Mohammad Omar, Co-Fondator și CEO al LXT – Seria de Interviuri

Mohammad Omar este Co-Fondator și CEO al LXT, o companie emergentă în domeniul datelor de antrenament pentru inteligența artificială, care deservește organizații globale, inclusiv cele mai mari companii de tehnologie din lume. În parteneriat cu o rețea internațională de contribuitori, LXT colectează și anotează date din multiple modalități, cu viteza, scala și agilitatea necesare de către întreprinderi. Fondată în 2010, LXT are sediul central în Toronto, Canada, cu prezențe în Statele Unite, Australia, India, Turcia, Regatul Unit și Egipt.

Puteți împărtăși povestea de origine din spatele LXT?

LXT a fost fondată ca răspuns la o nevoie acută de date pe care angajatorul meu de acum doisprezece ani o avea. La acea vreme, compania avea nevoie de date în limba arabă, dar nu avea furnizori potriviți de la care să le procure. Fiind o persoană dispusă să ia riscuri și antreprenor din fire, am decis să demisionez din funcția mea, să înființez o nouă companie și să ne oferim serviciile fostului meu angajator. De îndată ce am primit unele dintre proiectele lor cele mai dificile, pe care le-am finalizat cu succes, și de atunci totul a decurs de la sine. Acum, peste 12 ani mai târziu, am construit o relație puternică cu această companie, devenind un furnizor preferat pentru date lingvistice de înaltă calitate.

Care sunt unele dintre cele mai mari provocări din spatele implementării inteligenței artificiale la scară largă?

Acesta este un întrebare excelent, și am inclus-o în cel mai recent raport de cercetare, The Path to AI Maturity. Principala provocare menționată de respondenți a fost integrarea sistemelor existente sau moștenite în soluții de inteligență artificială. Acest lucru are sens, având în vedere faptul că am chestionat companii mai mari care ar fi trebuit să aibă o varietate de sisteme tehnice în cadrul organizațiilor lor, care trebuie să fie raționalizate într-o strategie de transformare digitală. Alte provocări pe care respondenții le-au clasat pe locurile superioare au fost lipsa de talente calificate, lipsa de resurse sau training, și sursa de date de calitate. Nu am fost surprins de aceste răspunsuri, deoarece sunt des menționate, și, desigur, pentru că provocarea datelor este motivul pentru care organizația noastră există.

Când vine vorba de provocările datelor, LXT poate atât să surseze date, cât și să le eticheteze, astfel încât algoritmii de învățare automată să poată înțelege datele. Suntem echipați să facem acest lucru la scară și cu agilitate, ceea ce înseamnă că livrăm date de înaltă calitate foarte rapid. Clienții noștri vin adesea la noi atunci când se pregătesc pentru lansarea unui produs și doresc să se asigure că produsul lor este bine primit de clienți,

Prin colaborarea cu noi pentru a surseza și eticheta date, companiile pot aborda lipsa de resurse și talente prin permiterea echipelor lor să se concentreze pe construirea de soluții inovatoare.

LXT oferă acoperire pentru peste 750 de limbi, dar există provocări de traducere și localizare care depășesc structura limbii înseși. Puteți discuta cum LXT abordează aceste provocări?

Există, într-adevăr, provocări de traducere și localizare – mai ales atunci când vă extindeți dincolo de limbile cel mai des vorbite, care tind să aibă statut oficial și nivelul de standardizare care vine odată cu acesta. Multe dintre limbile în care lucrăm nu au o ortografie oficială, astfel încât gestionarea coerenței în cadrul unei echipe devine o provocare. Abordăm aceste și alte provocări – de exemplu, detectarea comportamentului fraudulos – prin implementarea unor procese riguroase de asigurare a calității. Din nou, a fost foarte evident în raportul de cercetare privind maturitatea inteligenței artificiale că, pentru majoritatea organizațiilor care lucrează cu date de inteligență artificială, calitatea se situează în fruntea listei de priorități. Și majoritatea organizațiilor chestionate au exprimat disponibilitatea de a plăti mai mult pentru a obține acest lucru.

Pentru companiile care necesită surse de date și anotare de date, cât de devreme în călătoria de dezvoltare a aplicației ar trebui să înceapă să surseze aceste date?

Recomandăm ca organizațiile să creeze o strategie de date de îndată ce identifică cazul de utilizare al inteligenței artificiale. Așteptarea până când aplicația este în faza de dezvoltare poate duce la multă muncă inutilă, deoarece inteligența artificială poate învăța lucrurile greșite și trebuie să fie reantrenată cu date de calitate, ceea ce poate dura timp pentru a fi surseate și integrate în procesul de dezvoltare.

Care este regula de bază pentru a ști frecvența cu care datele ar trebui să fie actualizate?

Depinde realmente de tipul de aplicație pe care o dezvoltați și de frecvența cu care datele care o susțin se schimbă într-un mod semnificativ. Acest lucru înseamnă că datele reprezintă viața reală, și, în timp, datele trebuie actualizate pentru a oferi o reflectare precisă a ceea ce se întâmplă în lume. Noi numim acest fenomen drift de model, din care există două tipuri, fiecare necesitând reantrenarea algoritmilor.

• Driftul de concept apare atunci când există o diferență semnificativă între datele de antrenament și ieșirea inteligenței artificiale, care poate apărea brusc sau mai gradual. De exemplu, un retailer ar putea utiliza date istorice ale clienților pentru a antrena o aplicație de inteligență artificială. Dar atunci când are loc o schimbare masivă în realitatea consumatorilor, algoritmul va trebui să fie reantrenat pentru a reflecta această schimbare.

• Driftul de date are loc atunci când datele utilizate pentru a antrena o aplicație nu mai reflectă datele reale întâlnite atunci când intră în producție. Acest lucru poate fi cauzat de o varietate de factori, inclusiv schimbări demografice, sezonalitate sau situația unei aplicații într-o regiune geografică nouă.

LXT a lansat recent un raport intitulat “The Path to AI Maturity 2023”. Care au fost unele dintre concluziile din acest raport care v-au luat prin surprindere?

Probabil că nu ar fi trebuit să mă surprindă, dar lucrul care a ieșit în evidență a fost diversitatea de aplicații. Ați fi putut să vă așteptați ca două sau trei domenii de activitate să domine, dar atunci când am întrebat unde respondenții plănuiau să-și concentreze eforturile de inteligență artificială și unde plănuiau să implementeze inteligența artificială, inițial a părut haos – lipsa oricărui trend. Dar atunci când am analizat datele și am examinat răspunsurile calitative, a devenit clar că lipsa unui trend este trendul. Cel puțin prin ochii respondenților noștri, dacă aveți o problemă, atunci există o posibilitate reală ca cineva să lucreze la o soluție de inteligență artificială pentru aceasta.

Inteligența artificială generativă ia lumea cu asalt, care este punctul dvs. de vedere cu privire la cât de departe pot merge modelele de limbă generativă în industrie?

Punctul meu de vedere personal asupra acestui lucru este că esențial pentru puterea reală a Inteligenței Artificiale Generative – aleg să folosesc cuvintele aici, în loc de abreviere, pentru a pune accentul – este Înțelegerea Naturală a Limbajului. “Inteligența” inteligenței artificiale se învață prin limbaj; capacitatea de a aborda și, în cele din urmă, de a rezolva probleme complexe este mediată prin interacțiuni iterative și cumulative de limbaj natural. Având în vedere acest lucru, cred că modelele de limbă generativă vor merge în pas cu alte elemente ale inteligenței artificiale.

Care este viziunea dvs. pentru viitorul inteligenței artificiale și pentru viitorul LXT?

Sunt un optimist din fire și acest lucru va colora răspunsul meu aici, dar viziunea mea pentru viitorul inteligenței artificiale este să vadă cum îmbunătățește calitatea vieții pentru toată lumea; să facă lumea noastră un loc mai sigur, un loc mai bun pentru generațiile viitoare. La nivel micro, viziunea mea pentru LXT este să văd organizația noastră continuând să se dezvolte pe baza punctelor sale forte, să crească și să devină un angajator de top și o forță pentru bine, pentru comunitatea globală care face posibilă afacerea noastră. La nivel macro, viziunea mea pentru LXT este să contribuim într-un mod semnificativ și înțelept la îndeplinirea viziunii mele optimiste pentru viitorul inteligenței artificiale.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorii care doresc să afle mai multe despre LXT ar trebui să viziteze LXT.