라이언 콜른, 애펜의 CEO – 인터뷰 시리즈

2018년 애펜 AI의 기업 개발 부문 부사장으로加入한 그는 피규어 에이트와 쿼드런트의 전략적 인수를 주도하였으며, 중국과 연방 부문의 설립을 지원했습니다. CEO로 임명되기 전에, 그는 글로벌 운영과 전략을 담당하는 최고 운영 책임자로 근무했습니다.

기술과 통신 분야에서 20년 이상의 경험을 가지고 있는您, 어떻게 이러한 경력이 애펜을 통해 빠르게 발전하는 AI 환경에서 리더십을 발휘하도록 도왔나요?

私の 경력은 통신 엔지니어로 시작되었으며, 네트워크와 데이터를 분석하고 고객 경험을 최적화하는 역할을 맡았습니다.

뉴욕 대학교에서 MBA를 마친 후,私は 기술 전략과 인수 합병 분야에서 리더십 역할을 맡았으며, 새로운 트렌드, 투자 기회, 비즈니스 모델 등에 초점을 두었습니다. 이러한 배경은私에게 기술과 비즈니스 측면에서 새로운 기술을 이해하는 데 도움이 되었습니다.

애펜에서 우리는 AI와 데이터의 교차점에서 일합니다.私の 경력은私에게 빠르게 발전하는 AI 환경에서 복잡성을 이해하고 회사를 이끌 수 있는 능력을 제공했습니다.

2018년부터 애펜에서 주요 인수인 피규어 에이트와 쿼드런트를 주도했습니다. 이러한 전략적 움직임은 어떻게 애펜을 AI 데이터 서비스의 리더로 пози션 시켰나요? 그리고애펜의 다음 큰 기회는 무엇이라고 생각하나요?

피규어 에이트와 쿼드런트의 인수는 우리의 AI 데이터 능력을 확장하는 데 중요한 역할을 했습니다. 특히 데이터 주석과 지리 정보 분야에서 이러한 인수는 큰 영향을 미쳤습니다.

애펜은 중국에서 가장 큰 AI 데이터 회사로 성장했습니다. 우리는 5년 전 중국에 운영을 설립했습니다.

앞으로 애펜의焦点은 생성적 AI를 지원하는 것입니다. 모델 빌더와 기업들이 생성적 AI 솔루션을採用하는 데 큰 성장 기회가 있습니다.

데이터 품질은 AI 모델 개발에서 중요한 역할을 합니다. 애펜은 어떻게 데이터셋의 정확성, 다양성, 관련성을 보장합니까? 특히 자연어 처리와 컴퓨터 비전과 같은 민감한 분야에서?

애펜의 강점은 높은 품질의 데이터를 일관되게 생성하는 능력입니다. 우리는 고객과密接하게 협력하여 그들의 AI 모델 목표를 이해하고 높은 품질의 데이터를 개발합니다.

우리는 200개 이상의 국가에서 1백만 명이 넘는 글로벌 인력을 보유하고 있습니다. 이는 다양한 관점과 경험을 가진 데이터를 수집하는 데 도움이 됩니다.

합성 데이터 생성은 인기가 높아지고 있습니다. 애펜은 이러한 분야에 관심이 있습니다. 합성 데이터와 크라우드소싱 데이터를 사용하는 장단점에 대해 चर론해 주시겠습니까? 그리고 합성 데이터는 어떻게 애펜의 크라우드소싱 데이터를 보완할 수 있나요?

높은 품질의 데이터는 중요하지만 비용이 많이 들고 시간이 걸릴 수 있습니다. 합성 데이터는 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나 합성 데이터는 종종 현실 세계의 데이터보다 깊이와 뉴앙스가 부족합니다. 특히 생성적 AI 작업에서는 다양성과 전문 지식이 필요합니다.

크라우드소싱 데이터는 여전히 “현실 세계”의 데이터입니다. 인간의 전문 지식은 AI 모델의 정확성을 높이고 인간의 가치와 일치하는 데 중요합니다.

우리는 합성 데이터를 우리의 인간 주석 데이터와 보완하는 것으로 간주합니다. 합성 데이터는 일부 프로세스를 가속화할 수 있지만, 인간 주석 데이터는 모델이 현실 세계의 다양성을 반영하도록 합니다.

EU의 AI법과 다른 글로벌 규제는 AI 개발을 둘러싼 윤리 기준을 형성하고 있습니다. 이러한 규제는 애펜의 운영과 더广い AI 산업에 어떻게 영향을 미칠까요?

EU의 AI법과 다른 규제는 애펜의 운영에 새로운 윤리 기준을 설정할 것입니다. 우리는 데이터 처리, 모델 공정성, 윤리적 고려 등에서 변경될 수 있습니다.

이러한 규제는 산업 전체적으로 윤리 기준을 높이고, 책임성을 강조할 것입니다. 그러나 이것은 또한 일부 혁신을 늦출 수 있습니다.

AI에 대한 편향에 대한 우려가 증가하고 있습니다. 애펜은 어떻게 데이터셋이 윤리적으로 출처가되고 편향이 없는지 보장합니까? 특히 자연어 처리와 컴퓨터 비전과 같은 민감한 분야에서?

우리는 데이터셋이 다양한 관점과 경험을 대표하는 것을 보장하기 위해 노력합니다. 우리는 글로벌 인력을 보유하고 있으며, 이는 데이터를 수집하는 데 도움이 됩니다.

우리는 2019년부터 크라우드 코드 오브 에티크스를 정립했습니다. 이는 우리의 다양성, 공정성, 크라우드 웰빙에 대한 헌신을 보여줍니다.

애펜은 다양한 산업에서 전문적인 훈련 데이터를 제공해 왔습니다. 이러한 산업에서 증가하는需求을 충족하기 위해 애펜은 어떻게 자체를 위치시키고 있나요?

우리는 27년 동안 다양한 산업과 사용 사례에서 전문적인 훈련 데이터를 제공해 왔습니다. 우리는 고객의需求이 변화함에 따라 계속 진화하고 있습니다.

예를 들어, 자동차 산업에서 우리는 주요 자동차 회사와 인카빈 솔루션 제공업체와 협력하여 차량 내 음성 시스템을 구축했습니다.

광고 산업에서 우리는 주요 광고 플랫폼과 협력하여 광고의 관련성과 정확성을 개선했습니다.

우리는 이러한 산업에서 계속해서 성장하고 있습니다. 우리는 강력한 파트너십과 전문적인 데이터를 제공함으로써 이러한 산업에서 성공할 수 있습니다.

애펜은 생성적 AI와 LLMs의 개발과 채택을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 기술이 발전함에 따라 애펜의 역할은 어떻게 진화할까요?

생성적 AI와 LLMs는 산업을 변革하고 있습니다. 우리는 이러한 기술의 발전을 지원하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

우리는 글로벌 시장에서 데이터를 수집하는 능력이 더욱 중요해질 것입니다. 우리는 200개 이상의 국가에서 데이터를 수집할 수 있습니다.

애펜은 세계에서 가장 先進的な LLMs를 구동하는 데 사용됩니다. 이러한 모델의 성능을 향상시키기 위해 애펜은 데이터 주석과 수집에 어떤 혁신을 중점으로 하고 있나요?

우리는 데이터 주석과 수집 프로세스를 지속적으로 혁신하고 있습니다. 우리는 AI를 사용하여 데이터 주석을 자동화하고, 데이터의 품질을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다.

우리는 또한 크라우드 워커의 경험을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 우리는 크라우드 워커의 성과를 평가하고, 피드백을 제공하여 데이터의 품질을 향상시키는 데 도움을 주고 있습니다.

애펜의 새로운 CEO로, 애펜의 다음 몇 년간의 최우선 순위는 무엇인가요? 그리고 어떻게 애펜의 성장을 추진할 계획인가요?

나는 애펜의 CEO로, 다음의 전략적 우선 순위를 설정했습니다:

• 생성적 AI 모델의 개발을 지원하는 것: 우리는 생성적 AI 시장의 성장을 지원하는 데 중점을 두고 있습니다.
• 생성적 AI 모델의 채택을 지원하는 것: 우리는 기업들이 생성적 AI 솔루션을採用하는 데 도움을 주는 데 중점을 두고 있습니다.
• 데이터 준비를 최적화하고 자동화하는 것: 우리는 AI를 사용하여 데이터 준비를 자동화하고, 데이터의 품질을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다.
• 크라우드 워커의 경험을 개선하는 것: 우리는 크라우드 워커의 경험을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. 우리는 크라우드 워커의 성과를 평가하고, 피드백을 제공하여 데이터의 품질을 향상시키는 데 도움을 주고 있습니다.

이러한 우선 순위는 애펜을 빠르게 발전하는 AI 환경에서 지속적인 성장과 혁신을 달성하는 데 도움을 줄 것입니다.

이 인터뷰에 감사드립니다. 애펜에 대해 더 알고 싶은 독자들은 애펜의 웹사이트를 방문하십시오.