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 record puternic de creștere profitabilă, construirea unor modele de piață inovatoare și dezvoltarea unor echipe internaționale de înaltă performanță.

Înainte de a se alătura RWS, Ben a ocupat funcții de conducere în sectorul tehnologiei și al serviciilor de afaceri. La AOL, el a devenit director general pentru Franța, înainte de a se muta la Alphabet (GOOG ) (GOOGL ) 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 Webhelp în Regatul Unit, iar după achiziționarea acesteia de către Concentrix, a condus inițiativele de transformare și tehnologie 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, servicii de proprietate intelectuală și soluții de conținut și date bazate pe AI, 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 la nivel global.

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, și nu ca un instrument general?

Ceea ce am învățat din experiența de a scala inteligența artificială enterprise este următorul: instrumentele general-purpose ating un plafon rapid în medii cu risc ridicat.

Întreprinderile nu au nevoie doar de ceva care funcționează mai mult sau mai puțin. Ei au nevoie de ceva în care pot avea încredere – ceva pe care pot să-l 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-l 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 start.

În timp ce alții se îndreaptă acum către specializare, acesta este ceva pe care Language Weaver l-a construit în fundația sa de-a lungul anilor. Parteneriatul nostru cu Cohere ne-a oferit capacități de inteligență artificială de clasă mondială – și am adăugat controlul lingvistic și expertiza necesară 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 performanțe puternice la nivel de paragraf și document, unde multe sisteme de traducere au 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 porțiuni mai lungi de text. Obținerea unor performanțe puternice la nivel de paragraf a necesitat decizii deliberate, inclusiv alegerea unei ferestre de context mult mai mari decât cea tipică pentru sistemele de traducere.

Una dintre problemele pe care majoritatea sistemelor le întâlnesc aici este că manipularea unui context mai mare vine cu timp de procesare crescut. Aici intervine arhitectura Mixture of Experts. MoE permite Language Weaver Pro să fie, în același timp, 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 la 31 din 32 de limbi în benchmark-urile conduse de oameni. Cum diferă evaluarea umană de metricele automate și de ce este această distincție importantă pentru cazurile de utilizare enterprise?

Metricile automate sunt esențiale pentru scală. Pentru a evalua în mod constant calitatea, nu puteți continua să efectuați evaluări umane pe 32 de limbi și mii de segmente fără ele. Dar există și limitări. Metricile tradiționale precum BLEU măsoară suprapunerea lexicală de suprafață, ceea ce înseamnă că o traducere poate obține un scor bun, dar poate lipsi nuance și sens sau poate obține un scor slab, dar poate fi perfect exactă. Chiar și metricile neuronale mai sofisticate sunt proxy-uri pentru judecata umană, nu înlocuitori ai acesteia. 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 orbești pe care le-am realizat cu translatorii noștri profesioniști ne-au oferit sensibilitatea domeniului și culturală pe care clienții noștri enterprise și utilizatorii finali o prețuiesc cu adevărat.

Multe sisteme de traducere cu inteligență artificială au dificultăți în menținerea consistenței pe documente lungi. Cum păstrează Language Weaver Pro sensul și contextul pe paragrafe, mai ales în conținutul juridic sau de reglementare?

Consistența este una dintre cele mai mari provocări în traducerea la scară – și nu este ceva pe care modelele general-purpose le pot rezolva singure.

Este, de asemenea, o zonă în care am avut un avans real. Soluții precum Trados și Language Weaver au construit de mult controlul puternic al terminologiei, astfel încât puteți impune limbajul consistent chiar și pe cele mai mari și mai complexe seturi de conținut.

Acest lucru contează mai mult ca oricând în medii reglementate. În conținutul juridic 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 un dosar de reglementare 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 – în mod constant, la scară.

Ați descris acest lucru ca o schimbare de la traducere la Inteligență a Limbajului. Ce înseamnă acest lucru în practică și cum schimbă 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 procesele de traducere specializate, cum ar fi transcrearea, au existat de ceva timp, totul s-a axat pe un proces relativ lent care s-a concentrat pe numărul de cuvinte. “Inteligența Limbajului” schimbă fundamental acest paradigma. Este o schimbare de la conversia cuvintelor la înțelegerea adevărată a sensului; este vorba despre înțelegerea contextului, a nuanțelor, a vocii brandului și a intenției specifice din spatele conținutului, indiferent de limba originală. Ne mutăm de la o sarcină pasivă, reactivă, la o capacitate strategică, proactivă.

În practică, atunci când uneltele 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 accentuează 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 piatra de temelie a platformei noastre, mai ales pentru industriile reglementate. În primul rând, oferim flexibilitatea de implementare pe care uneltele publice nu o pot oferi. Clienții noștri pot rula Language Weaver on-premises sau în cloud-ul lor privat dedicat. Acest lucru asigură că datele sensibile nu părăsesc niciodată mediul lor securizat, ceea ce este inacceptabil pentru a îndeplini cerințele de rezidență a datelor.

În al doilea rând, oferim control granular asupra ieșirilor care pot schimba odată cu cerințele unei industrii. Clienții noștri pot încorpora direct glosarele aprobate în model. Acest lucru garantează că o declarație juridică specifică în finanțe sau un termen medical aprobat în sănătate este tradus corect și consistent de fiecare dată, eliminând riscul de limbaj neconform.

În cele din urmă, guvernanța este încorporată. Platforma se integrează cu cadrul de securitate enterprise existent, oferind urme de audit și controale de acces complete, iar clienții noștri pot direcționa întotdeauna conținutul către experți umani pentru certificate de acuratețe sau pentru revizuire obligatorie.

În contrast cu modelele de inteligență artificială general-purpose, 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 general-purpose este un fel de cuțit multi-funcțional. 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 multi-funcțional pentru o intervenție chirurgicală, dacă ați avea de ales. 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. Riscurile sunt pur și simplu prea mari pentru uneltele generaliste. Întreprinderile au nevoie de traduceri de încredere – conținut care este clar, acționabil 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 – inteligența artificială de clasă mondială trebuie să se adapteze la postura de securitate a clientului, nu invers. Refuzăm să forțăm întreprinderile într-un model de cloud public de tip “una pentru toți”.

Proiectarea noastră realizează acest echilibru prin separarea modelului de inteligență artificială de infrastructura pe care rulează. Cohere oferă modelul de bază de clasă mondială, în timp ce este 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 sănătate, poate fi în cloud-ul lor privat dedicat pentru a îndeplini reglementările HIPAA. Și pentru o companie tehnologică globală, un model hibrid poate oferi performanță și flexibilitate pe regiuni, menținând în același timp securitatea datelor acolo unde este nevoie.

Cheia este că clientul este întotdeauna în control. Ei primesc performanța deplină a celui mai mare și mai avansat model de traducere din industrie, fără a trebui să facă compromisuri în ceea ce privește confidențialitatea datelor sau cerințele de conformitate. Livrăm puterea la perimetrul lor.

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

Acesta este un defect fundamental al inteligenței artificiale general-purpose, iar ca o companie care se specializează în Inteligență a Limbajului, înțelegem că acesta este un risc inacceptabil. Nonsensul care sună plauzibil este o povară, nu un activ.

Încercăm 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 și specifice domeniului de către oameni. Acest lucru învață modelul să fie corect, nu doar fluent. Învață să traducă corect clauze juridice complexe și instrucțiuni medicale precise, pentru că a învățat din date curate, nu din discuții 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. Asigură că o pretenție specifică la brevet sau o interacțiune medicamentoasă este redată cu traducerile corecte, de fiecare dată.

În cele din urmă, închidem bucla. Sistemele noastre sunt proiectate pentru a integra expertiza umană pentru revizuire și rafinare. Acest ciclu de îmbunătățire continuă, care prinde nuanțele și erorile subtile pe care modelele generaliste nu le pot vedea.

Având o concurență puternică de la unelte precum DeepL și Gemini de la Google, credeți că viitorul traducerii cu inteligență artificială se va îndrepta 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 domeniul calculatoarelor, care lucrează cu mai mulți furnizori de traduceri. 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 este exactă? 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 profunde cu clienții, are acces la exact acest tip de context. Furnizorii generali pot egaliza o benchmark a 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 ne situăm noi.

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