ראיונות
ג'ף קופמן, מייסד ומנכ"ל טרינט - סדרת ראיונות
ג'ף קופמן, הוא המייסד והמנכ"ל של טרינט, אחרי קריירה של 30 שנה עם ABC, CBS ו-CBC News, לג'ף נמאס להכות בקיר של התמלול הידני ולראות כל סיפור נעצר שלא לצורך. בשנת 2014, ג'ף וצוות מפתחים מינפו בינה מלאכותית כדי לבצע את המשימות הכבדות, וטרינט נולד.
כיום Trint היא פלטפורמת SaaS המופעלת על ידי בינה מלאכותית שחורגת מעבר לתמלול כדי להגביר כל שלב בזרימת העבודה של יצירת התוכן.
מתמלול לכלי עריכה, שיתוף פעולה בזמן אמת ועד לייצוא ופרסום - מה שהופך כל שלב לקל יותר עבור חדרי חדשות, פודקאסרים, עסקים מקומיים וארגונים גלובליים לשתף סיפורים מהר וקל מאי פעם.
הייתה לך קריירה מכובדת של 30 שנה עם ABC, CBS ו-CBC News, מה היו כמה מהבעיות שנתקלת בהן בתמלול ידני מסורתי?
חייתי את הכאב של תמלול ידני כל יום כעיתונאי. הרבה לפני שעלה לי הרעיון להמציא ולבנות את טרינט, תהיתי למה אין דרך טובה יותר.
תמלול ידני היה תמיד צוואר הבקבוק בזרימת העבודה שלי ככתב טלוויזיה. הייתי עורך את הראיונות שלי, מקשיב למסיבת עיתונאים, קורא את המחקר שלי, מסתכל בצילומים שלי ואז... המפיק שלי ואני היינו נעלמים לתוך חור שחור של תמלול.
אני לא יכול לכתוב את סיפור החדשות שלי בטלוויזיה עד שיש לי תמלולים מדויקים של הציטוטים או הסאונדביטים שבהם אני רוצה להשתמש. אני צריך לדעת מה הם אמרו וכמה זמן הסאונדביט הזה פועל. זה אומר לשבת בחדר הקרנה או ליד השולחנות שלנו עם אוזניות, ללחוץ על PLAY ואז להשהות. ואז הקלד כמה מילים. ואז PLAY. הַפסָקָה. וחוזר על זה. זה יכול לקחת שעות. כל כך מייגע. כל כך חיוני.
טרינט הושק ב-2014, האם תוכל לדון כיצד נולד הרעיון?
לא תיארתי לעצמי שאהיה בחור טכנולוגי. זה אף פעם לא היה בתוכנית החיים שלי. זה קרה במקרה.
הייתה לי שיחה סתמית עם כמה מפתחי תוכנה שעשו כמה ניסויים ראשוניים עם אודיו וטקסט (לא תמלול) ב-2013.
שאלתי בתמימות: למה אני לא יכול להשתמש בדיבור אוטומטי לטקסט כדי לתמלל את הראיונות שלי.
אני זוכר שאחד מהחבר'ה שאל אותי: למה שתרצה לעשות את זה?
עניתי: בגלל שתעתיק ידני הוא נקודת הכאב בעבודתי ככתב, אני מתעב את זה.
שמרנו על קשר ועשינו כמה ניסויים. מהר מאוד התברר שהמצאנו את העתיד. עזבתי את עבודתי ככתב בלונדון עבור חדשות ABC שנה לאחר מכן והתחלנו לבנות את טרינט.
מה היו כמה מהאתגרים של השקת שירות תמלול באותם ימים ראשונים?
תמלול אוטומטי הוא בעיה בדידה. לאנשים שלא חיים את זרימת העבודה של כתבים ויוצרי תוכן אין מושג איך הם יוצרים סיפורים. אני זוכר שפגשתי כמה משקיעים מלאכים עשירים מאוד בימים הראשונים והם פשוט לא הצליחו להבין למה עיתונאים כמוני זקוקים לתמלילים. נדרשו הרבה הסבר כדי לגרום להם להבין איך כתב עובד.
אני חושב שזה יותר קל היום. כולנו יוצרי תוכן.
מהם האלגוריתמים השונים של למידת מכונה המשמשים כיום ב-Trint?
יש לנו חבורה סופר חכמה של מהנדסים ומדעני נתונים שתמיד מתעסקים עם כל מה שהם יכולים להיות עם הידיים ולכל מקום שהדמיון שלהם יכול לקחת אותם. כפי שתבינו, ההתמקדות שלנו היא כיצד תמלול אוטומטי יכול להאיץ זרימות עבודה עבור לקוחות המדיה שלנו, מה שאומר שאנחנו תמיד עובדים סביב דיבור, רמקולים, שפות ואקוסטיקה. אלגוריתמים של NLP ואלגוריתמים לעיבוד דיבור הם חלק מהיום-יום שלנו, אבל נחקור כל דרך יצירתית להשתמש ב-AI כדי לעזור לעיתונאים לחלץ מידע מסרטונים, שמע ותמונות. תמלול עשיר מאפשר לנו לתת יותר הקשר לתוכן שלהם, הופך את הכל לאפשרי יותר לחיפוש, ובסופו של דבר מאפשר להם למצוא את הרגעים החשובים באמת ולהוציא אותם לקהל שלהם במהירות האפשרית.
אילו שפות מוצעות כיום, והאם יש הבדלים באיכות התמלול בין השפות השונות?
אנו מציעים כ-45 שפות שתוכלו לתמלל ותמיד מוסיפים עוד. חלקם נמצאים ב"בטא" ואחרים הרבה יותר בוגרים, שתלוי בגודל מערכי הנתונים של האימון שעוזרים לבנות את המודלים. אנו מודדים כל הזמן את הדיוק של המודלים שלנו עבור כל שפה כדי לפתח כל הזמן את המודלים שלנו ולשפר את הביצועים שלהם.
אנו תמיד בוחנים אילו דגמים חדשים הופכים לזמינים כדי לראות אם נוכל להביא אותם לתוך סביבת עיבוד ה-ASR המאובטחת שלנו.
אבל זה לא קשור רק לשפות שאנו מתמללים - הלקוחות שלנו יכולים גם לתרגם את התמליל כמעט לכל שפה.
מחוץ לתמלול, Trint היא פלטפורמת SaaS המופעלת על ידי בינה מלאכותית שנועדה לשפר את זרימת העבודה של יצירת תוכן, האם תוכל לדון בכמה מהכלים האחרים המוצעים?
למרות שבלב טרינט נמצא התמלול המופעל על ידי בינה מלאכותית שלנו, מה שאנחנו אובססיביים לגביו הוא מדוע התמלולים האלה שימושיים למשתמשים שלנו, וכיצד אנחנו יכולים לעזור להם להשיג ערך במהירות ובקלות ככל האפשר. זה אומר שיש לנו הבנה עמוקה של זרימות העבודה שלהם, כדי שנוכל לנסות ולהפוך כל שלב לחלק ככל האפשר.
בסופו של דבר, אנחנו רוצים שהם יצלמו כל מסיבת עיתונאים, ראיון או אירוע בכל מקום, בכל זמן, בכל שפה וישתמשו בו בזמן שהוא קורה. זה אומר להקל עליהם או לצוות שלהם לאמת ולהשתמש בתמלול החי בזמן שהוא קורה - אימות, שיתוף ותרגום ציטוטים מרכזיים שניות לאחר דיבורם.
אפליקציית הנייד שלנו אומרת שזה יכול לקרות גם אם יש לך רק טלפון עליך, ומבטיחה שהכל מועבר בצורה מאובטחת לצוות שלך גם כשהחיבור פגום.
את העתיד בונה סיפורים נועד לאפשר לך למצוא את רגעי המפתח בכל התוכן שלך ולהפוך אותם לנרטיב חדש שניתן לייצא לכלי מפתח אחרים בתהליך העבודה של ייצור התוכן שלך. בין אם זה חתך גס לעריכת וידאו, תמלול פודקאסט או מאמר. אם אתה צריך להשתמש בטקסט של האודיו ככתוביות, העורך המשותף שלנו יכול לעזור גם שם.
יש לך גם פודקאסט שאתה מנחה באופן אישי בשם StoryTech, שבוחן כיצד הטכנולוגיה מעצבת סיפורים. האם תוכל לפרט מהו הפודקאסט הזה, למה המאזינים צריכים לצפות, ומדוע עליהם להתכוונן?
StoryTech היא באמת המפגש בין שתי הקריירות שלי: כתב וממציא טכנולוגיה. הוא בוחן כיצד טכנולוגיה וחדשנות מעצבות את האופן שבו סיפורים מסופרים.
הפרקים המוקדמים בוחנים כיצד השתמשו ב-CGI כדי להפיל את חומת הקרח ב"משחקי הכס", וכיצד המצאת מצלמת 35 מ"מ לייקה בשנות העשרים של המאה הקודמת הובילה להפצת הצילום העיתונות וליצירת מגזין LIFE.
אני מוקסם מההשפעה של חדשנות על סיפור סיפורים. על זה עוסק StoryTech.
מה החזון שלך לעתיד של טרינט?
זה האתגר שכל חדשן מתמודד איתו היום. כיצד הקצב המהיר של החדשנות פותח הזדמנויות למוצר שלי?
הלקוחות שלנו רוצים מוצר שיוצר יעילות פשוטה ואינטואיטיבית שמשתלבת בצורה חלקה בזרימת העבודה שלהם. זה אומר ללכת הרבה מעבר לתמלול.
טרינט תמנף את הבינה המלאכותית לעשות דברים שלא ניתן היה להעלות על הדעת רק לפני כמה שנים: זיהוי קולות, פרצופים, סנטימנטים, הקשר, עובדות ושקר. זה יקרה בכל שפה - תרגום מאותה שפה כפי שהיא מדוברת. המפתח הוא לעשות את זה ועוד הרבה יותר באופן שמשתלב במוצרים אחרים כדי ליצור זרימת עבודה אחת ללא כאבים.
אני לא רואה את טרינט מחליף כתבים, כותבים ויוצרי תוכן. מדובר בשחרורם מעבודת העבודה שלהם ולאפשר להם למקד את זמנם ביצירתיות. זה מרגש לנסות לדמיין את העתיד. אני לא אשקר: זה גם מרתיע.
תודה על הראיון הנהדר, קוראים שרוצים ללמוד עוד צריכים לבקר טרינט או צפה ב StoryTech פודקאסט.
