LXT의 Carolyn Harvey, Chief Operations Officer – 인터뷰 시리즈

Carolyn Harvey는 검색 관련성 및 ML 데이터에 대한 랭킹과 주석을 포함한 글로벌 운영을 이끄는 분야에서 광범위한 경험을 가지고 있습니다. Carolyn은 현재 LXT의 Chief Operations Officer(COO)로, 회사의 글로벌 운영 부문을 이끌고 모든 AI 데이터 프로그램과 프로젝트의 일관된 전달을 보장합니다. 그녀는 대규모의 고품질 데이터를 구축하고, 장기 프로그램의 효율성을 높이고, 글로벌 로케일에서 확장하는 데 중점을 두고 있습니다.

LXT의 COO로서, Carolyn은 최고의 조직을 개발하기 위해 그녀의豊富한 경험을 제공합니다.

LXT가 무엇을 하는지 그리고 COO로서의 귀하의 역할을 간단히 설명해 주시겠습니까?

인공지능은 존재하기 위해 데이터에 의존하며, LXT는 정확하고 윤리적으로 소싱된 데이터를 제공하여 인공지능 혁신을 구동하는 새로운 리더입니다. Chief Operations Officer로서,私の役割은 전략, 구조, 프로세스를 통해 글로벌 운영을 주도하고 확장하여 고객에게最高의 품질의 AI 데이터를 제공하는 것입니다.私は다양한 사용 사례에서 시간에 맞춰 전달하는 것을 보장합니다. 검색 관련성, 자율 주행 자동차 등 많은 다른 사용 사례에서 생성된 인공지능에서 검색 관련성에 이르기까지.

LXT의 사명은 2010년에 설립된 이후 어떻게 진화해 왔습니까? 

우리의 사명은 모든 언어, 문화, 모달리티에서 데이터 생성 및 향상을 통해 미래의 기술을 구동하는 것입니다. 우리의 목표는 모든 규모의 회사들이 인공지능의 혜택을 활용할 수 있도록 고품질의 데이터로 모델을 구동하는 것을 도와주는 것입니다. 회사의 사명이 진화함에 따라, 우리의 서비스 범위는 언어 전사 및 음성 수집에서 텍스트, 이미지, 비디오에 대한 데이터 수집 및 주석, 생성된 인공지능 서비스 등 다양한 솔루션으로 확대되었습니다. 우리는 또한 고객의 요구에 맞춰 보안 데이터 서비스를 제공하기 위해 ISO 27001 인증된 시설을 글로벌적으로 확대했습니다.

AI 훈련 데이터 부문에서 LXT의 성장을 주도한 주요 요인은 무엇입니까?

모든 규모의 조직에서 인공지능에 대한 지속적인 투자가 우리의 성장을 주도했습니다. 회사는 인공지능이 경쟁력을 유지하기 위해 필수적인 요소라는 것을 알고 있으며, 데이터가 인공지능을 구동한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 모든 데이터가 동일하지 않으며, 인공지능에서 성공하는 회사는 높은 품질의 데이터가 더 정확한 인공지능을 생성하는 데 중요하다는 것을 알고 있습니다.

현재는 모든 사람이 생성된 인공지능에 대해 생각하고 있으며, 이러한 추세는 LXT에게 더 많은 성장 기회를 제공했습니다. 이러한 솔루션의 정확성, 윤리성, 책임성을 보장하기 위해 인간의 개입이 중요합니다. 우리는 생성된 인공지능 서비스를 제공하며, 대규모 언어 모델의 세부 조정, 프롬프트 생성 등에 있습니다. 고객은 생성된 인공지능 제품의 출력이 사실적이고, 다양한 관객을 대표하며, 유독한 언어가 없는지 확인하기 위해 우리의 인간 중심 서비스를 사용할 수 있습니다.

생성된 인공지능의 폭발은 LXT와 고객에게 어떤 영향을 미쳤습니까?

LXT는 생성된 인공지능으로 인해 코어 언어 지향 데이터 및 분석, 창의성, 비판적 사고와 관련된 새로운 측면을 포함한 AI 훈련 데이터에 대한 수요가 증가했습니다. 우리는 또한 도메인 지식 및 프로젝트 작업자에 대한 전문 프로필에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

고객의 요청은 과거의 기계 학습 입력에서 생성된 인공지능, ChatGPT, Gemini 및 많은 분기와 같은 더 복잡한 데이터 세트로 이동하고 있습니다. 우리는 생성된 인공지능을 혼동시키기 위해 프롬프트를 작성하고, 올바른 답변을 생성하는 여러 혁신적인 프로젝트에 참여하고 있습니다.

미래에는 인공 일반 지능(AGI)로 발전할 수 있으며, 데이터 세트는 더 복잡하고 정교한 동작에 매핑될 것입니다.

검색 및 개인화를 개선하기 위해 알고리즘을 개선하는 데 سنوات의 경험을 가지고 있습니다. 주요 회사들이 검색 관련성을 개선하여 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위해 어떤 방법을 사용하고 있습니까?

시간이 소중하고 정보가 모든 곳에 존재하는 세계에서 검색 관련성을 개선하면 충성도를 강화하고, 전환率를 증가시키고, 사용자를 더 생산적으로 만들 수 있습니다.

검색 관련성은 고객의 데이터를 정리하고, 잘못된 긍정적인 결과를 생성할 수 있는 모든 것을 제거하고, 검색 및 추천 엔진이 더 정확한 결과를 생성하기 위해 살펴볼 수 있는 추가 데이터 필드를 생성하는 것으로 시작됩니다. 기계 학습과 자연어 처리를 사용하면 고객은 검색 엔진이 사용자의 의도와 사용자의 선호도를 시간의 경과에 따라 더 직관적으로 이해하도록 할 수 있습니다. 결과는 사용자에게 더 빠르고 개인화된 결과를 제공하는 것입니다.

이 목표를 달성하려면 관련 엔티티를 인식하고, 순위 지정하고, 반환하는 방법을 학습하는 데 중점을 둔大量의 훈련 데이터가 필요합니다. 또한 사용자에게 더 나은 검색 경험을 제공하기 위해 인간 중심 접근 방식을 사용합니다. 지난 10년 동안 기계 학습의 발전으로 인해 HITL에는 품질 검토 프로세스에 대한 집중이 강화되었습니다.

LXT의 데이터 주석 접근 방식과 AI 훈련 데이터의 품질 및 정확성을 보장하는 방법에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?

운영 팀으로서, 우리는 먼저 고객이 제품 및 서비스 개발에서 제공하는 데이터를 사용하는 방법을 이해해야 합니다. 이를 위해 우리는 프로젝트 관리 및 주석에 대한 전문가와 해당 데이터 유형에 대한 경험을 가진 사람들을 찾습니다.

그런 다음 프로젝트의 시작 부분에서 적절한 리소스를 찾는 것이 중요합니다. 이는 성공 요인에 대한 고객과의 정렬 및 프로젝트 주석자에 대한 심층적인 자격 및 검증 프로세스를 포함합니다. 우리는 또한 각 프로젝트를 위한 맞춤형 학습 및 참조 자료를 개발합니다. 우리는 프로젝트의 모든 生命周期 동안 성숙한 품질 및 프로세스 관리를 적용합니다. 우리의 접근 방식은 산업의 최선의 관행과 일치하며, 결과가 고객의 기대에 부응하는지 확인합니다.

이 모든 방법론은 우리의 보장된 데이터 품질 약속을 지원합니다.

구조화되지 않은 데이터를 주석 처리하는 데 대한 도전을 어떻게 해결합니까? 구조화되지 않은 데이터는 모든 데이터의 80% 이상을 차지합니다.

LXT는 주석 처리 프로세스의 많은 부분을 자동화하고 일관된 사용자 인터페이스를 제공하는 내부 주석 플랫폼을 구축했습니다. 전처리 단계에서 우리는 데이터 준비, 입력 파일 형식 지정 및 중복 제거 등에 중점을 둡니다. 후처리에서는 데이터를 패키징하고 고객에게 전달하기 위해 데이터를 수집하고 형식화합니다.

프로젝트가 시작되기 전에 우리는 고객과 검토하고 프로젝트 수명주기 동안 변경 사항에 따라 반복하는 지침을 만듭니다. 우리는 데이터 레이블링 프로세스를 여러 작업으로 나눌 수 있습니다. 또한 오류를 제거하기 위한 품질 관리 방법론을 구현합니다.

마지막으로, 우리의 운영 우수성 팀은 전 세계 프로젝트에서 높은 효율성과 확장성을 보장하기 위해 고급 프로세스 관리를 담당합니다.

글로벌적으로 대규모로 데이터를 수집하는 데 대한 도전을 어떻게 해결합니까?

참가자와 결과 데이터 수집에서 다양성과 편향은 LXT와 모든 AI 훈련 데이터 제공업체가 직면하는 일반적인 도전입니다. 다른 도전에는 도메인 전문 지식과 생성된 인공지능 데이터의 수요가 포함됩니다.

우리는 후보자 풀을 프로ак티브하게 소싱하여 이러한 도전을 극복합니다. 여기에는 전문 지식, 경험, 이전 역할, 관심사, 인구 통계 등이 포함됩니다. 우리는 또한 작업자와 정기적으로 교류하여 장기적으로 더 경험豊富하고 忠実하고 만족스러운 작업력을 구축합니다.

AI 평가에서 LXT는 어떻게 편향을 완화하고 AI 시스템에서 윤리적인 출력을 보장합니까?

다양성을 보장하는 것은 많은 AI 훈련 데이터 제공업체가 해결해야 하는 도전이며, 이는 편향을 완화하고 윤리적인 출력을 보장하는 데 도움이 됩니다.

우리의 참여 최선의 관행을 다시 언급하겠습니다. 이는 다양한 주석자와 품질 관리 조치를 찾는 것을 포함합니다. 우리는 영향력 있는 소싱 전략을 사용하여 새로운 주석자 그룹에 작업을 제공할 수 있습니다. 우리는 산업의 최선의 관행과 기대치를 일치시키고, 프로젝트 관리자 및 주석자에게 더 높은 표준을 제공하며, 의사 소통, 규제 적합성 및 데이터 개인 정보 보호 요구 사항에 대한 약속을 통해 윤리적인 출력을 목표로 합니다.

LXT의 장기적인 비전은 무엇이며, 향후 5년 동안 회사가 어떻게 발전할 것으로 보십니까?

 우리의 비전은 인공지능과 미래의 기술을 구동하여 세계의 사람들의 경험을 개선하는 데 도움이 되는 정확하고 윤리적으로 소싱된 데이터를 제공하는 것입니다.

자동화와 기술은 인공지능에서 중요하지만, 기술을 보완하는 인간의 구성 요소도 중요합니다. 우리는 단순한 자동화된 작업에서 대규모 언어 모델(LLM) 및 생성된 인공지능으로, 일반 인공지능(GAI)으로 이동함에 따라 인공지능 제품이 데이터를 생성하는 사람들과 글로벌 커뮤니티를 대표하는지 확인하는 것이 중요합니다.

LXT에서는 인공지능이 이러한 가치를 반영하는 긍정적이고 변혁적인 방식으로 사용되도록 노력합니다.

인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 LXT를 방문하십시오.