Ryan Kolln, CEO la Appen – Seria de interviuri

Alăturându-se Appen AI în 2018 ca VP de Dezvoltare Corporativă, el a condus achiziții strategice precum Figure Eight și Quadrant și a sprijinit înființarea diviziilor China și Federal. Înainte de a fi numit CEO, el a ocupat funcția de Chief Operating Officer, supraveghând operațiunile globale și strategia.

Cu peste 20 de ani de experiență în tehnologie și telecomunicații, cum v-a influențat cariera dvs. abordarea conducerii Appen prin peisajul în evoluție rapidă al AI?

Cariera mea a început ca inginer de telecomunicații, unde rolul meu era să construiesc și să optimizez rețele și implică o cantitate enormă de date, analize și găsirea de soluții inovatoare pentru a optimiza performanța rețelei și experiența clienților.

După finalizarea MBA-ului la NYU, aceasta s-a transformat în roluri de conducere în strategia tehnologică și fuziuni și achiziții, unde m-am concentrat pe întrebări strategice mai ample, cum ar fi tendințele emergente, oportunitățile de investiții și modelele de afaceri. Această experiență mi-a oferit o înțelegere profundă atât a aspectelor tehnice, cât și a celor de afaceri ale tehnologiilor emergente.

La Appen, lucrăm la intersecția dintre AI și date, iar experiența mea mi-a permis să conduc compania și să navighez complexitățile din spațiul în evoluție rapidă al AI, trecând prin dezvoltări majore precum recunoașterea vocală, NLP, sisteme de recomandare și acum AI generativ. Această viziune strategică este crucială, deoarece AI continuă să transforme industrii la nivel global.

Ați fost la Appen din 2018, conducând achiziții majore precum Figure Eight și Quadrant. Cum au poziționat aceste mișcări strategice Appen ca lider în servicii de date AI, și ce considerați a fi următoarea oportunitate majoră pentru companie?

Achizițiile Figure Eight și Quadrant au fost cheie pentru extinderea capacităților noastre de date AI, în special în domenii precum anotarea datelor și inteligența geolocațională.  Platforma de anotare a datelor a Figure Eight a fost deosebit de impactantă.  Platforma este foarte personalizabilă, și am folosit-o pentru lucrări în multe domenii diferite.  Mai recent, am folosit-o pentru a rula majoritatea fluxurilor noastre de date AI generativ.

În plus față de achiziții, acum aproximativ 5 ani am înființat o operațiune în China numită Appen China.  Suntem acum cea mai mare companie de date AI din China, cu venituri aproape duble față de cei mai apropiați concurenți.

Privind spre viitor, focusul pentru Appen este pe sprijinirea dezvoltării și adoptării AI generative.  Există oportunități majore de creștere atât pentru constructorii de modele, cât și pentru companiile care doresc să adopte AI generativ în produsele și operațiunile lor.  Simțim că suntem doar la începutul celei mai mari valuri AI.

Calitatea datelor joacă un rol crucial în dezvoltarea modelului AI. Cum asigură Appen acuratețea, diversitatea și relevanța seturilor de date, în special cu cererea în creștere pentru date de antrenament LLM de înaltă calitate?

Punctul forte al Appen este capacitatea noastră de a crea date de înaltă calitate în mod constant și la scară. Lucrăm îndeaproape cu clienții noștri pentru a înțelege obiectivele modelului lor AI și pentru a dezvolta date de înaltă calitate pentru nevoile lor prin abordarea multi-stratificată care combină instrumente automate și feedback uman. Avem o forță de muncă globală de peste 1 milion în peste 200 de țări, ceea ce ne permite să selectăm un grup de contribuitori calificați și diverși. Prin controale riguroase de calitate și bucle de feedback, ne asigurăm că datele sunt exacte, consistente și relevante și pot fi utilizate pentru a îmbunătăți eficient performanța modelelor AI. Acest lucru permite sistemelor AI să funcționeze eficient în medii reale și poate fi utilizat și pentru a îmbunătăți robustețea și a reduce bias-ul, în special pentru LLM-uri.

Datele sintetice câștigă popularitate, și investiția Appen în Mindtech evidențiază interesul dvs. în această zonă. Puteți discuta despre avantajele și dezavantajele utilizării datelor sintetice sau extrase din web în comparație cu datele obținute prin crowdsource pentru antrenarea modelelor AI, și cum vedeți datele sintetice completând datele obținute prin crowdsource pe care Appen le este cunoscută?

­­Datele de înaltă calitate sunt cruciale, dar pot fi costisitoare și consumatoare de timp pentru a le produce, ceea ce face ca datele sintetice să câștige atenție. Funcționează bine pentru date structurate în sarcini tradiționale de AI/ML, în special în industrii cu reguli stricte de confidențialitate, cum ar fi sănătatea și finanțele, deoarece evită utilizarea informațiilor personale.

Însă, datele sintetice adesea lipsesc de profunzime și nuanță a datelor din lumea reală, în special pentru sarcini complexe de AI generativ care necesită diversitate și expertiză profundă. De asemenea, pot perpetua erori sau bias-uri din datele originale. Datele extrase din web, utilizate în mod obișnuit pentru LLM-uri, prezintă propriile provocări cu conținut de calitate scăzută, bias și informații greșite, necesitând o atentă selecție.

Datele obținute prin crowdsource, în care Appen este specializată, rămân “adevărul de bază”. Expertiza umană este vitală pentru generarea datelor diverse și complexe necesare pentru a îmbunătăți acuratețea modelului AI și a asigura alinierea cu valorile umane.

Noi considerăm datele sintetice ca fiind complementare datelor noastre anotate de către oameni. În timp ce datele sintetice pot accelera anumite părți ale procesului, datele etichetate de către oameni asigură că modelele reflectă diversitatea lumii reale. Împreună, ele oferă o abordare echilibrată pentru crearea datelor de antrenament de înaltă calitate pentru AI.

Actul AI al UE și alte reglementări globale modelează standardele etice din jurul dezvoltării AI. Cum considerați că aceste reglementări vor influența operațiunile Appen și industria AI mai largă în viitor?

Actul AI al UE și reglementările similare globale sunt probabil să influențeze operațiunile Appen prin stabilirea de noi standarde etice pentru dezvoltarea și performanța modelului AI. Putem vedea schimbări în modul în care gestionăm datele, asigurăm echitatea modelului și abordăm considerațiile etice. Acest lucru poate duce la procese mai riguroase și ajustări potențiale în abordarea noastră față de antrenarea și validarea modelului.

În general, aceste reglementări vor probabil conduce industria către standarde etice mai înalte, vor crește costurile de conformitate și pot încetini unele aspecte ale inovației. Cu toate acestea, ele vor promova, de asemenea, o mai mare responsabilitate și transparență, ceea ce ar putea duce, în cele din urmă, la o dezvoltare mai responsabilă și durabilă a AI.

Având în vedere creșterea preocupărilor cu privire la bias-ul în AI, cum lucrează Appen pentru a asigura că seturile de date utilizate pentru antrenarea modelelor AI sunt surse etice și lipsite de bias, în special în domenii sensibile precum procesarea limbajului natural și viziunea computerizată?

Noi lucrăm activ pentru a reduce bias-ul prin promovarea diversității și incluziunii în toate proiectele noastre. Este încurajator să vedem că mulți dintre clienții noștri se concentrează pe capturarea unor largi demografii în colecția și evaluarea modelului. Având o forță de muncă globală care locuiește în majoritatea țărilor, ne permite să selectăm date dintr-o gamă largă de perspective și experiențe, ceea ce este deosebit de important în domenii sensibile precum procesarea limbajului natural și viziunea computerizată.

Începând cu 2019, am formalizat cele mai bune practici în Codul nostru de etică pentru crowd, demonstrând angajamentul nostru față de diversitate, echitate și bunăstarea crowd-ului. Acesta include angajamentul nostru față de plata echitabilă, asigurarea că vocea crowd-ului este auzită și menținerea unor protecții stricte de confidențialitate. Prin respectarea acestor principii, ne propunem să livrăm date de înaltă calitate, surse etice, care sprijină dezvoltarea responsabilă a AI.

Pe măsură ce AI devine mai integrat în industrii precum automotive, publicitate și AR/VR, cum se poziționează Appen pentru a satisface cererea în creștere pentru date de antrenament specializate în aceste sectoare?

De-a lungul ultimilor 27 de ani, am furnizat date de antrenament specializate pentru o gamă diversă de industrii și cazuri de utilizare, și continuăm să evoluăm pe măsură ce nevoile clienților noștri evoluează.

De exemplu, în industria automotive, am lucrat cu companii de top și furnizori de soluții pentru cabină pentru a construi sisteme de vorbire în vehicul. Acum, ne ajutăm clienții în noi domenii, cum ar fi colectarea de date video a șoferilor pentru a ajuta la siguranță prin monitorizarea distracției șoferilor.

În publicitate, am ajutat o platformă globală de publicitate de top să îmbunătățească calitatea și acuratețea anunțurilor pentru relevanța utilizatorilor pe o perioadă de mai mulți ani și la nivel global, cu peste 7 milioane de evaluări. Acum, pe măsură ce multe dintre aceste platforme adoptă soluții AI generative, crowd-ul nostru nu numai că evaluează relevanța anunțurilor, dar și ajută la evaluarea calității anunțurilor generate.

Am reușit să facem toate acestea prin platforma noastră de anotare robustă, care poate fi personalizată pentru a sprijini fluxuri de lucru complexe și diverse modalități de date, incluzând text, audio, imagine, video și anotare multimodală. Dar, în cele din urmă, capacitatea noastră de a ne mișca odată cu schimbarea industriei se datorează expertizei noastre profunde în date pentru dezvoltarea AI și parteneriatului nostru puternic cu clienții noștri.

Appen a fost un lider în furnizarea de date de înaltă calitate pentru o varietate de aplicații AI. În viitor, cum vedeți evoluția rolului Appen pe măsură ce AI generativ și LLM-uri continuă să se dezvolte și să influențeze piețele globale?

AI generativ și LLM-uri transformă industrii, și vom continua să jucăm un rol critic în furnizarea de date de înaltă calitate pentru a sprijini aceste progrese. În ceea ce privește piețele globale, capacitatea noastră de a sursa date din peste 200 de țări și peste 500 de limbi va deveni și mai valoroasă, și avem o istorie puternică în acest sens, deoarece am ajutat companii precum Microsoft (MSFT ) să lanseze modele de traducere automată pentru peste 110 limbi.

Pe măsură ce implementarea aplicațiilor LLM crește, vedem o cerere în creștere pentru alinierea cu utilizatorii finali, inclusiv capacități de localizare pentru a asigura că nuanțele lingvistice și culturale sunt abordate în diverse piețe globale. Ne angajăm să ajutăm companiile să dezvolte sisteme AI care sunt atât performante, cât și responsabile, asigurându-ne că datele utilizate pentru antrenarea acestor modele sunt diverse, relevante și surse etice.

Appen este cunoscută pentru alimentarea unorul dintre cele mai avansate LLM-uri din lume. Care sunt unele dintre inovațiile în anotarea și colectarea datelor pe care Appen le concentrează pentru a îmbunătăți performanța acestor modele?

Suntem în mod constant în proces de inovare a proceselor noastre de anotare și colectare a datelor pentru a îmbunătăți performanța LLM-urilor. O zonă de focus este îmbunătățirea eficienței și acurateței anotării datelor prin instrumente avansate asistate de AI, care ajută la streamlinerea și automatizarea unor părți ale procesului, menținând în același timp standardele de calitate ridicate.

Putem identifica punctele de date care necesită feedback uman suplimentar, asigurându-ne că eforturile de anotare sunt direcționate acolo unde vor avea cel mai mare impact. Am integrat funcții în platforma noastră, cum ar fi Model Mate, care pot fi utilizate pentru a accelera producția de date și a îmbunătăți calitatea datelor. De asemenea, ne concentrăm pe cele mai bune practici în managementul contributorilor, ceea ce este important pe măsură ce complexitatea sarcinilor crește.

Capacitatea de a înțelege performanța la nivel de contributor și de a oferi feedback pentru a îmbunătăți în mod constant calitatea datelor noastre generate de către oameni. Aceste inovații ne permit să oferim date de înaltă calitate și la scară largă, necesare pentru a alimenta și a ajusta LLM-urile de top din lume.

Pe măsură ce preluați noul rol de CEO, care sunt prioritățile dvs. de top pentru Appen în următorii ani, și cum plănuiți să conduceți creșterea companiei în spațiul competitiv al AI?

În calitate de CEO, prioritățile mele strategice sunt concepute pentru a asigura poziționarea Appen ca lider în peisajul competitiv al AI:

• Sprijinirea dezvoltării modelelor AI generative: În ultimele 18 luni, AI-ul generativ a devenit o componentă cheie a ofertei noastre de servicii, cu 28% din veniturile grupului provenind din proiecte legate de AI generativ în iunie 2024, comparativ cu 8% în ianuarie. Vedem un potențial semnificativ pe piața AI generativ, care se estimează că va ajunge la 1,3 trilioane de dolari până în 2032, conform prognozelor din industrie.
• Sprijinirea adoptării modelelor AI generative: Vedem creștere în noi segmente pe măsură ce întreprinderile utilizează soluții AI generative pentru cazurile lor de utilizare. Deși procentul proiectelor de AI generativ care ajung la implementare este scăzut, anticipăm că anul fiscal 2024/25 va fi o perioadă de tranziție în care experimentele se vor muta în producție și vor conduce la o cerere pentru date personalizate și de înaltă calitate.
• Optimizarea și automatizarea modului în care pregătim datele: Prin utilizarea AI pentru asigurarea calității și automatizarea anumitor etape ale procesului de pregătire a datelor. Acest lucru ne va permite să îmbunătățim calitatea datelor și, în același timp, să îmbunătățim eficiența operațională, îmbunătățindu-ne astfel marjele brute.
• Evoluția experienței pentru lucrătorii noștri din crowd: Noua noastră platformă CrowdGen ne permite să scalăm proiecte rapid și flexibil, în conformitate cu nevoile clienților noștri, utilizând AI pentru screening automat și potrivirea proiectelor. Acest lucru va îmbunătăți, de asemenea, experiența contributorilor noștri, oferind suport personalizat. Appen a fost un pionier în promovarea transparenței, diversității și echității în sursa noastră de date, și rămânem angajați față de Codul nostru de etică pentru crowd.

Aceste priorități vor poziționa Appen pentru creștere și inovare durabilă în peisajul în evoluție al AI.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, încurajăm cititorii care doresc să afle mai multe să viziteze Appen.