브라이트 데이터의 오르 렌처 CEO – 인터뷰 시리즈

오르 렌처, 브라이트 데이터의 CEO는 2018년부터 시장 선도적인 웹 데이터 수집 플랫폼을 이끌어 왔으며, 1억 달러 이상의 연간 매출을 달성하기 위해 확장, 혁신, 성장을 주도해 왔습니다. 브라이트 데이터를 통해 포춘 500 기업, 주요 기업, 유명 대학, 공공 기관 등이 실시간으로 대규모로 공개 웹 데이터에 접근할 수 있습니다. 렌처는 공개 웹 데이터가 공개되고 접근 가능하게 유지되어야 한다는 강력한 옹호자이며, 이는 혁신을 추진하는 데 중요한 역할을 한다고 강조합니다.

데이터와 AI 세계로의 여정을 시작하게 된 것은 무엇인가, 그리고 2018년부터 CEO가 된 이후 브라이트 데이터의 미션과 비전을 어떻게 형성해 왔는가?

나는 항상 데이터의 힘에 매료되어 왔으며, 데이터가 어떻게 의사결정을 주도하고 혁신을 추진하는지에 대해 관심이 많습니다. 데이터를 올바르게 사용하면 비즈니스에서 투명성을 제공할 수도 있습니다. 2018년 브라이트 데이터의 CEO가 된 것은 AI 연구자와 비즈니스들이 공개 웹 데이터를 수집하고 사용하는 방법을 형성하는 기회를 제공했습니다.

AI 팀이 대규모 공개 웹 데이터를 수집할 때 직면하는 주요 도전은 무엇이며, 브라이트 데이터는 어떻게 이러한 도전을 해결하는가?

확장성은 AI 팀에게 가장 큰 도전 중 하나입니다. AI 모델은大量의 데이터를 요구하므로 효율적인 수집은 간단한 작업이 아닙니다. 또한 AI 모델은 훈련에 사용된 데이터만큼 좋은 성능을 발휘하므로 팀이 신선하고 고품질의 데이터에 접근할 수 있도록 하는 것이 지속적인 도전입니다. 특히 웹이 실시간으로 발전하는 경우에 더욱 그렇습니다.

또 다른 주요 관심사는 규정 준수입니다. 데이터 개인 정보 보호 법과 요구 사항은 지속적으로 발전하고 있으므로 AI 팀은 이러한 변경 사항을 항상 인식하고 있어야 합니다. 또한 봇 방지 메커니즘을 시행하는 웹 사이트와의 데이터 수집을 복잡하게 만드는 방법을 다루는 방법을 이해해야 합니다.

브라이트 데이터에서 구축한 플랫폼은 이러한 도전을 해결합니다. 우리는 구조화된 실시간 데이터를 제공하는 확장 가능하고 자동화된 데이터 수집을 제공합니다. 우리의 AI 기반 도구는 데이터를 정리하고 유효성을 검사하여 정확성을 보장합니다. 우리는 법적 및 윤리적인 데이터 수집을 위한 엄격한 조치를 시행하고 있습니다. 아이디어는 AI 팀이 훌륭한 모델을 구축하는 데 집중할 수 있도록 하면서 우리는 데이터 수집의 복잡성을 처리하는 것입니다.

높은 품질의 웹 데이터는 AI 모델 성능에 어떻게 기여하는가, 그리고 데이터 정확성을 보장하기 위한最佳实践은 무엇인가?

높은 품질의 데이터는 완전하고, 편향이 없으며, 가장 중요한 것은 정확합니다. 데이터가 부족하거나 불일치와 오류로 가득 차 있다면, 결과적인 AI 모델은 예상대로 수행되지 않을 것입니다.

데이터의 정확성을 달성하기 위해, 신뢰성이 확립된 다양한 공개 소스에서 데이터를 수집하는 것이 좋습니다. 몇 개 또는, 더 나쁘게는, 단일 데이터 소스를 사용하면 불완전성과 같은 문제가 발생합니다. 여러 소스를 사용하면 데이터를 교차 참조하고 더 균형 잡힌 데이터 세트를 구축할 수 있습니다. 또한, 자동 데이터 유효성 검사와 정리를 통해 효율적으로 잘못된 데이터와 불일치한 데이터를 제거해야 합니다.

브라이트 데이터에서는 이러한 모든 요소를 고려합니다. 우리는 AI 팀에게 유효성이 검사된 구조화된 실시간 데이터를 제공하여 모델을 신뢰성 있게 훈련할 수 있도록 합니다.

공개 웹 데이터 수집에서 가장 큰 윤리적 문제는 무엇인가?

개인 정보 보호는 공개 웹 데이터 수집에서 가장 큰 문제 중 하나입니다. 사람들은 데이터가 남용되고 악용되는 것을 걱정합니다. 데이터가 개인 정보를 보호하기 위해, 투명성이 중요합니다. 데이터를 수집하는 조직은 수집하는 데이터에 대해 공개적이어야 합니다. 공공이 데이터가 엄격한 윤리 기준에 따라 사용됨을 보장하는 것이 중요합니다.

또 다른 주요 관심사는 독점입니다. 특정 대기업은大量의 데이터를 통제하고 있으며, 이는 일부만이 정보에 접근할 수 있는 불균형한 상황을 창조합니다. 이는 혁신을 추진하는 데 필요한 AI 모델과 데이터에 접근할 수 있는 상황이 아닙니다. 공개 웹 데이터는 비즈니스, 연구자, 개발자에게 공개되어야 합니다.那样的话, AI 개발은 몇몇 주요 플레이어의 손에 집중되지 않습니다.

윤리는 브라이트 데이터에서 사후적인 고려가 아닙니다. 그것은 우리가 내리는 모든 결정에 내재되어 있습니다. 우리는 산업 표준을 따르기만 하는 것이 아닙니다. 우리는 데이터 수집 산업에서 올바른 윤리 기준을 정의하는 것을 주도합니다. 우리는 공개 웹 데이터가 책임감 있게, 투명하게, 그리고 글로벌 규정에 따라 접근할 수 있도록 보장하고자 합니다.

브라이트 데이터는 어떻게 글로벌 데이터 개인 정보 보호 규정에 따라 대규모 데이터 수집을 가능하게 하는가?

우리는 데이터 수집과 사용에 대한 글로벌 법적 및 규제 요구 사항을 준수하기 위해 헌신하고 있습니다. 우리는 GDPR, CPRA, CCPA 및 기타 관련 규정의 요구 사항을 준수합니다. 또한, 우리는 합법적인 사용자를 보장하기 위해 엄격한 Know Your Customer(KYC) 프로토콜을 따릅니다. 우리의 데이터 솔루션은 합법적인 비즈니스와 연구자만이 접근할 수 있습니다.

우리의 허용 가능한 사용 정책은 또한 데이터 수집과 사용에 대한 책임 있는 사용을 정의합니다. 우리는 규제를 지속적으로 모니터링하여 최신 법적 및 규제 요구 사항을 준수하고 있는지 확인하기 위해 헌신적인 규제 팀을 두고 있습니다.

우리는 여전히 공개 웹 데이터가 접근 가능해야 한다고 믿습니다. 우리의 목표는 AI 팀이 필요한 데이터를 제공하면서 개인 정보 보호와 법적 기준을 준수하는 것입니다.

비즈니스 성장과 윤리적인 데이터 수집 관행을 어떻게 균형을 유지하는가?

우리는 윤리와 성장을 상호 배타적이라고 생각하지 않습니다. 고객의 신뢰와 우리가 구축하는 관계는 가장 중요한 문제입니다. 우리는 투명한 조건과 관련 법률에 따라 데이터를 수집할 수 있는 경우에만 장기적인 성공을 달성할 수 있다고 이해합니다.

따라서, 우리는 사용자에 대한 엄격한 심사 프로토콜을 시행하고 있습니다. 이는 데이터가 윤리적으로 사용되도록 보장하기 위한 것입니다. 우리는 규제와 보안에 시간, 노력, 그리고 자원을 할당하여 고객과 일반 대중을 보호합니다. 윤리적인 데이터 수집을 관찰함으로써, 우리는 비즈니스적으로 성공을 거두면서 투명하고 책임감 있는 AI 생태계를 구축하는 데 기여합니다.

브라이트 데이터는 어떻게 데이터 개인 정보 보호 규제의 변경에 대처하는가?

우리는 우리의 데이터 사용 프로세스와 정책이 반드시 관련 법률과 규정의 변경에 따라 변경되어야 한다고 이해합니다. 따라서, 우리는 정기적으로 법률 전문가와 의사소통하고 규제 기관과 협의합니다. 우리는 또한 입법자와 정책 구축에 참여하여 의미 있는 데이터 규정의 수립에 기여합니다. 우리는 혁신과 데이터 개인 정보 보호 간의 균형을 유지하고자 합니다.

우리의 데이터 수집과 사용 프레임워크는 새로운 법률이 발행되고 규정들이 개정됨에 따라 발전합니다. 우리는 규제 팀이 우리의 데이터 사용 정책을 최신 상태로 유지하여 우리의 플랫폼이 항상 완전히 규제 준수를 보장하도록 합니다. 또한, 우리는 고객 교육 이니셔티브를 운영하여 윤리적인 데이터 사용을 촉진합니다.

AI 데이터 수집에서 기업이 알아야 할 주요 트렌드는 무엇인가?

실시간 데이터 수집은 현재의 AI 모델을 위해 필수적입니다. 최신 또는最新의 데이터에 접근하여 높은 수준의 정확성과 더 나은 사용자 경험을 제공하는 것이 중요합니다.

또 다른 주목할만한 트렌드는 합성 데이터를 사용한 데이터 증강입니다. 여기서 AI는 실제 세계 시나리오에서 수집된 데이터를 보완하는 데이터를 생성합니다.

나는 또한 설명 가능한 AI에 대한 관심이 강조되고 있습니다. 대부분의 현재 AI 모델은 결정 과정에서 투명성이 없는 블랙 박스 효과를 겪고 있습니다. 기업은 이 패러다임을 변경하여 AI 모델이 어떻게 출력이나 결정에 도달했는지 설명할 수 있도록 하고자 합니다.

마지막으로, 기업은 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려가 증가하고 있습니다. 따라서, 사용자 데이터 개인 정보 보호를 보존하는 AI 기술, 즉 분산 학습과 같은 기술이 인기 있습니다. 조직은 사용자 데이터 개인 정보 보호를 손상시키지 않으면서 AI 모델을 훈련하고자 합니다.

우리는 이러한 트렌드를 주시하여 AI 팀이 경쟁력을 유지할 수 있도록 솔루션을 구축하고자 합니다.

AI 기반 에이전트와 자동화는 데이터 수집 풍경을 어떻게 변화시키는가?

현재, AI 모델은 주로 수동으로 수집된 구조화된 데이터 세트를 사용합니다. 이러한 데이터 세트는 전처리, 정리, 및 기타 인간 개입이 필요한 절차를 거칩니다. 이는 곧 AI 에이전트의 자동적인 데이터 수집과 처리로 바뀔 것입니다. 이것은 실시간 웹 데이터에서 학습할 수 있도록 해줍니다.

우리는 AI 에이전트의 배포와 진화를 지원하는 인프라를 구축했습니다. 이는 동적 웹 데이터에 대한 원활한 접근을 가능하게 합니다. 이 기술은 고급 AI 시스템이 지속적으로 웹 데이터와 상호 작용하여 학습하고 성장할 수 있도록 합니다.

AI 에이전트는 산업을 변革할 수 있습니다.它们는 정적이고 수동으로 처리된 데이터에 의존하는 대신, 끊임없이 변경되는 웹 데이터 세트에 접근하고 학습할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 최근의 현실을 반영하는 결정을 내릴 수 있는 은행 또는 사이버 보안 AI 챗봇을 만들 수 있습니다. 이것은 효율성의巨대한 발전과 자동화의 더 많은 영역을 가져옵니다.

브라이트 데이터에서는 이러한 데이터 수집 풍경의 변화를 가능하게 합니다. 우리는 다음 세대의 인공지능을 앞서나가는 기술을 도입하고 있다고 믿습니다. 우리는 비즈니스와 AI 팀이 자신의 운영에 AI 에이전트의 전체 잠재력을 활용하는 데 도움을 주기를 기대합니다.

이 훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 배우고 싶은 독자는 브라이트 데이터를 방문하십시오.