RWS의 CEO 벤 페이스 – 인터뷰 시리즈

벤 페이스는 RWS 그룹의 최고 경영자입니다. 그는 디지털 변혁을 주도하고 기술 기반 비즈니스에서 성장하는 25년 이상의 경험을 가지고 있으며, 수익성 있는 성장을 추구하고, 혁신적인 마케팅 모델을 구축하고, 국제적으로 고성능 팀을 개발하는 강력한 실적으로 알려져 있습니다.

RWS에 합류하기 전에 벤은 기술 및 비즈니스 서비스 부문에서 고위급 리더십 역할을 수행했습니다. AOL에서 프랑스의 경영 디렉터로 승진한 후 2008년 알파벳에 합류하여 유튜브의 유럽 지역에서 수익화에 앞장섰으며, 이후 여러 구글 비즈니스를 이끌었으며, 마지막으로 남부 유럽 및 신흥 시장의 구글 클라우드 경영 디렉터로 활동했습니다. 2021년, 그는 웹헬프의 영국 CEO가 되었으며, 이후 콘센트릭스에 인수된 후 콘센트릭스 카탈리스트에서 글로벌 변환 및 기술 이니셔티브를 이끌었습니다.

RWS는 조직이 정보를 대규모로 생성, 관리, 번역 및 보호하는 것을 도와주는 글로벌 AI 솔루션 및 콘텐츠 서비스 회사입니다. 이 회사는 언어 번역 및 현지화, 지적 재산 서비스, AI 기반 콘텐츠 및 데이터 솔루션과 같은 분야에 전문성을 가지고 있으며, 비즈니스가 시장 전반에서 효과적으로 의사소통하고 기업 AI 시스템을 문화적 및 상황적 정확성으로 배포하는 것을 가능하게 합니다. 대규모 글로벌 인력과 수십 년의 경험을 바탕으로 RWS는 주요 기업들이 복잡한 데이터를 명확한 콘텐츠로 변환하고 혁신을 가속화하며 아이디어가 전 세계적으로 이해되도록 지원합니다.

구글 클라우드와 현재 RWS에서 주요 변화를 이끌어온 경험은 언어 위버 프로를 일반적인 툴이 아닌 미션 크리티컬 번역 시스템으로 구축하는 데 어떻게 영향을 미쳤습니까?

엔터프라이즈 AI를 확장하면서 배운 것은 이러합니다. 일반적인 툴은 고위험 환경에서 빠르게 한계에 도달합니다.

엔터프라이즈는 대부분의 시간 동안 작동하는 것이 아니라頼할 수 있는 것을 필요로 합니다. 그들은 임의의 워크플로우에 걸쳐서 임베딩할 수 있는 것을 원합니다. HR, 현지화, 고객 지원 등에서頼할 수 있는 것을 원합니다.

언어 위버 프로를 개발할 때, 우리는 “어떻게 더好的 번역 모델을 구축할 수 있을까?”라는 질문으로 시작하지 않았습니다. 우리는 “엔터프라이즈가頼할 수 있는 번역 시스템은 어떤 모습이어야 할까?”라는 질문으로 시작했습니다.

그것은 초점을 변경합니다. 모델의 품질만이 아니라 일관성, 제어, 확장성 및 보안에 관한 것입니다. 그것은 실제 세계에서 사용할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다.

제가 가장 자랑스러운 것은 언어 위버 프로가 엔터프라이즈용으로 설계되지 않았음에도 불구하고, 엔터프라이즈용으로 설계된 것입니다.

다른 사람들은 지금 특화된 솔루션으로 이동하고 있지만, 언어 위버는 그 기초를 몇 년 동안 구축했습니다. 우리의 코헤레와의 파트너십은 세계급 AI 능력을 제공했으며, 우리는 그것을真正로 사용할 수 있는 엔터프라이즈 제어와 언어 전문 지식을 계층화했습니다.

언어 위버 프로는 100억 이상의 매개 변수 모델을 기반으로 구축되었습니다. 문단 및 문서 수준에서 강력한 성능을 달성하기 위해 어떤 아키텍처 또는 훈련 결정이 중요했습니까?

대부분의 번역 시스템은 문장 단위로 최적화되어 있습니다. 이는 현지화 산업이 역사적으로 작동한 방식입니다. 그러나 의미는 항상 문장 수준에서 존재하지 않습니다. 모호성, 용어 일관성 및 톤은 더 긴 텍스트 범위에서 작동합니다. 강력한 문단 수준 성능을 얻으려면 의도적으로 더 큰 컨텍스트 창을 선택하는 것을 포함한 의도적인 결정이 필요했습니다.

대부분의 시스템에서 발생하는 문제는 더 큰 컨텍스트를 처리하는 것이 처리 시간의 증가로 이어진다는 것입니다. 이것이 전문가 아키텍처가 발挥作用하는 곳입니다. MoE는 언어 위버 프로가 복잡하고 장기적인 콘텐츠를 처리할 수 있을 만큼 충분히 크면서도 엔터프라이즈 규모에서 배포할 수 있을 만큼 효율적임을 가능하게 합니다.

플랫폼은 32개 언어 중 31개에서 인간 주도 벤치마크에서 1위를 차지했습니다. 인간 평가와 자동화된 지표는 어떻게 다르며, 이는 엔터프라이즈 사용 사례에서 왜 중요한가요?

자동화된 지표는 규모에 필수적입니다. 일관된 품질 벤치마크를 실행하려면 지속적으로 32개 언어와 수천 개의 세그먼트에 대한 인간 평가를 실행할 수 없습니다. 그러나 그들은 한계도 있습니다. 전통적인 지표인 BLEU는 표면 수준의 단어 일치만을 측정하므로 번역이 잘못된 경우에도 높은 점수를 받을 수 있습니다. 더욱 정교한 신경 지표도 인간의 판단을 대신하는 것이 아니라 대리자입니다. 문화적 맥락에서 тон이 잘못된 번역은 실제로 피해를 줄 수 있습니다.

이것이 우리가 두 가지 모두를 실행한 이유입니다. 전문 번역가와 함께 실행한 블라인드 인간 평가에서는 우리의 엔터프라이즈 고객과 그들의 최종 사용자가真正로 관심을 가지는 도메인 및 문화적 감도를 제공했습니다.

많은 AI 번역 시스템이 장기 문서에서 일관성을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 언어 위버 프로는 특히 법적 또는 규제 콘텐츠에서 문단 전체에 걸쳐 의미와 컨텍스트를 어떻게 보존합니까?

일관성은 규모에 따른 번역에서 가장 어려운 도전 중 하나입니다. 일반적인 목적의 모델은 이를 혼자 해결할 수 없습니다.

또한 이것은 우리가 진정한 발진을 가진 영역입니다. 트라도스와 언어 위버와 같은 솔루션은 이미 강력한 용어 제어를 구축했습니다. 따라서 가장 큰, 가장 복잡한 콘텐츠 세트에서도 일관된 언어를 강제할 수 있습니다.

규제 환경에서 이것은 더욱 중요합니다. 법적 또는 규제 콘텐츠에서 일관성은 좋을 수 있는 것이 아닙니다. 그것은 필수적입니다. 정의된 용어의 번역에서 단일 변이는 계약을 무효화하거나 규제 제출을 왜곡하거나 실제 위험을 도입할 수 있습니다.

용어 제어는那种 불확실성을 제거합니다. 그것은 법적 및 규제 팀이 승인한 정확한 언어가 최종 출력에서 사용됨을 보장합니다. 일관성 있고, 규모에 따라서도 vậy.

이번 협력은 언어 전문 지식과 안전한 AI 인프라를 결합합니다. 시스템은 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 환경에서 성능, 개인 정보 보호 및 배포 유연성을 어떻게 균형 있게 유지합니까?

이 협력은 우리의 전략의 핵심입니다. 왜냐하면 그것은 핵심 원칙을 중심으로 설계되었기 때문입니다. 즉, 세계급 AI는 클라이언트의 보안态勢에 적응해야 하며, 그 반대는 아닙니다. 우리는 기업들을 하나의 크기만큼 맞는 공용 클라우드 모델로 강제하지 않습니다.

우리의 설계는 AI 모델과 그것이 실행되는 인프라를 분리함으로써这种 균형을 달성합니다. 코헤레는 세계급의 기본 모델을 제공하는 동시에 우리의 세계급 파트너입니다. 우리는 언어 전문 지식과 배포 유연성을 제공합니다. 이것은 우리가 클라이언트의 데이터가 존재하는 곳에서 이러한 성능이 뛰어난 모델을 배포할 수 있도록 합니다. 은행 또는 情報機関의 경우,それは 완전히 공기 격리된 온프레미스 기계에서 실행하는 것을 의미합니다. 의료 제공자의 경우,それは HIPAA 규정을 충족하기 위해 전용 프라이빗 클라우드에서 실행할 수 있습니다. 글로벌 기술 회사에서는 하이브리드 모델이 지역 전체에서 성능과 유연성을 제공할 수 있으면서 데이터 보안을 필요한 곳에서 유지할 수 있습니다.

중요한 것은 클라이언트가 항상 제어한다는 것입니다. 그들은 산업의 가장 큰, 가장 발전된 번역 모델의 전체 성능을 얻을 수 있으면서도 그들의 데이터 개인 정보 보호나 규정 준수를 절대 양보하지 않습니다. 우리는 그들에게 그들의 영역으로의 힘을 전달합니다.

기업들에게 가장 큰 위험 중 하나는 옳아 보이지만 미묘한 오류를 포함하는 번역입니다. 플랫폼은 이러한 위험을 어떻게 식별하고 줄입니까? 특히 고위험 시나리오에서?

이것은 일반적인 목적의 AI의 근본적인 결함이며, 언어 지능에 전문적인 회사로서, 우리는这种 위험이 용납될 수 없다는 것을 이해합니다. 설득력 있는 무의미는 책임이 아니라 자산입니다.

우리는 여러 가지 방법으로这种 위험을 완화합니다. 첫째, 우리의 모델은 필터링되지 않은 공용 인터넷에서 훈련되지 않았습니다. 그것들은 4십년의 고품질, 인간 번역, 도메인 특정 언어 데이터의 기초 위에 세워졌습니다. 이것은 모델이 올바른 것을 배우게 합니다. 복잡한 법적 조항과 정확한 의료 지침을 번역하는 방법을 배우게 합니다. 왜냐하면 그것은 깨끗한 데이터에서 배웠기 때문입니다. 인터넷 채팅이 아니라.

우리는 클라이언트에게 직접적인 출력 제어를 제공합니다. 용어 관리 및 피드백을 통해, 그들은 가장 중요한 용어에 대한 올바른 번역을 잠글 수 있습니다. 특정한 특허 청구 또는 의료 상호 작용 문구가 매번 올바른 번역으로 렌더링되도록 보장합니다.

마지막으로, 우리는 루프를 닫습니다. 우리의 시스템은 전문가 인간의 검토 및 정제를 위한 피드백을 통합하도록 설계되었습니다. 이는 일반적인 모델이 무감각한 미묘한 오류와 누락을 잡을 수 있는 지속적인 개선의 주기를 생성합니다.

딥엘과 구글의 제미니와 같은 툴의 강력한 경쟁과 함께, AI 번역의 미래는 도메인 특정 모델로 이동하는 것으로 보입니까? 그리고 그것은 더 넓은 AI 생태계에 무엇을 의미합니까?

저는 한 가지 예를 들어回答하겠습니다. 우리는 주요 컴퓨팅 회사와 고객으로 일합니다. 우리는 그들의 포트폴리오의 대부분과 함께 일합니다. 우리는 그들을 선택하는 주요 이유 중 하나는,何か가 잘못된 경우, 우리는 그것을 고칠 수 있다는 것입니다. 한국어 기술 용어가 완전히 일치하지 않는 경우, 우리는 그에 대한 팀이 있습니다. 독일어 숫자가 문제를 일으키는 경우, 우리는 도움을 줄 수 있는 사람들이 있습니다.

그것이 더 넓은 지점입니다. 우리는 미래의 AI 진행이 순수한 모델 진보에서 오는 것보다, 관련 컨텍스트 – 언어적, 문화적, 도메인 특정 – 를 활용할 수 있는 솔루션에서 더 많이 올 것이라고 예상합니다. RWS는 광범위한 제품 포트폴리오, 수십 년의 독점 데이터 및 깊은 고객 관계를 통해 정확히那种 컨텍스트에 접근할 수 있습니다. 일반적인 제공자는 모델 벤치마크를 일치시킬 수 있습니다. 그러나 그것을 복제할 수는 없습니다. 미래는 전방 AI와 인간 및 기관 전문 지식을 결합하여 실제 세계에서 작동하게 만드는 제공자에게 속합니다. 그리고 그것은 정확히 우리가 앉아 있는 곳입니다.

偉大한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 배우고 싶은 사람들은 RWS를 방문해야 합니다.