Wilsonas Pangas, „Appen“ vyriausiasis technologijų pareigūnas – interviu serija

Wilsonas Pangas yra vyriausiasis technologijų direktorius Appen, kur jis vadovauja pasaulinio lygio duomenų mokslininkų, inžinierių ir produktų vadybininkų grupei, kuri derina technologijų ir žmonių galią, kad išspręstų AI duomenų problemas.

Šiame interviu aptariame dirbtinio intelekto etiką,  Appen 2020 m. AI būklės ir mašininio mokymosi ataskaita ir dabartinius pramonės iššūkius.

Kuo jus asmeniškai patraukė programinės įrangos inžinerija ir duomenų mokslas?

Prieš 10 metų gavau galimybę dirbti su duomenimis ir dirbtiniu intelektu. AI pasaulyje kūrėjai nebekontroliuoja kodo logikos, o duomenys lemia AI modelio logiką, kuri yra žavi. Savo karjerą pradėjau kaip kūrėjas IBM, kūręs dideles sistemas bankams, telekomunikacijų operatoriams ir vertybinių popierių biržų bendrovėms. Mane sužavėjo programinės įrangos ir AI galia.

Man taip pat pasisekė matyti, kaip duomenys ir mašininis mokymasis padeda plėsti verslą iš pirmų rankų. Mano komanda „eBay“ pasinaudojo AI, kad padidintų pirkėjų pirkimus ir taip padidintų dešimtis milijonų pajamų. Naudojome dirbtinį intelektą, kad padidintume vidinį efektyvumą ir žymiai sumažintume Trip.com veiklos išlaidas. Dabar „Appen“ padedame visų pramonės šakų įmonėms naudoti dirbtinį intelektą, kad paskatintų jų verslo sėkmę.

Ar galėtumėte apibūdinti kai kuriuos „Appen“ AI ir duomenų ženklinimo pasiūlymus?

Esame mokymo duomenų teikėjas, bendradarbiaujantis su daugiau nei 1 milijonu rangovų, kad rinktų ir žymėtų vaizdus, ​​tekstą, kalbą, garso, vaizdo ir kitus duomenis. Šie rangovai gyvena daugiau nei 130 šalių ir kalba 180 kalbų bei tarmių, todėl galime teikti aukštos kokybės AI projektų duomenis. Taip pat turime profesionalių komandų, kurios daugiau nei 20 metų dirba dirbtinio intelekto duomenų srityje ir turi daug žinių, kaip teisingai surinkti mokymo duomenis. Paskutinis, bet ne mažiau svarbus dalykas yra tai, kad turime pramonėje pirmaujančią AI remiamą anotacijų platformą, kurioje yra įmontuotų funkcijų, užtikrinančių kokybę ir produktyvumą. Mūsų klientai gali rinktis tarp mūsų valdomų paslaugų sprendimo, kuriame bendradarbiaujame su jų komanda, arba savitarnos platformą. Mūsų AI padedama duomenų anotacijų platforma suteikia klientams galimybę valdyti projektus kartu su mašininio mokymosi įrankiais, kad pagerintų kokybę, tikslumą ir anotacijų greitį.

Turėdami daugiau nei 20 metų patirtį, mūsų paslaugos siūlo pasaulinio lygio mokymo duomenis, pažangiausią dirbtinio intelekto duomenų anotavimo platformą ir įvairią pasaulinę minią, užtikrinančią aukštos kokybės duomenis.

Kokie yra galimi atvirojo kodo duomenų rinkiniai?

„Appen“ turi keletą atvirojo kodo duomenų rinkinių, pasiekiamų internete nuo vaizdo anotacijos iki rašysenos atpažinimo. Šiuos duomenų rinkinius galima nemokamai atsisiųsti ir juos galima naudoti kuriant ir mokant dirbtinio intelekto modelį. Vienas iš įdomiausių rinkinių yra branduolio segmentavimas iš medicininių vaizdų. Duomenyse yra daugiau nei 21000 XNUMX medicinos ekspertų anotuotų ir patvirtintų branduolių.

Kas buvo jūsų didžiausias asmeninis paėmimas iš 2020 m. AI būklės ir mašininio mokymosi ataskaita?

Įdomiausia ataskaitos išvada buvo „C-Suite“ dalyvavimo padidėjimas. Buvau apie tai girdėjęs, bet 31 % padidėjimas, palyginti su praėjusiais metais, buvo didelis netikėtumas. AI tampa pagrindinės veiklos dalimi, o ne tik technologijų lyderių.

Viena iš ataskaitoje pateiktų susirūpinimo priežasčių yra ta, kad tik 25 % įmonių teigė, kad nešališkas AI yra labai svarbus uždavinys. Ar manote, kad taip yra dėl to, kad trūksta išsilavinimo apie AI šališkumo svarbą? Ką reikia padaryti norint pagerinti šią statistiką?

Taip, švietimas yra pirmas žingsnis siekiant pagerinti šią statistiką. AI modelis, sukurtas remiantis šališkais duomenimis, duos šališkus rezultatus ir niekada nebus visiškai sėkmingas. Verslo vadovai turi išmokti turėti nešališkų duomenų svarbą ir kaip tai lemia sėkmingą diegimą.

Kokios yra AI etikos nuostatos, į kurias įmonės turėtų atsižvelgti dirbdamos su AI ir dideliais duomenų rinkiniais?

Svarbu pažiūrėti, iš kur gauti duomenys. Ar šie duomenys yra gauti etiškai ir nešališki? Žiūrėdami, iš kur jie buvo gauti, norite sužinoti, ar žmonėms buvo mokamas teisingas atlyginimas ir ar duomenys buvo gauti iš įvairios grupės. Neseniai išleidome savo Minios etikos kodeksas remiant mūsų bendradarbių įtrauktį, įvairovę, teisingą atlyginimą ir bendravimą.

Koks, jūsų nuomone, šiuo metu yra didžiausias pramonės iššūkis?

Duomenų trūkumas ir duomenų valdymas yra didžiausias iššūkis pramonei. Komandos turi priimti daug sprendimų dėl duomenų, o daugeliui sunku atpažinti, ko joms reikia. Jie turi suprasti, kokius duomenis jie turi, iš kur jie atkeliavo ir kokių duomenų jiems vis dar reikia. Visas duomenų valdymas yra svarbus kuriant ir mokant AI modelį. Duomenų trūkumas gali lemti šališką modelį, kuris savo ruožtu nebus sėkmingas.

„Appen“ jau daugelį metų išleidžia AI ir mašininio mokymosi ataskaitas. Kada buvo paskelbta pirmoji ataskaita ir kokie yra didžiausi pokyčiai, pastebėti nuo šios pradinės ataskaitos?

Pirmoji ataskaita buvo paskelbta 2015 m., o didžiausias pokytis, kurį matėme, yra AI projektų nuosavybės teisės. Į pirmąją ataskaitą pirmiausia atsakė duomenų mokslininkai, valdę AI savo įmonėms. Šiandien 71 % C-Suite priklauso, o tai rodo didžiulį pokytį, kai dirbtinis intelektas tampa vis svarbesnis verslui. Duomenų mokslininkai taip pat susidūrė su daugybe iššūkių: trūko išteklių, kad gautų vertingų įžvalgų iš duomenų, iki neaiškių tikslų ir nerealių lūkesčių. Tačiau vienas iš pagrindinių iššūkių, susijusių su duomenimis ir duomenų valdymu, išlieka tas pats.

Ar yra dar kuo nors, kuo norėtumėte pasidalinti apie Appen?  

Liepos 16 d. džiaugiamės galėdami surengti pirmasis virtualus apskritasis stalas apie AI paleidimą realiame pasaulyje svetainėje Appen.com. Keturių dalių serijoje pristatomi pirmaujantys pramonės specialistai, kurie dalijasi asmenine patirtimi ir įžvalgomis apie savo AI keliones, kad kiti galėtų paspartinti pažangą įgyvendinant savo AI iniciatyvas. Kad sėkmingai veiktų, įmonės turės būti pasirengusios įveikti keletą bendrų iššūkių, susijusių su duomenimis, etika, žmonėmis ir gyvavimo ciklais. Pirmajame leidime suburkite pirmaujančius ekspertus ir pasidalykite, ką jiems ir jų organizacijai reiškia dalyvauti kuriant atsakingą AI.

Ačiū už interviu. Skaitytojai gali norėti perskaityti Appen 2020 m. AI būklės ir mašininio mokymosi ataskaita arba apsilankyti Appen Interneto svetainė.