RWSのCEO、Ben Faes – インタビュー・シリーズ

ベン・フェイズは、RWSグループの最高経営責任者です。デジタル変革を牽引し、テクノロジー駆動のビジネスを拡大させることに25年以上の経験があり、収益性の高い成長を促進し、革新的なマーケティングモデルを構築し、国際的な高性能チームを育成することに強い実績があります。

RWSに参加する前、ベンはテクノロジーとビジネスサービス部門でシニアリーダーシップを担っていました。AOLではフランス担当のマネージングディレクターに昇進し、2008年にアルファベットに移り、ヨーロッパでのYouTubeの収益化を先駆け的に行い、その後、EMEA地域での複数のGoogleビジネスを指揮し、最終的に南ヨーロッパと新興市場のGoogle Cloudのマネージングディレクターに就任しました。2021年、ウェブヘルプのUK CEOとなり、その後、コンセントリックスによる買収に伴い、コンセントリックス・カタリストでのグローバル変革とテクノロジーイニシアチブを牽引しました。

RWSは、企業が情報を作成、管理、翻訳、保護するためのグローバルなAIソリューションとコンテンツサービス企業です。先進的なテクノロジーと人間の専門知識を組み合わせ、企業が市場間で効果的にコミュニケーションをとり、企業AIシステムを文化的および文脈的に正確に展開できるように支援しています。大量のグローバルワークフォースと数十年の経験を持ち、RWSは、主要企業が複雑なデータを明確で信頼できるコンテンツに変換し、イノベーションを促進し、世界中でアイデアが理解されることを支援しています。

あなたは、Google (GOOGL ) Cloudなどの企業で大規模な変革を牽引してきました。Language Weaver Proを、汎用ツールではなく、ミッションクリティカルな翻訳システムとして構築するというあなたの経験は、企業AIプラットフォームの構築にどのような影響を与えましたか？

企業向けAIを拡大させる際に学んだことは、汎用ツールは高リスク環境では早期に限界に達するということです。

企業は、ほとんどの場合に機能するものではなく、信頼できるものを必要とします。人事、ローカライゼーション、カスタマーサポートなどの重要なワークフローに組み込めるものを必要とします。

Language Weaver Proの場合、最初に「より優れた翻訳モデルを構築するにはどうすればよいか」と問うのではなく、「企業が大規模に信頼できる翻訳システムに何が必要か」と問いました。

焦点が変わりました。モデル品質だけに焦点を当てるのではなく、一貫性、制御、拡張性、セキュリティに焦点を当てました。これらは、システムが現実の世界で使用できるようにするものです。

最も誇りに思うことは、Language Weaver Proが企業向けに設計されたことです。後から企業向けに適応させる必要はありませんでした。

他社は現在、専門化に向けて動き出していますが、Language Weaverはその基盤に専門化を築き込んできました。Cohereとのパートナーシップにより、世界クラスのAI能力を得たのです。また、企業が大規模に使用できるように、言語的専門知識と企業向けの制御を重ねました。

Language Weaver Proは、100億パラメータ以上のモデルを使用しています。段落レベルとドキュメントレベルの強力なパフォーマンスを実現するために、どのようなアーキテクチャ上の決定やトレーニング上の決定が重要でしたか？

ほとんどの翻訳システムは、文を翻訳の単位として最適化されています。これは、ローカライゼーション業界が歴史的にそうであったためです。問題は、意味が必ずしも文レベルに存在しないことです。曖昧さ、用語の一貫性、トーンは、より長いテキストの範囲で作用します。強力な段落レベルのパフォーマンスを得るには、通常の翻訳システムよりもはるかに大きなコンテキストウィンドウを選択することを含む、故意の決定が必要でした。

ここで、ほとんどのシステムが見る問題は、より大きなコンテキストを扱うと、処理時間が増加することです。これが、Mixture of Expertsアーキテクチャが登場する場所です。MoEにより、Language Weaver Proは、複雑な長文コンテンツを処理するのに十分な大きさでありながら、企業向けに展開するのに十分な効率性を実現できます。

プラットフォームは、32言語中31言語で人間主導のベンチマークで1位を獲得しました。人間の評価と自動メトリックの違いは何ですか？また、企業での使用例では、この区別は重要な理由があります。

自動メトリックは、規模に対して不可欠です。品質を一貫してベンチマークするには、32言語と数千のセグメントを人間の評価で継続的に実行することはできません。しかし、限界もあります。BLEUなどの従来のメトリックは、表面レベルの単語の重複を測定するため、翻訳がスコアを取得しながらニュアンスを欠いたり、スコアを低くしながら完全に正確であったりすることがあります。さらに洗練されたニューラルメトリックは、人間の判断の代理ではなく、代替手段です。文化的背景でトーンが間違っている翻訳は、実際の被害をもたらす可能性があります。

したがって、両方を実行しました。私たちが実行した盲人評価では、専門の翻訳者とともに、企業の顧客とそのエンドユーザーが真正に気付くドメインと文化的感受性が得られました。

多くのAI翻訳システムは、長いドキュメントでの一貫性の維持に苦労しています。Language Weaver Proは、特に法的または規制コンテンツの場合、段落間で意味とコンテキストをどのように維持していますか？

一貫性は、翻訳のスケーラビリティにおける最も難しい課題の一つです。これは、汎用モデルが独自に解決できるものではありません。

ここでも、実際に先行しています。TradosやLanguage Weaverなどのソリューションは、すでに強力な用語制御を組み込んでいます。したがって、最大の複雑なコンテンツセットでも一貫した言語を適用できます。

これは、規制された環境ではより重要な意味を持ちます。法的またはコンプライアンスコンテンツでは、一貫性は望ましいものではありません。必須です。定義された用語の翻訳にわずかな変化は、契約を無効にしたり、規制提出を歪めたり、または実際のリスクをもたらしたりする可能性があります。

用語制御により、不確実性が除去されます。法務およびコンプライアンスチームが承認した言語を使用して、出力が生成されることを保証します。一貫性があり、規模に応じたものです。

あなたはこれを、翻訳からLanguage Intelligenceへの移行と表現しています。これは、実践ではどのように機能しますか？また、企業がマルチリンガルコンテンツとどのように関わるかを変えるでしょうか？

数十年間、業界は翻訳を、単語を一つの言語から別の言語に変換する機械的なプロセスと見なしてきました。専門的な人間による翻訳プロセス、たとえばトランスクリエーションは、すでに存在していますが、これは比較的遅いプロセスであり、単語数に焦点を当てています。「Language Intelligence」は、このパラダイムを根本的に変えます。これは、単語を変換することから、意味を真正に理解することへの移行です。コンテキスト、ニュアンス、ブランドの声、コンテンツの背後にある意図を、オリジナルの言語に関係なく理解することです。受動的で反応的なタスクから、能動的で戦略的な能力への移行です。

実践では、私たちのAIツールが翻訳をより流暢でコンテキストに応じたものにするとき、文化的知性の人間の層は、コンテンツを単に編集するのではなく、関連性と影響に焦点を当てることができます。

プラットフォームは、ガバナンス、用語制御、データセキュリティを強調しています。規制業界でのコンプライアンス要件を満たすために、翻訳がどのようなシステムで実現されるのでしょうか？

信頼は私たちのプラットフォームの基盤です。特に規制業界では、最初に、パブリックツールでは提供できないデプロイの柔軟性を提供します。クライアントは、Language Weaverをオンプレミスまたは専用のプライベートクラウドで実行できます。これにより、機密データは、データ居住要件を満たすために不可欠な、クライアントのセキュア環境を離れることはありません。

2つ目に、業界の要件に応じて出力を変更するための詳細な制御を提供します。クライアントは、承認された用語集をモデルに直接組み込むことができます。これにより、特定の法的免責事項や医療用語が、毎回一貫して正しく翻訳されることが保証され、非コンプライアントな言語のリスクが排除されます。

最後に、ガバナンスが組み込まれています。プラットフォームは、既存の企業セキュリティフレームワークと統合され、完全な監査トレイルとアクセス制御を提供し、顧客はコンテンツを人間の専門家にルーティングして、精度証明書または義務付けられたレビューを受けることができます。

汎用AIモデルとは異なり、Language Weaver Proは翻訳専用に構築されています。専門化と柔軟性のトレードオフは何ですか？また、企業AIでは専門化がより重要になる理由は何ですか？

汎用モデルは、スイスアーミーナイフのようなものです。多機能ですが、ミッションクリティカルな企業ワークでは、「十分良い」ことは十分ではありません。精密工具が必要です。

これが、Language Weaver Proのような専門モデルとの違いです。私たちはすべてをやろうとしていません。ただ1つのことを、翻訳を正確で信頼できるものにすることを、卓越したものにすることに焦点を当てています。

このレベルの専門化は、必須になっています。企業では、翻訳を信頼できるものにする必要があります。明確で、行動可能で、毎回正確なコンテンツが必要です。

Cohereとのコラボレーションは、言語の専門知識とセキュアなAIインフラストラクチャを組み合わせます。システムは、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境でのパフォーマンス、プライバシー、デプロイの柔軟性をどのようにバランスをとっていますか？

このコラボレーションは、私たちの戦略の基盤です。クライアントのセキュリティポストゥアに適応する世界クラスのAIを構築するという基本原則で設計されています。企業を、ワンサイズフィットオールのパブリッククラウドモデルに強制することを拒否します。

私たちの設計は、AIモデルと実行されるインフラストラクチャを分離することで、このバランスを実現します。Cohereは世界クラスのベースモデルを提供し、私たちは言語的専門知識とデプロイの柔軟性を提供します。これにより、クライアントのデータが存在するどこにでも、これらのパフォーマントモデルを展開できます。銀行や情報機関の場合、これは完全にエアギャップのオンプレミス機器で実行することを意味します。ヘルスケア提供者の場合、HIPAA規制を満たすために、専用のプライベートクラウドで実行できます。グローバルテック企業の場合、ハイブリッドモデルは、データセキュリティを維持しながら、地域間でパフォーマンスと柔軟性を提供できます。

重要な点は、クライアントが常に管理しています。業界で最も大規模で最も先進的な翻訳モデルを、データプライバシーまたはコンプライアンス要件を妥協することなく、フルパフォーマンスで使用できるようになります。私たちは、その力を彼らの周辺に提供します。

企業にとって最大のリスクの1つは、正確に見えるが微妙なエラーを含む翻訳です。プラットフォームは、これらのリスクをどのように特定して軽減していますか？特に、高リスクのシナリオでは？

これは、汎用AIの根本的な欠陥であり、Language Intelligenceに特化している私たちとしては、このリスクは受け入れられません。妥協は、資産ではなく、負債です。

このリスクを軽減するために、複数の方法で取り組んでいます。まず、私たちのモデルは、フィルタリングされていないパブリックインターネットでトレーニングされていません。4つの十年間にわたる、高品質の人間による翻訳とドメイン固有の言語データの基盤に構築されています。これにより、モデルは正しく、ただ流暢だけではありません。複雑な法的条項や正確な医療指示を翻訳する方法を学習します。インターネットの雑音から学習するのではなく、クリーンデータから学習します。

また、クライアントは出力を直接制御できます。用語管理とフィードバックを通じて、最も重要で曖昧な用語の正しい翻訳をロックできます。特定の特許請求や医薬品相互作用のフレーズが、毎回正しく翻訳されることを保証します。

最後に、ループを閉じます。私たちのシステムは、人間の専門知識をレビューと改良のために統合するように設計されています。このサイクルは、人間のリンガイストやクライアントのレビューアーからの継続的なフィードバックによって、微妙なニュアンスやエラーを捉えることで、継続的な改善を促進します。

DeepLやGoogleのGeminiなどのツールと強い競争があります。AI翻訳の将来は、ドメイン固有のモデルへの移行に向かっていると考えていますか？また、これはより広いAIエコシステムにどのような意味を持ちますか？

答えるために、逸話を紹介します。私たちには、複数の翻訳プロバイダーと協力している大手コンピューティング企業の顧客がいます。彼らのポートフォリオの大部分で私たちと協力しています。彼らが私たちを選択する主な理由の1つは、何かが間違っている場合にそれを修正できることです。韓国語の技術用語が完全に当てはまらない場合、そこにチームがあります。ドイツ語の数字が問題を引き起こしている場合、支援する人がいます。

これが、より広い点です。私たちは、AIの進歩は、純粋なモデルへの進歩からではなく、関連するコンテキストを活用できるソリューションから来ると考えています。言語的、文化的、ドメイン固有のコンテキストです。RWSは、広範な製品ポートフォリオ、数十年の独自データ、深い顧客関係を通じて、正確にそのようなコンテキストにアクセスしています。汎用プロバイダーはベンチマークに一致できるかもしれませんが、それを再現することはできません。将来は、最先端のAIと人間の専門知識を組み合わせて、現実の世界で機能するものにするプロバイダーに属します。私たちが正確に座る場所です。

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