Mohammad Omar, LXT의 공동 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

Mohammad Omar는 LXT의 공동 창립자 및 CEO입니다. LXT는 글로벌 조직을 위한 지능형 기술을 구동하는 AI 훈련 데이터의 새로운 리더입니다. 국제 네트워크의 기여자와의 파트너십을 통해 LXT는 여러 모달리티에서 데이터를 수집하고 주석을 달며 기업이 요구하는 속도, 규모, 그리고 민첩성을 제공합니다. 2010년에 설립된 LXT는 캐나다 토론토에 본사를 두고 있으며 미국, 호주, 인도, 터키, 영국, 이집트에 현지 사무소를 두고 있습니다.

LXT의 기원에 대한 이야기를 공유해 주시겠습니까?

LXT는 12년 전 내 직장에서 직면한 데이터 수요의 필요성에 대한 대응으로 설립되었습니다. 당시 회사는 아랍어 데이터가 필요했지만 적절한 공급원을 찾을 수 없었습니다. 나는 위험을 감수하고 기업가 정신을 가지고 있었기 때문에 직장을 그만두고 새로운 회사를 설립하여 이전 직장에 서비스를 제공하기로 결정했습니다. 즉시 우리는 이전 직장의 가장 어려운 프로젝트를 받았고 성공적으로 완수했습니다. 그리고 그로부터 12년이 지난 지금, 우리는 강력한 관계를 구축하여 고품질 언어 데이터의 주요 공급원으로 성장했습니다.

대규모로 AI를 배포하는 데 가장 큰 도전은 무엇입니까?

그것은 훌륭한 질문이며, 우리는 최근 연구 보고서 The Path to AI Maturity에 포함했습니다. 응답자의 상위 도전은 기존 또는 레거시 시스템을 AI 솔루션에 통합하는 것이었습니다. 이는 우리가 조사한 대기업이 조직 전체에 걸쳐 기술 시스템을 보유하고 있으며 디지털 변환 전략으로 합리화해야 하기 때문입니다. 다른 도전은 기술 부족, 훈련 또는 자원 부족, 그리고 데이터 수집이었습니다. 나는 이러한 반응에 놀라지 않았습니다. 왜냐하면 데이터 도전은 우리 조직의 존재 이유이기 때문입니다.

데이터 도전에 대해 이야기하면, LXT는 데이터를 수집하고 주석을 달 수 있으며 기계 학습 알고리즘이 이를 이해할 수 있도록 합니다. 우리는 이것을 규모와 민첩성으로 수행할 수 있습니다. 즉, 우리는 높은 품질의 데이터를 매우 빠르게 제공합니다. 고객은 종종 런칭 준비를 할 때 우리에게 접근하여 제품이 고객에게 잘 수용될 수 있도록 합니다.

우리를 통해 데이터를 수집하고 주석을 달면, 기업은 자원과 기술 부족을 해결하여 팀이 혁신적인 솔루션을 구축할 수 있도록 할 수 있습니다.

LXT는 750개 이상의 언어를 지원하지만, 언어 구조를 넘어서 번역과 현지화 도전이 있습니다. 이러한 도전에 대해 어떻게 접근합니까?

공식적인 지위를 가진 언어를 넘어선 도전이 있습니다. 많은 언어에서 공식적인 철자법이 없기 때문에 일관성을 유지하는 것이 도전입니다. 우리는 엄격한 품질 보증 프로세스를 통해 이러한 도전을 해결합니다. 다시 한번, AI 성숙도 연구 보고서에서 대부분의 조직이 AI 데이터와 관련하여 품질을 최우선으로 생각한다는 것이 명백했습니다. 대부분의 조직은 품질을 얻기 위해 더 많은 비용을 지불할 의향이 있다고 했습니다.

데이터 수집 및 주석이 필요한 기업은 애플리케이션 개발 여정에서 얼마나 일찍 이러한 데이터를 수집해야 합니까?

우리는 조직이 AI 사용 사례를 식별하는 즉시 데이터 전략을 수립할 것을 권장합니다. 애플리케이션 개발 중에 데이터를 수집하기를 기다리면 불필요한 작업이 많이 발생할 수 있으며, AI가 잘못된 것을 학습하고 품질 데이터로 다시 훈련해야 하므로 시간이 걸릴 수 있습니다.

데이터를 업데이트해야 하는 빈도를 알 수 있는 규칙은 무엇입니까?

それは 실제로 개발 중인 애플리케이션의 유형과 데이터가 중요한 방식으로 변경되는 빈도에 따라 다르습니다. 이는 데이터가 현실을 나타내며, 시간이 지남에 따라 데이터를 업데이트하여 세계에서 발생하는 일들을 정확하게 반영해야 함을 의미합니다. 우리는 이것을 모델 드리프트라고 부르며, 알고리즘을 다시 훈련해야 하는 두 가지 유형이 있습니다.

• 개념 드리프트는 훈련 데이터와 AI 출력 사이에 상당한 차이가 발생했을 때 발생하며, 이는突然 또는 점진적으로 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 소매업체는 고객 데이터를 사용하여 AI 애플리케이션을 훈련할 수 있습니다. 그러나 소비자 현실에 큰 변화가 발생하면 알고리즘을 다시 훈련해야 합니다.

• 데이터 드리프트는 애플리케이션을 훈련하는 데 사용된 데이터가 프로덕션에 들어가면 더 이상 실제 데이터를 반영하지 않는 경우 발생합니다. 이는 인구 통계적 변화, 계절성 또는 애플리케이션이 새로운 지리적 지역에 배치되는 상황과 같은 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.

LXT는 최근 “The Path to AI Maturity 2023” 보고서를 발표했습니다. 이 보고서에서 어떤 내용이 놀라웠습니까?

그것은 놀랍지 않았어야 했지만, 두드러진 것은 응용 프로그램의 다양성입니다. 두세 가지 도메인이 우세할 것으로 예상했지만, 응답자가 AI 노력을 집중할 계획이고 어디에 AI를 배포할 계획인지 물었을 때, 처음에는 혼란스러웠습니다. 그러나 데이터를 분석하고 질적 응답을 살펴보면, отсутствие 트렌드가 트렌드라는 것이 명백했습니다. 즉, 문제가 있다면 누군가가 그 문제를 해결하기 위한 AI 솔루션을 개발 중이라는 것입니다.

생성형 AI는 세계를 강타하고 있습니다. 언어 생성 모델이 산업을 얼마나 발전시킬 수 있는지에 대한您的 견해는 무엇입니까?

제 개인적인 견해는 생성형 인공 지능의真正한 힘은 자연어 이해에 있습니다. AI의 ‘지능’은 언어를 통해 학습되며, 복잡한 문제를 해결하는 능력은 반복적이고 누적적인 자연어 상호작용을 통해 매개됩니다. 이러한 점을 고려하면, 언어 생성 모델은 다른 AI 요소와 함께 모든 길로 진행될 것입니다.

AI의 미래와 LXT의 미래에 대한您的 비전은 무엇입니까?

나는 낙관론자이며, 이것이 내 응답을 색칠할 것입니다. AI의 미래에 대한 내 비전은 모든 사람의 삶의 질을 개선하는 것입니다. 더 안전하고, 미래 세대에게 더好的 세계를 만드는 것입니다. LXT의 미래에 대한 내 비전은 조직이 계속해서 강점을 구축하고 성장하며, 글로벌 커뮤니티가 우리의 비즈니스 가능성을 만드는 데 기여하는 데 의미있는 방식으로 기여하는 것입니다. 또한, AI의 미래에 대한 내 비전을 실현하는 데 기여하는 것입니다.

이번 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 LXT를 방문하십시오.