애플런의 Chief Technology Officer 인 윌슨 팡 – 인터뷰 시리즈

윌슨 팡은 애플런의 Chief Technology Officer로서, 세계적인 데이터 과학자, 엔지니어, 제품 매니저와 함께 기술과 인간의 힘을 결합하여 AI 데이터 문제를 해결하는 그룹을 이끌고 있습니다.

이 인터뷰에서 우리는 AI 윤리, 애플런의 2020 AI 및 머신 러닝 보고서, 그리고 현재 산업의 도전 과제에 대해 논의합니다.

소프트웨어 엔지니어링과 데이터 과학에 관심을 가졌던 것은 무엇입니까?

10년 전, 데이터와 AI를 다루는 기회를 얻었습니다. AI 세계에서 개발자는 더 이상 코드의 논리를 제어하지 않습니다. 대신, 데이터가 AI 모델의 논리를 결정합니다. 이것은 매우 매력적입니다. IBM에서 개발자로 시작하여 은행, 통신사, 증권 거래소 회사들을 위한 대규모 시스템을 구축했습니다. 소프트웨어와 AI의 힘에 대해 흥미를 느꼈습니다.

또한, 데이터와 머신 러닝이 비즈니스 성장에 어떻게 기여하는지 직접 보았습니다. 내 팀은 eBay에서 AI를 사용하여 구매자를 늘리고 수십억 달러의 수익을 증가시켰습니다. Trip.com에서 AI를 사용하여 내부 효율성을 높이고 운영 비용을 크게 줄였습니다.現在, 애플런에서 우리는 다양한 산업의 회사들이 비즈니스 성공을 위한 AI를 사용하도록 도와주고 있습니다.

애플런의 AI 및 데이터 레이블링 제공에 대해 설명해 주시겠습니까?

우리는 1백만 명이 넘는 계약자와 함께 이미지, 텍스트, 음성, 오디오, 비디오 및 기타 데이터를 수집하고 레이블링하는 훈련 데이터 제공업체입니다. 이러한 계약자들은 130개 이상의 국가에 거주하며 180개 이상의 언어와 방언을 사용하여 높은 품질의 데이터를 제공할 수 있습니다. 또한, 20년 이상의 경험을 가진 전문 팀이 있으며 AI 데이터에 대한 지식을 가지고 있습니다. 마지막으로, 품질과 생산성을 보장하는 기능이 내장된 산업 최고의 AI 지원 애노테이션 플랫폼을 가지고 있습니다. 고객은 우리의 관리 서비스 솔루션 또는 셀프 서비스 플랫폼을 선택할 수 있습니다. AI 지원 데이터 애노테이션 플랫폼을 통해 고객은 프로젝트를 관리하고 기계 학습 지원 도구를 사용하여 품질, 정확성, 및 애노테이션 속도를 향상시킬 수 있습니다.

20년 이상의 경험을 통해, 우리는 세계 최고의 훈련 데이터, 가장先進的な AI 지원 데이터 애노테이션 플랫폼, 및 다양한 글로벌 크라우드를 제공하여 높은 품질의 데이터를 보장합니다.

공개된 데이터 세트 중 어떤 것이 있습니까?

애플런은 이미지 애노테이션에서부터 손글씨 인식까지 다양한 공개 데이터 세트를 제공합니다. 이러한 데이터 세트는 무료로 다운로드하여 AI 모델을 구축하고 훈련하는 데 사용할 수 있습니다. 가장 интерес 있는 데이터 세트 중 하나는 의료 이미지에서 핵 분할입니다. 이 데이터에는 21,000개 이상의 핵이 의료 전문가에 의해 애노테이션되고 검증되었습니다.

2020 AI 및 머신 러닝 보고서에서 가장 큰 개인적인 깨달음은 무엇입니까?

보고서에서 가장 interesring한 발견은 C-Suite의 참여 증가입니다. 나는 이미 그것에 대해 들었지만, 지난 해보다 31% 증가한 것은 큰 놀라움입니다. AI는 더 이상 기술 리더만의 문제가 아니라核心 비즈니스입니다.

보고서에서 우려되는 사항 중 하나는只有 25%의 회사들이 편향되지 않은 AI를 임무 임계값으로 간주한다는 것입니다. 이것은 편향되지 않은 AI의 중요성에 대한 교육의 부족 때문이라고 생각합니까? 이러한 통계를 개선하기 위해 무엇을 해야 합니까?

네, 교육이 첫 번째 단계입니다. 편향된 데이터로 구축된 AI 모델은 편향된 결과를 내놓을 것입니다. 비즈니스 리더들은 편향되지 않은 데이터의 중요성과 성공적인 배포를 위해 그것이 필요한 것을 배우야 합니다.

AI 및 대규모 데이터 세트를 다루는 회사들이 고려해야 할 AI 윤리에는 어떤 것이 있습니까?

데이터의 출처를 살펴보는 것이 중요합니다. 데이터가 윤리적으로 수집되고 편향되지 않았는지 확인해야 합니다. 데이터의 출처를 살펴볼 때, 데이터를 수집한 사람들이 공정한 보수를 받았는지, 데이터가 다양한 그룹에서 수집되었는지 확인해야 합니다. 우리는 최근에 우리의 크라우드 코드 오브 에티크스를 발표하여 기여자의 포함, 다양성, 공정한 보수, 및 의사소통을 지원했습니다.

현재 산업의 가장 큰 도전은 무엇입니까?

데이터와 데이터 관리의 부족이 산업의 가장 큰 도전입니다. 팀은 데이터에 대한 많은 결정이 필요하지만, 데이터가 무엇인지, 어디에서 왔는지, 무엇이 필요한지에 대한 인식이 부족합니다. 데이터 관리는 AI 모델을 구축하고 훈련하는 데 중요합니다. 데이터의 부족은 편향된 모델로 이어질 수 있습니다.

애플런은 이미 여러 해 동안 AI 및 머신 러닝 보고서를 발행했습니다. 첫 번째 보고서는 언제 발행되었으며, 그 이후로 어떤 큰 변화가 있습니까?

첫 번째 보고서는 2015년에 발행되었습니다. 우리는 AI 프로젝트의 소유권이 변경되었다는 것을 보았습니다. 첫 번째 보고서는 주로 데이터 과학자들이 답변했지만, 현재 71%의 경우 C-Suite가 소유하고 있습니다. 이것은 비즈니스에서 AI의 중요성이 커졌음을 나타냅니다. 데이터 과학자들은 리소스의 부족, 데이터에서 유용한 인사이트를 얻는 것, 불분명한 목표, 및 현실적인 기대와 같은 많은 도전을 직면했습니다. 그러나, 데이터와 데이터 관리는 여전히 주요 도전입니다.

애플런에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있습니까?

7월 16일, 우리는 애플런에서 첫 번째 가상 라운드 테이블을 개최하여 현실 세계에서 AI를 시작하는 방법에 대해 논의할 것입니다. 4부작 시리즈에서는 산업을 선도하는 전문가들이 자신의 AI 여정에 대한 개인적인 경험과 통찰력을 공유하여 다른 사람들이 자신의 AI 프로젝트를 가속화하는 데 도움을 줄 것입니다. 성공하기 위해서, 회사들은 데이터, 윤리, 사람, 및 라이프사이클과 관련된 여러 도전을 극복해야 할 것입니다. 첫 번째 에디션에서는 책임 있는 AI를 생성하는 데 기여하는 것을 의미하는 것을 공유하기 위해 선도적인 전문가를 모으고 있습니다.

인터뷰에 감사드립니다. 독자들은 애플런의 2020 AI 및 머신 러닝 보고서를 읽거나 애플런 웹사이트를 방문하고 싶을 것입니다.