インタビュー
Phil Hall, LXTのチーフグロースオフィサー – インタビューシリーズ
LXTのチーフグロースオフィサーであるPhil Hallは、元Appenのエグゼクティブであり、Forbes Technology Councilのメンバーでもあります。Appenでのリーダーシップにおいて、彼は1,000人以上のスタッフを率いて17年連続の収益成長と堅実な利益性を達成する上で重要な役割を果たしました。現在のLXTでの役割では、彼は手pickedした専門家チームと共に、野心的な成長目標を達成するために取り組んでいます。
LXTは、世界のトップテクノロジー企業を含むグローバルな組織のためのインテリジェントテクノロジーを動かすAIトレーニングデータのエメラージングリーダーです。国際的なコントリビューターのネットワークと提携して、LXTはエンタープライズが必要とするスピード、スケール、そしてアジリティで、マルチモダリティのデータを収集および注釈しています。彼らは115以上の国と750以上の言語ロケールにわたるグローバルな専門知識を保有しています。2010年に設立されたLXTは、カナダのトロントに本社を置き、アメリカ、オーストラリア、エジプト、イギリス、トルコにも存在しています。この会社は、北米、ヨーロッパ、亜太地域、中東の顧客にサービスを提供しています。
あなたはいつから言語に情熱を感じるようになったのですか？
私は言語に興味を持ったことがいつからか、覚えている限りではいつも興味があったと思います。しかし、言語や言語学との直接的な関わりについては、私にとって重要な転機がありました。私たちの子供の1人がディスレクシアであることがわかり、学校に追加のサポートを求めたところ、学校側はプログラムを利用できるようになっているが、私もボランティアとして学校で活動することで、娘や他の子供たちを助けることができると言われました。その後、私は言語学を学び、シドニーにある2つの大学で教えるようになりました。
あなたは言語学を教えていたのですが、スピーチデータスペースに焦点を当てるようになったのはどうしてですか？
シドニーを拠点とするAppenは、自宅の余裕のある部屋で運営されていた事業から、完全な商業運営へと移行しようとしていました。当時、リンガイスト（あるいは、より正確に言えば、リンガイスト！）を探していると聞かされ、創設者のジュリーとクリス・フォンヴィラーに紹介されました。移行は漸進的で、約2年かかりました。私は教えることをやめることをためらっていました。優秀な学生と働くことは、インスピレーションを与え、楽しいものでした。しかし、特に開拓的な年間には、世界をリードする言語テクノロジーの専門家と共に、難しい問題を解決し、興奮度は高かったです。今日では当たり前になっているものの当時は非常に課題がありました。
あなたはLXTに参加するために、引退から戻りました。何があなたを動かしたのですか？
それは興味深い質問です。私は確実に引退を楽しんでいました。実際、共同創設者兼CEOのモハンマド・オマルは、私が初期の問い合わせに応じる数ヶ月前に私にアプローチしました。私はリラックスしたライフスタイルを送っており、フルタイムの仕事に戻ることを真剣に考えることはありませんでした。
しかし、最終的には、機会はあまりにも魅力的で、抵抗できないものでした。
モハンマドやLXTチームの他のメンバーと話をしていくにつれて、私はすぐに共通の言語への情熱を認識しました。モハンマドが集めたチームは、創造的な思考と無限のエネルギーを持つ人々で構成されており、会社の使命に完全にコミットされていました。
LXTでの機会についてより多くを学ぶにつれて、私はこれを逃すことはできないと実感しました。ここは、私が情熱を傾けている分野で拡大し成長する巨大な潜在性を持つ会社でした。AI市場が指数関数的に成長するにつれて、組織が実験から本格的な生産へと移行するのを支援する機会は、私が参加することを非常に喜ばしいものにしました。
現在、データを大量に取得する背後にある課題は何ですか？
課題は、AIを推進するアプリケーションと同様に多様です。
実用的観点から見ると、課題には、真正性、信頼性、精度、セキュリティ、そしてデータが目的のために適していることを保証することが含まれます。さらに、データ取得に伴う法的および倫理的な課題の増加も考慮に入れなければなりません。
たとえば、自動運転車をサポートするテクノロジーの開発には、車が現実世界の状況に応じる方法を理解するために、多数のシナリオで大量のデータを収集する必要があります。運転中に遭遇できるエッジケースは無限にあります。したがって、車を動かすアルゴリズムは、道路、停止標識、落下物などすべてをカバーするデータセットが必要です。さらに、天候イベントの数を掛けると、必要なトレーニングデータの量は指数関数的に増加します。自動運転領域に参入する自動車企業は、信頼性の高いデータパイプラインを確立する必要がありますが、これを独自に実現するには大量のリソースが必要です。
別のユースケースは、既存のボイスAI製品を新しい市場に拡大して、新しい顧客を獲得することです。これには、ネイティブスピーカーから言語データを収集する必要があります。精度を達成するには、さまざまな人口統計プロファイルのネイティブスピーカーからスピーチデータを収集することが重要です。データを収集した後、製品のNLPアルゴリズムをトレーニングするために、音声ファイルを書き起こす必要があります。これを複数の言語で、また大量のデータで行うことは、特にこの分野で内部の専門知識が不足している企業にとっては、独自に実現することが非常に課題です。
これらは、AIのためのデータ収集における課題の例ですが、ホームオートメーション、モバイルデバイス、バイオメトリクスデータコレクションも、それぞれ独自の課題があります。
現在、LXTはどのようにしてデータを取得し、注釈していますか？
LXTでは、すべてのエンゲージメントがクライアントの仕様に合わせてカスタマイズされるため、データを収集して注釈する方法はクライアントごとに異なります。オーディオ、画像、スピーチ、テキスト、ビデオなどのさまざまなデータタイプで作業しています。データコレクションの場合、さまざまなモダリティでデータを収集するために、世界中の契約者と協力しています。コレクションは、自宅、事務所、車内などの現実世界の環境でのデータ収集から、特定のスピーチデータコレクションプロジェクトの場合はスタジオでの経験豊富なエンジニアによるものまで、幅広いものがあります。
私たちのデータ注釈機能も、複数のモダリティにわたっています。私たちの経験はスピーチの分野から始まり、過去12年間で115以上の国と750以上の言語ロケールに拡大しました。これにより、企業はLXTに頼って、幅広い市場に参入し、新しい顧客セグメントを獲得することができます。最近では、テキスト、画像、ビデオデータにも進出しています。内部プラットフォームは、高品質のデータを顧客に提供するために使用されています。
私たちにとって興奮する成長分野の1つは、セキュアな注釈作業です。この年、ISO 27001セキュア施設のフットプリントを世界中で2か所から5か所に拡大しました。新しい施設を数ヶ月で設立できるプレイブックを開発しました。セキュア施設で提供しているサービスは現在、スピーチデータ注釈とトランスクリプションに焦点を当てていますが、多くのデータタイプの注釈に使用できます。
この方法でデータを取得することは、合成データよりも優れている代替手段です。なぜですか？
合成データはAI分野における魅力的な開発であり、特に現実世界で捕捉するのが難しいエッジケースなどの特定のユースケースに適しています。合成データの使用は、特にAIの初期段階で企業がまだ実験モードにある場合に、増加しています。しかし、私たちの調査によると、企業がAI戦略を成熟させ、より多くのモデルを本格的に導入するにつれて、人間が注釈したデータに頼る監督付きまたは半教師ありの機械学習方法を使用する可能性は高くなります。
人間は、ニュアンスを理解して、MLモデルを高精度で動作させるために必要なデータを作成するという点で、コンピューターよりも優れています。人間の監視は、バイアスを減らすためにも重要です。
このデータは、スピーチと自然言語処理のためにどれほど重要ですか？
スピーチと自然言語処理アルゴリズムが目的の市場で効果的に動作するには、ターゲットユーザーの文化的背景を持つネイティブスピーカーから大量のデータをトレーニングする必要があります。このデータがなければ、ボイスAIの採用は重大な制限を受けることになります。
さらに、スピーチデータを収集する際には、環境も考慮する必要があります。たとえば、トレーニング中のボイスAIソリューションが車で使用される場合は、道路、天候などの条件がスピーチに影響を与えるため、これらを考慮する必要があります。これらは、経験豊富なデータパートナーが支援できる複雑なシナリオです。
LXTについて、他に伝えたいことはありますか？
まず、話を共有できる機会を提供してくれたことに感謝します。私たちがAIイニシアチブで成功するすべての組織を支援することに尽力していることを強調したいと思います。12年以上にわたって、世界中の企業にカスタマイズされたAIデータを提供してきました。AIプロジェクトを支援するための信頼性の高いデータパイプラインを確立しようとしている方は、ぜひ私たちにご連絡ください。
素晴らしいインタビュー、感謝します。詳細については、LXTを訪れてください。
