में एक चिंता का विषय यह है कि केवल 25% कंपनियों ने कहा कि निष्पक्ष एआई उनके लिए मिशन महत्वपूर्ण है। क्या आप मानते हैं कि यह निष्पक्षता के महत्व को हटाने के बारे में शिक्षा की कमी के कारण है?

हाँ, शिक्षा पहला कदम है जो इस आंकड़े में सुधार कर सकता है। एक एआई मॉडल जो पूर्वाग्रहित डेटा पर बनाया गया है, वह पूर्वाग्रहित परिणाम देगा और कभी भी पूरी तरह से सफल नहीं होगा। व्यवसायिक नेताओं को यह सीखने की जरूरत है कि निष्पक्ष डेटा का महत्व क्या है और यह कैसे एक सफल तैनाती की ओर ले जाता है।

एआई नैतिकता के कुछ पहलू क्या हैं जिन पर कंपनियों को एआई और बड़े डेटा सेट के साथ काम करते समय विचार करना चाहिए?

यह देखना महत्वपूर्ण है कि डेटा कहां से आया है। क्या यह डेटा नैतिक रूप से स्रोतित और निष्पक्ष है? जब आप इसके स्रोत को देखते हैं, तो आप यह जानना चाहते हैं कि क्या लोगों को उचित वेतन मिला है और क्या डेटा विविध समूह से आया है। हमने हाल ही में अपने योगदानकर्ताओं के लिए समावेश, विविधता, उचित वेतन और संचार के समर्थन में अपना क्राउड कोड ऑफ एथिक्स जारी किया है।

आपके अनुसार वर्तमान में उद्योग की सबसे बड़ी चुनौती क्या है?

डेटा और डेटा प्रबंधन उद्योग के लिए सबसे बड़ी चुनौती है। टीमों को अपने डेटा के बारे में कई निर्णय लेने होते हैं और उनमें से कई को यह पहचानने में कठिनाई होती है कि उन्हें क्या चाहिए। उन्हें यह समझने की जरूरत है कि उनके पास क्या डेटा है, यह कहां से आया है और उन्हें अभी भी क्या डेटा चाहिए। यह सभी डेटा प्रबंधन एआई मॉडल को बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण है। डेटा की कमी एक पूर्वाग्रहित मॉडल की ओर ले जा सकती है, जो सफल नहीं होगा।

एपेन एआई और मशीन लर्निंग रिपोर्ट कई वर्षों से जारी कर रहा है। पहली रिपोर्ट कब लॉन्च की गई थी और तब से क्या बड़े बदलाव देखे गए हैं?

पहली रिपोर्ट 2015 में लॉन्च की गई थी और हमने जो सबसे बड़ा बदलाव देखा है वह एआई परियोजनाओं के स्वामित्व में है। पहली रिपोर्ट मुख्य रूप से डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उत्तर दी गई थी जो अपनी कंपनियों के लिए एआई का प्रबंधन करते थे। आज, 71% सी-सूट के स्वामित्व का दावा करते हैं, जो एआई को व्यवसायों के लिए अधिक महत्वपूर्ण होने के परिप्रेक्ष्य में एक बड़ा बदलाव दर्शाता है। डेटा वैज्ञानिकों को मूल्यांकन से लेकर डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि बनाने तक कई चुनौतियों का सामना करना पड़ा, लेकिन एक प्रमुख चुनौती डेटा और डेटा प्रबंधन के आसपास बनी हुई है।

क्या आप एपेन के बारे में और कुछ साझा करना चाहते हैं?

16 जुलाई को, हम एपेन.कॉम पर वास्तविक दुनिया में एआई लॉन्च करने पर अपनी पहली वर्चुअल राउंड टेबल की मेजबानी करने के लिए उत्साहित हैं। चार भागों वाली इस श्रृंखला में उद्योग-अग्रणी पractioners अपने स्वयं के एआई यात्राओं में व्यक्तिगत अनुभव और अंतर्दृष्टि साझा करते हैं, जो दूसरों को अपने एआई-उद्योगों की प्रगति को तेज करने में मदद करने के लिए प्रकाश डालते हैं। सफल होने के लिए, कंपनियों को डेटा, नैतिकता, लोगों और जीवन चक्र के आसपास कई सामान्य चुनौतियों पर काबू पाने के लिए तैयार रहना होगा। पहले संस्करण में, हम नेताओं को एकत्र करते हैं ताकि वे अपने संगठन में जिम्मेदार एआई बनाने में भाग लेने का क्या अर्थ है, इस पर अपने विचार साझा करें।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। पाठक एपेन की 2020 एआई और मशीन लर्निंग रिपोर्ट पढ़ना चाह सकते हैं या एपेन वेबसाइट पर जाना चाह सकते हैं।