Ben Faes, CEO al RWS – Seria de interviuri

Ben Faes este directorul general al grupului RWS. El aduce peste 25 de ani de experiență în conducerea transformării digitale și a afacerilor bazate pe tehnologie, cu un palmares puternic de a impulsiona creșterea profitabilă, de a construi modele inovatoare de comercializare și de a dezvolta echipe internaționale de înaltă performanță.

Înainte de a se alătura RWS, Ben a ocupat funcții de conducere în sectoarele tehnologiei și serviciilor de afaceri. La AOL, el a ajuns până la funcția de director general pentru Franța, înainte de a se alătura Alphabet în 2008, unde a inițiat monetizarea YouTube în Europa și, ulterior, a condus multiple afaceri Google în regiunea EMEA, culminând cu funcția de director general al Google Cloud pentru Europa de Sud și piețe emergente. În 2021, el a devenit CEO al UK pentru Webhelp, iar după achiziționarea de către Concentrix, a condus inițiativele de transformare globală și tehnologică la Concentrix Catalyst.

RWS este o companie globală de soluții AI și servicii de conținut care ajută organizațiile să creeze, să gestioneze, să traducă și să protejeze informații la scară largă, combinând tehnologia avansată cu expertiza umană. Compania se specializează în domenii precum traducerea și localizarea limbilor, serviciile de proprietate intelectuală și soluțiile de conținut și date bazate pe inteligență artificială, permițând companiilor să comunice eficient pe piețe și să implementeze sisteme de inteligență artificială enterprise cu acuratețe culturală și contextuală. Cu o forță de muncă globală mare și decenii de experiență, RWS sprijină marile întreprinderi în transformarea datelor complexe în conținut clar și de încredere, accelerând inovația și asigurând că ideile sunt înțelese în întreaga lume.

Ați condus transformări majore la companii precum Google Cloud și acum la RWS. Cum v-a influențat experiența de a scala platforme de inteligență artificială enterprise abordarea dvs. de a construi Language Weaver Pro ca sistem de traducere critic pentru misiune, mai degrabă decât un instrument general?

Ce am învățat din experiența de a scala inteligența artificială enterprise este următorul lucru: instrumentele generale lovesc un plafon rapid în medii cu risc ridicat.

Întreprinderile nu au nevoie doar de ceva care funcționează mai mult sau mai puțin. Ele au nevoie de ceva în care pot avea încredere – ceva pe care sunt confortabile să îl integreze în fluxurile de lucru critice, de la resurse umane la localizare și suport clienți.

Cu Language Weaver Pro, nu am început prin a ne întreba “Cum putem construi un model de traducere mai bun?” Ne-am întrebat “Cum ar trebui să arate un sistem de traducere pentru ca o întreprindere să îl poată încredința la scară?”

Acest lucru schimbă focusul. Nu este doar despre calitatea modelului. Este despre consistență, control, scalabilitate și securitate – lucrurile care fac un sistem utilizabil în lumea reală.

Una dintre lucrurile de care sunt cel mai mândru este că Language Weaver Pro nu a trebuit să fie adaptat pentru întreprinderi ulterior. A fost proiectat pentru aceasta din ziua întâi.

În timp ce alții se deplasează acum către specializare, acesta este ceva pe care Language Weaver l-a integrat în fundația sa de ani de zile. Parteneriatul nostru cu Cohere ne-a oferit capacități de inteligență artificială de clasă mondială – și am adăugat controlul și expertiza lingvistică necesare pentru a le face cu adevărat utilizabile la scară.

Language Weaver Pro este construit pe un model cu peste 100 de miliarde de parametri. Care au fost deciziile arhitecturale sau de antrenament critice pentru a obține o performanță puternică la nivel de paragraf și document, unde multe sisteme de traducere au de obicei dificultăți?

Majoritatea sistemelor de traducere sunt optimizate pentru propoziție ca unitate de traducere – ceea ce reflectă modul în care industria localizării a funcționat istoric. Problema este că sensul nu trăiește întotdeauna la nivel de propoziție. Ambiguitatea, consistența terminologiei și tonul funcționează pe parcursul unor porțiuni mai lungi de text. Obținerea unei performanțe puternice la nivel de paragraf a necesitat decizii deliberate, inclusiv alegerea unei ferestre de context mult mai mari decât sistemele de traducere obișnuite.

O problemă pe care majoritatea sistemelor o întâlnesc aici este că manipularea unui context mai mare vine însoțită de timp de procesare crescut. Aici intervine arhitectura Mixture of Experts. MoE permite Language Weaver Pro să fie suficient de mare pentru a gestiona conținut complex și lung, și suficient de eficient pentru a-l implementa la scară enterprise.

Platforma s-a clasat pe primul loc în 31 din 32 de limbi în benchmark-urile conduse de oameni. Cum se diferențiază evaluarea umană de metricele automate, și de ce este această distincție importantă pentru cazurile de utilizare enterprise?

Metricele automate sunt esențiale pentru scară. Pentru a evalua în mod constant calitatea, nu puteți continua să efectuați evaluări umane pe 32 de limbi și mii de segmente fără întrerupere. Dar există și limitări. Metricele tradiționale precum BLEU măsoară suprapunerea de cuvinte de suprafață, ceea ce înseamnă că o traducere poate obține un scor bun, dar lipsi sensul, sau poate obține un scor slab, dar fi perfect exactă. Chiar și metricele neurale mai sofisticate sunt proxy-uri pentru judecata umană, nu înlocuiesc judecata umană. O traducere care este tehnic exactă, dar greșită din punct de vedere tonal într-un context cultural, poate cauza daune reale.

De aceea am efectuat ambele. Evaluările umane oarbe pe care le-am efectuat cu translatorii noștri profesioniști ne-au oferit sensibilitatea domeniului și culturală pe care clienții noștri enterprise și utilizatorii lor finali o prețuiesc cu adevărat.

Multe sisteme de traducere AI au dificultăți în menținerea consistenței pe documente lungi. Cum păstrează Language Weaver Pro sensul și contextul pe parcursul paragrafelor, mai ales în conținutul legal sau de reglementare?

Consistența este una dintre cele mai dificile provocări în traducerea la scară – și nu este ceva pe care modelele generale le pot rezolva singure.

De asemenea, este o zonă în care am avut un adevărat avans. Soluții precum Trados și Language Weaver au integrat de multă vreme controale puternice de terminologie, astfel încât puteți impune un limbaj consistent pe seturi de conținut complexe și mari.

Acest lucru contează mai mult ca oricând în medii reglementate. În conținutul legal sau de conformitate, consistența nu este un “ar fi bine”, ci este critică. O singură variație în traducerea unui termen definit poate invalida un contract, poate distorsiona o declarație regulamentară sau poate introduce un risc real.

Controlul terminologiei elimină această incertitudine. Asigură că ieșirea finală utilizează exact limbajul pe care echipele juridice și de conformitate l-au aprobat – consistent, la scară.

V-ați descris aceasta ca o schimbare de la traducere la Inteligență Lingvistică. Ce înseamnă acest lucru în practică, și cum schimbă acest lucru modul în care întreprinderile interacționează cu conținutul multilingv?

Pentru decenii, industria a privit traducerea ca un proces mecanic care convertește cuvinte dintr-o limbă în alta. Și, deși procese de traducere umană specializate, cum ar fi transcrearea, au existat de ceva vreme, toate acestea s-au bazat pe un proces relativ lent care s-a concentrat pe numărul de cuvinte. “Inteligența Lingvistică” schimbă fundamental acest paradigma. Este o schimbare de la convertirea cuvintelor la înțelegerea adevărată a sensului; este vorba despre înțelegerea contextului, nuanței, vocii brandului și a intenției specifice din spatele conținutului, indiferent de limba originală. Ne deplasăm de la o sarcină pasivă, reactivă, la o capacitate strategică, proactivă.

În practică, atunci când instrumentele noastre de inteligență artificială pot face traduceri mai fluente și mai conștiente de context, stratul uman de inteligență culturală poate face mai mult decât să editeze conținutul; poate se concentra pe relevanță și impact.

Platforma subliniază guvernanța, controlul terminologiei și securitatea datelor. Care sunt sistemele specifice implementate pentru a asigura că traducerile îndeplinesc cerințele de conformitate în industrii precum finanțele și sănătatea?

Încrederea este coloana vertebrală a platformei noastre, mai ales pentru industriile reglementate. În primul rând, oferim flexibilitate de implementare pe care uneltele publice nu o pot oferi. Clienții noștri pot rula Language Weaver în propria infrastructură sau în cloudul privat dedicat. Acest lucru asigură că datele sensibile nu părăsesc niciodată mediul lor securizat, ceea ce este inegociabil pentru a îndeplini cerințele de reședință a datelor.

În al doilea rând, oferim control granular asupra ieșirilor care pot fi modificate în funcție de cerințele unei industrii. Clienții noștri pot încorpora direct glosarele aprobate în model. Acest lucru garantează că o anumită clauză legală sau un termen medical aprobat este tradus corect și consistent de fiecare dată, eliminând riscul de limbaj neconform.

În final, guvernanța este integrată. Platforma noastră se integrează cu cadrul de securitate existent al întreprinderii, oferind urme de audit complete și controale de acces, iar clienții noștri pot trimite întotdeauna conținutul către experți umani pentru certificate de acuratețe sau pentru revizuirea obligatorie.

În contrast cu modelele de inteligență artificială generale, Language Weaver Pro este construit special pentru traducere. Care sunt compromisurile dintre specializare și flexibilitate, și de ce devine specializarea mai importantă pentru inteligența artificială enterprise?

Un model generalist este un fel de cuțit elvețian. Este versatil – poate sugera o rețetă din ceea ce aveți în frigider, poate schița un plan de peisaj, poate scrie o poezie sau poate încerca să scrie cod.

Dar atunci când vine vorba de munca critică a întreprinderii, “suficient de bun” nu este suficient de bun. Nu ați folosi un cuțit elvețian pentru o intervenție chirurgicală, dacă ați avea o alegere. Ați dori un instrument de precizie.

Acesta este diferența cu un model specializat, cum ar fi Language Weaver Pro. Nu încercăm să facem totul. Ne concentrăm pe a face o singură lucrare excepțional de bine – livrarea traducerilor precise și de încredere la scară.

Acest nivel de specializare devine esențial. Stakes-urile sunt pur și simplu prea mari pentru uneltele generaliste. Întreprinderile au nevoie de traduceri în care pot avea încredere – conținut care este clar, operațional și exact de fiecare dată.

Colaborarea cu Cohere aduce împreună expertiza lingvistică și infrastructura de inteligență artificială securizată. Cum este proiectat sistemul pentru a echilibra performanța, confidențialitatea și flexibilitatea de implementare în medii cloud, on-premise și hibride?

Această colaborare este fundamentală pentru strategia noastră, deoarece a fost proiectată în jurul unui principiu de bază, și anume că inteligența artificială de clasă mondială trebuie să se adapteze la postura de securitate a clientului, și nu invers.

Proiectarea noastră realizează acest echilibru prin separarea modelului de inteligență artificială de infrastructura pe care rulează. Cohere oferă modelul de bază de ultimă generație, fiind un partener de clasă mondială al nostru, iar noi oferim expertiza lingvistică și flexibilitatea de implementare pe care suntem cunoscuți. Acest lucru ne permite să implementăm aceste modele performante și fluente oriunde se află datele clienților noștri. Pentru o bancă sau o agenție de informații, acest lucru înseamnă rularea complet izolată în mașinile lor on-premise. Pentru un furnizor de servicii de sănătate, poate fi în cloudul privat dedicat pentru a îndeplini reglementările HIPAA. Și pentru o companie tehnologică globală, un model hibrid poate oferi performanță și flexibilitate pe regiuni, menținând securitatea datelor acolo unde este nevoie.

Cheia este că clientul este întotdeauna în control. Ei primesc performanța deplină a modelului de traducere cel mai avansat din industrie, fără a fi nevoiți să compromită niciodată confidențialitatea datelor sau cerințele de conformitate.

Una dintre cele mai mari riscuri pentru întreprinderi este traducerea care pare corectă, dar conține erori subtile. Cum identifică și reduce platforma dvs. aceste riscuri, mai ales în scenarii cu risc ridicat?

Acesta este un defect fundamental al inteligenței artificiale generale, și, ca o companie care se specializează în Inteligență Lingvistică, înțelegem că acest risc este inacceptabil. Nonsensul plauzibil este o povară, nu un activ.

Ne străduim să mitigăm acest risc în mai multe moduri. În primul rând, modelele noastre nu sunt antrenate pe internetul public nefiltrat. Sunt construite pe o bază de patru decenii de date lingvistice de înaltă calitate, traduse de oameni și specifice domeniului. Acest lucru învață modelul să fie corect, nu doar fluent. Învață să traducă corect clauzele legale complexe și instrucțiunile medicale precise, pentru că a învățat din date curate, nu din vorbăria de pe internet.

De asemenea, oferim clienților noștri control direct asupra ieșirii. Prin gestionarea terminologiei și feedback, pot bloca traducerea corectă pentru termenii lor cei mai critici și ambigui. Acest lucru asigură că o anumită pretenție de brevet sau o frază de interacțiune a medicamentului este redată corect și consistent de fiecare dată, eliminând riscul de limbaj neconform.

În final, închidem bucla. Sistemele noastre sunt proiectate pentru a integra expertiza umană pentru revizuire și rafinare. Acest ciclu constant de îmbunătățire de la lingviști experimentați și de la recenzorii clienților noștri creează un ciclu de îmbunătățire continuă, capturând nuanțele și erorile subtile pe care modelele generaliste nu le pot vedea.

Cu o concurență puternică de la unelte precum DeepL și Gemini de la Google, vedeți viitorul traducerii cu inteligență artificială mutându-se către modele specifice domeniului, și ce înseamnă acest lucru pentru ecosistemul mai larg de inteligență artificială?

Să răspund la această întrebare cu o anecdotă. Avem un client, un nume important în informatică, care lucrează cu mai mulți furnizori de traducere. Lucrăm cu majoritatea portofoliului lor, iar unul dintre motivele principale pentru care ne aleg este că atunci când ceva nu este corect, putem să o reparăm. Terminologia tehnică coreeană nu funcționează? Avem o echipă pentru asta. Numerele germane cauzează probleme? Avem oameni care pot ajuta.

Acesta este punctul mai larg. Ne așteptăm ca progresul viitor în inteligența artificială să vină mai puțin din avansurile pure ale modelului și mai mult din soluții care pot valorifica contextul relevant – lingvistic, cultural și specific domeniului. RWS, prin portofoliul său extins de produse, decenii de date proprietare și relații strânse cu clienții, are acces exact la acest tip de context. Furnizorii generali pot egala un benchmark al modelului; dar nu pot replica asta. Viitorul aparține furnizorilor care combină inteligența artificială de frontieră cu oamenii și expertiza instituțională pentru a face ca aceasta să funcționeze în lumea reală – și exact acolo este locul nostru.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, oricine dorește să afle mai multe poate vizita RWS.