Dr. Judith Bishop, Direktur Senior Spesialis AI di Appen – Seri Wawancara

Dr. Judith Bishop, adalah Direktur Senior Spesialis AI untuk wilayah APAC/AS di Appen. Ia memimpin dan mengembangkan tim spesialis AI yang terdiri dari ahli bahasa, ahli linguistik komputasi, dan ahli komunikasi manusia (percakapan, tulisan, dan gerakan), untuk menyediakan data pelatihan AI dengan kombinasi kualitas dan kecepatan yang tak tertandingi.

Apa yang awalnya menarik Anda untuk mempelajari linguistik?

Saya pertama kali mendengar tentang linguistik dari seorang guru bahasa Inggris favorit di sekolah menengah. Saya adalah salah satu anak yang sama-sama tertarik dengan bahasa asing dan humaniora, serta matematika dan ilmu pengetahuan. Linguistik adalah ilmu tentang bagaimana bahasa bekerja, sehingga menghubungkan minat saya. Seperti banyak orang, setelah saya mempelajari tentang linguistik, saya benar-benar terpesona. Apa yang bisa lebih menarik daripada bagaimana kita berkomunikasi pikiran dan perasaan kita kepada satu sama lain? Linguistik mengeksplorasi struktur bahasa yang, meskipun berbeda dalam suara dan sistem penulisan, sering kali sama di bawah permukaan, karena semua merupakan produk dari keberadaan manusia yang sama.

Bisakah Anda berbagi cerita tentang bagaimana Anda menemukan diri Anda bekerja di AI?

Saya telah bekerja di Appen sejak 2004 untuk mendukung pengembangan produk dan layanan teknologi bahasa. Selama waktu ini, AI telah muncul sebagai kerangka kerja, misi, dan visi untuk teknologi yang meniru dan memperluas kemampuan manusia dalam berkomunikasi, bernalar, dan memahami. Pada 2019, tim saya mengubah namanya menjadi Spesialis AI, mengakui bahwa pengetahuan linguistik dan bahasa kami sangat penting bagi perusahaan AI. Data yang kami annotasi menyediakan dukungan penting untuk kesuksesan interaksi manusia dengan produk dan layanan AI.

Anda telah bekerja di AI selama lebih dari 16 tahun, apa saja perubahan besar yang Anda lihat?

Perubahan utama adalah pergeseran fokus dari pengembangan teknologi inti ke pengembangan kasus penggunaan dan aplikasi. Selama sebagian besar karir saya, fokus AI berbasis bahasa adalah mengembangkan dan memperbaiki model inti yang meniru persepsi dan produksi ucapan manusia, yaitu pengenalan ucapan, sintesis ucapan, dan pemrosesan bahasa alami. Dataset biasanya mengikuti standar pelabelan dan pengambilan sampel data yang umum, seperti yang dikembangkan oleh konsorsium Speecon (Antarmuka Pengguna yang Digerakkan oleh Ucapan untuk Perangkat Konsumen). Standar ini memungkinkan pengembang teknologi inti untuk membandingkan kinerja mereka pada struktur data yang sama dan mendukung evolusi AI yang cepat.

Bisakah Anda membahas pentingnya data yang tidak bias untuk pembelajaran mesin?

Model pembelajaran mesin, apakah itu model pembelajaran terawasi, tidak terawasi, atau pembelajaran penguatan, akan mencerminkan bias yang ada dalam data yang digunakan untuk melatihnya. Alyssa Simpson Rochwerger dan Wilson Pang menyediakan beberapa contoh yang sangat baik tentang masalah ini dalam buku mereka yang baru-baru ini, AI Dunia Nyata. Jika tidak ada data pelatihan yang cukup untuk segmen populasi, model AI akan kurang akurat untuk segmen tersebut.

Appen baru-baru ini meluncurkan dataset pelatihan yang beragam untuk inisiatif pemrosesan bahasa alami (NLP). Bisakah Anda berbagi beberapa detail tentang bagaimana dataset ini akan memungkinkan pengguna akhir untuk menerima pengalaman yang sama tanpa memandang variasi bahasa, dialek, etnis, aksen, ras, atau jenis kelamin?

Dataset Appen yang Anda sebutkan akan mendukung koreksi bias yang terkait dengan etnis dan etnis yang terkait, seperti Bahasa Inggris Vernakular Afrika-Amerika. Mereka akan menyediakan data pelatihan tambahan untuk meningkatkan representasi populasi ini dalam model bahasa AI.

Anda telah memiliki karir yang luar biasa sampai sekarang, menurut Anda apa yang menghambat lebih banyak perempuan untuk bergabung dengan STEM dan khususnya AI?

Kurangnya model peran dapat menjadi faktor yang kuat (dan lingkaran setan). Ada kesulitan yang nyata – budaya, sosial, dan praktis – dalam memasuki bidang di mana perempuan, dan orang-orang dari jenis kelamin yang beragam, belum memiliki kehadiran yang mapan, dan di mana rasa hormat terhadap apa yang dapat mereka sumbangkan sering kali kurang. Pengalaman saya sebagai pemimpin telah menunjukkan kepada saya berulang kali bahwa tim yang inklusif dan beragam dapat sangat tangguh, kreatif, dan sukses. Pemimpin perlu berani dalam merekrut dan percaya diri bahwa mereka dapat menangani tantangan terhadap cara berpikir mereka yang dibawa oleh perspektif yang beragam, mengetahui bahwa keberanian ini juga telah terbukti sangat terkait dengan kesuksesan keuangan dan perusahaan.

Apakah ada yang ingin Anda bagikan tentang Appen atau AI secara umum?

Penyedia data seperti Appen memiliki potensi yang kuat untuk mempengaruhi hasil AI untuk lebih baik dengan menyediakan data pelatihan yang inklusif.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, saya menikmati mempelajari lebih lanjut tentang pandangan Anda tentang AI dan linguistik. Pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut dapat mengunjungi Appen.