Wilson Pang, Chief Technology Officer di Appen – Serie di Interviste

Wilson Pang è il Chief Technology Officer di Appen, dove guida un gruppo di scienziati dei dati, ingegneri e manager di prodotto di classe mondiale per combinare il potere della tecnologia e degli esseri umani per risolvere i problemi dei dati dell’AI.

In questa intervista discutiamo di etica dell’AI, del Rapporto sullo stato dell’AI e del machine learning di Appen del 2020 e delle sfide attuali dell’industria.

Cosa ti ha attirato personalmente verso l’ingegneria del software e la scienza dei dati?

Ho avuto l’opportunità di lavorare con i dati e l’AI 10 anni fa. Nel mondo dell’AI, gli sviluppatori non controllano più la logica nel codice, ma i dati decidono la logica del modello di AI, il che è affascinante. Ho iniziato la mia carriera come sviluppatore presso IBM, costruendo grandi sistemi per banche, operatori di telecomunicazioni e società di scambio di titoli. Ero entusiasta del potere del software e dell’AI.

Sono anche fortunato ad aver visto come i dati e il machine learning abbiano aiutato a far crescere gli affari a livello personale. Il mio team presso eBay ha sfruttato l’AI per aumentare gli acquisti degli acquirenti, aumentando così decine di milioni di dollari di entrate. Abbiamo utilizzato l’AI per aumentare l’efficienza interna e ridurre notevolmente i costi operativi per Trip.com. Ora presso Appen, stiamo aiutando le aziende di tutti i settori a utilizzare l’AI per guidare il successo dei loro affari.

Potresti descrivere alcune delle offerte di AI e di etichettatura dei dati di Appen?

Siamo un fornitore di dati di training che lavora con oltre 1 milione di contractor per raccogliere ed etichettare immagini, testo, discorsi, audio, video e altri dati. Questi contractor risiedono in oltre 130 paesi e parlano 180 lingue e dialetti, il che ci consente di fornire dati di alta qualità per i progetti di AI. Abbiamo anche team di professionisti che hanno lavorato con i dati di AI per oltre 20 anni e hanno una grande conoscenza di come ottenere i dati di training giusti. Inoltre, abbiamo una piattaforma di annotazione assistita dall’AI di classe mondiale che ha funzionalità integrate per garantire la qualità e la produttività. I nostri clienti possono scegliere tra la nostra soluzione di servizio gestito, in cui ci associamo al loro team, o la piattaforma self-service. La nostra piattaforma di annotazione dei dati assistita dall’AI fornisce ai clienti la possibilità di gestire i progetti insieme a strumenti di machine learning per migliorare la qualità, l’accuratezza e la velocità di annotazione.

Con oltre 20 anni di esperienza, i nostri servizi offrono dati di training di classe mondiale, la piattaforma di annotazione dei dati assistita dall’AI più avanzata e una folla globale e diversificata per garantire dati di alta qualità.

Quali sono alcuni dei set di dati open source disponibili?

Appen ha diversi set di dati open source disponibili online, dalle annotazioni di immagini al riconoscimento della scrittura a mano. Questi set di dati sono gratuiti e possono essere utilizzati per aiutare a costruire e addestrare il modello di AI. Uno dei set più interessanti disponibili è sulla segmentazione del nucleo da immagini mediche. I dati contengono oltre 21.000 nuclei annotati e convalidati da esperti medici.

Cosa è stato il tuo più grande takeaway personale dal Rapporto sullo stato dell’AI e del machine learning del 2020?

La scoperta più interessante del rapporto è stata l’aumento del coinvolgimento della dirigenza. Avevo sentito parlare di questo, ma vedere l’aumento del 31% rispetto all’anno scorso è stato un grande sorpresa. L’AI sta diventando parte del nucleo centrale dell’azienda e non solo dei leader tecnologici.

Una causa di preoccupazione nel rapporto è che solo il 25% delle aziende ha dichiarato che l’AI non distorta è fondamentale per la loro missione. Credi che ciò sia dovuto alla mancanza di educazione sull’importanza dell’eliminazione del pregiudizio dell’AI? Cosa deve essere fatto per migliorare queste statistiche?

Sì, l’educazione è il primo passo per migliorare quella statistica. Un modello di AI costruito su dati distorti produrrà risultati distorti e non sarà mai completamente efficace. I leader aziendali devono imparare l’importanza di avere dati non distorti e come ciò porti a una distribuzione di successo.

Quali sono alcuni degli aspetti etici dell’AI che le aziende dovrebbero considerare quando lavorano con l’AI e grandi set di dati?

È importante esaminare da dove provengono i dati. Sono stati raccolti in modo etico e non distorto? Quando si esamina la fonte, si vuole sapere se le persone sono state pagate con un salario equo e se i dati provengono da un gruppo diversificato. Abbiamo recentemente pubblicato il nostro Codice di etica della folla in supporto dell’inclusione, della diversità, della giusta retribuzione e della comunicazione per i nostri contributori.

Cosa vedi come la più grande sfida attuale dell’industria?

La mancanza di dati e la gestione dei dati sono le più grandi sfide per l’industria. I team devono prendere molte decisioni sui dati e molti hanno difficoltà a riconoscere cosa hanno bisogno. Devono capire quali dati hanno, da dove provengono e quali dati ancora necessitano. Tutta la gestione dei dati è importante per costruire e addestrare un modello di AI. La mancanza di dati può portare a un modello distorto, che a sua volta non sarà efficace.

Appen ha pubblicato il Rapporto sullo stato dell’AI e del machine learning per molti anni. Quando è stato pubblicato il primo rapporto e quali sono stati i più grandi cambiamenti che sono stati osservati dal rapporto iniziale?

Il primo rapporto è stato pubblicato nel 2015 e il più grande cambiamento che abbiamo visto è nella proprietà dei progetti di AI. Il primo rapporto è stato principalmente risposto da scienziati dei dati che gestivano l’AI per le loro aziende. Oggi, il 71% afferma che la proprietà è di livello C-Suite, il che indica un grande cambiamento di prospettiva sull’AI che diventa più critica per le aziende. Gli scienziati dei dati hanno affrontato molte sfide, dalla mancanza di risorse per costruire insight preziosi dai dati a obiettivi poco chiari e aspettative irrealistiche. Tuttavia, una delle sfide chiave rimane la stessa, ovvero i dati e la gestione dei dati.

C’è qualcos’altro che vorresti condividere su Appen?

Il 16 luglio, saremo lieti di ospitare il primo tavolo rotondo virtuale sul lancio dell’AI nel mondo reale su Appen.com. La serie di quattro parti presenta esperti di spicco dell’industria che condividono le loro esperienze e conoscenze sulle loro stesse esperienze di AI, gettando luce in modo che gli altri possano accelerare i progressi verso le loro iniziative di AI. Per avere successo, le aziende dovranno essere pronte a superare diverse sfide comuni intorno ai dati, all’etica, alle persone e ai cicli di vita. Nella prima edizione, riuniamo esperti di spicco per condividere cosa significa per loro e per la loro organizzazione partecipare alla creazione di un’AI responsabile.

Grazie per l’intervista. I lettori possono desiderare di leggere il Rapporto sullo stato dell’AI e del machine learning di Appen del 2020 o visitare il sito web di Appen.