เบ็น เฟส ซีอีโอของ RWS – ซีรีส์สัมภาษณ์

เบ็น เฟส เป็น Chief Executive Officer ของ RWS Group เขามีประสบการณ์มากกว่า 25 ปีในการนำการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลและการขยายธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี โดยมีประวัติที่ดีในการขับเคลื่อนการเติบโตที่มีประสิทธิภาพ การสร้างแบบจำลองการตลาดที่เป็นนวัตกรรม และการพัฒนาทีมระหว่างประเทศที่มีประสิทธิภาพสูง

ก่อนที่จะเข้าร่วม RWS เบน曾ดำรงตำแหน่งผู้นำระดับสูงในภาคเทคโนโลยีและบริการธุรกิจ ใน AOL เขาได้รับการเลื่อนตำแหน่งเป็น Managing Director สำหรับประเทศฝรั่งเศส ก่อนที่จะย้ายไปที่ Alphabet (GOOG ) (GOOGL ) ในปี 2008 ซึ่งเขาเป็นผู้บุกเบิกการสร้างรายได้ของ YouTube ในยุโรป และต่อมาได้领导ธุรกิจหลายแห่งของ Google ในภูมิภาค EMEA ซึ่งสิ้นสุดการเป็น Managing Director ของ Google Cloud สำหรับยุโรปใต้และตลาดเกิดใหม่ ในปี 2021 เขาได้รับการ任命ให้เป็น CEO ของ Webhelp ในสหราชอาณาจักร และหลังจากการเข้าซื้อกิจการโดย Concentrix เขาได้นำการเปลี่ยนแปลงและการขยายธุรกิจของ Concentrix Catalyst

RWS เป็นบริษัทที่ให้บริการโซลูชัน AI และบริการเนื้อหาที่ช่วยให้องค์กรสามารถสร้าง จัดการ แปล และปกป้องข้อมูลในระดับใหญ่ โดยการรวมเทคโนโลยีที่ทันสมัยกับความรู้ของมนุษย์ บริษัทมีความเชี่ยวชาญในด้านต่างๆ เช่น การแปลภาษาและท้องถิ่น การบริการทรัพย์สินทางปัญญา และโซลูชันเนื้อหาที่มีพลังงานและข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพข้ามตลาดและใช้ระบบ AI ระดับองค์กรที่มีความแม่นยำทางวัฒนธรรมและบริบท

คุณได้นำการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในบริษัทต่างๆ เช่น Google Cloud และตอนนี้ที่ RWS แล้ว คุณได้เรียนรู้อะไรเกี่ยวกับการสร้าง Language Weaver Pro เป็นระบบแปลที่มีภารกิจสำคัญมากกว่าเครื่องมือทั่วไป?

สิ่งที่ฉันเรียนรู้จากประสบการณ์การขยายธุรกิจ AI ระดับองค์กรคือเครื่องมือทั่วไปมีข้อจำกัดในสถานการณ์ที่มีความเสี่ยงสูง

องค์กรไม่ต้องการเพียงแค่สิ่งที่ทำงานได้มากที่สุด พวกเขาต้องการสิ่งที่พวกเขาสามารถไว้วางใจได้ – สิ่งที่พวกเขาสามารถฝังตัวในกระบวนการทำงานที่สำคัญต่างๆ ได้ ตั้งแต่ทรัพยากรบุคคลไปจนถึงการแปลและการสนับสนุนลูกค้า

ด้วย Language Weaver Pro เราไม่ได้เริ่มต้นด้วยการถามว่า “เราจะสร้างแบบจำลองแปลที่ดีกว่าได้อย่างไร?” แต่เราถามว่า “ระบบแปลควรจะมีลักษณะอย่างไรเพื่อให้องค์กรสามารถไว้วางใจได้ในระดับใหญ่?”

นี่คือการเปลี่ยนแปลงโฟกัส ไม่ใช่แค่เรื่องของคุณภาพของแบบจำลอง แต่เป็นเรื่องของความสม่ำเสมอ การควบคุม การขยายตัว และความปลอดภัย – สิ่งที่ทำให้ระบบสามารถใช้งานได้ในโลกแห่งความเป็นจริง

หนึ่งในสิ่งที่ฉันภูมิใจที่สุดคือ Language Weaver Pro ไม่ต้องมีการปรับให้เหมาะสมสำหรับองค์กรในภายหลัง แต่ถูกออกแบบมาให้เหมาะสมสำหรับองค์กรตั้งแต่แรก

ในขณะที่คนอื่นๆ กำลังย้ายไปสู่การเฉพาะเจาะจง นี่คือสิ่งที่ Language Weaver ได้สร้างไว้แล้วในฐานะของมัน เรามีการร่วมมือกับ Cohere ซึ่งให้ความสามารถ AI ระดับโลก – และเราบวกการควบคุมองค์กรและความเชี่ยวชาญทางภาษาเพื่อให้สามารถใช้งานได้ในระดับใหญ่

Language Weaver Pro ถูกสร้างขึ้นบนแบบจำลองที่มีพารามิเตอร์มากกว่า 100 พันล้านตัว การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมหรือการฝึกอบรมใดที่สำคัญที่สุดในการบรรลุผลการทำงานที่ดีในระดับย่อหน้าและเอกสาร?

ระบบแปลส่วนใหญ่ถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับประโยคเป็นหน่วยการแปล – ซึ่งสะท้อนถึงวิธีการทำงานของอุตสาหกรรมท้องถิ่นในอดีต ปัญหาก็คือความหมายไม่ได้มาอยู่ที่ระดับประโยคเสมอ ความคลุมเครือ ความสม่ำเสมอของคำศัพท์ และน้ำเสียงทั้งหมดทำงานข้ามระยะเวลาที่ยาวกว่า การได้รับผลการทำงานที่ดีในระดับย่อหน้าจำเป็นต้องมีการตัดสินใจอย่างตั้งใจ รวมถึงการเลือกหน้าต่างบริบทที่ใหญ่กว่าระบบแปลทั่วไป

หนึ่งในปัญหาที่ระบบส่วนใหญ่พบคือการรับมือกับบริบทที่ใหญ่ขึ้นโดยทั่วไปจะทำให้เวลาในการประมวลผลเพิ่มขึ้น นี่คือที่ที่สถาปัตยกรรม Mixture of Experts มาใช้ MoE ช่วยให้ Language Weaver Pro สามารถจัดการกับเนื้อหาที่ซับซ้อนและยาวได้ ในขณะเดียวกันก็ให้ประสิทธิภาพในการใช้งานในระดับองค์กร

แพลตฟอร์มได้รับการจัดอันดับเป็นอันดับ 1 ใน 31 ภาษาจาก 32 ภาษาในมาตรฐานการประเมินของมนุษย์ การประเมินของมนุษย์แตกต่างจากการวัดอัตโนมัติอย่างไร และทำไมการแยกแยะนี้จึงสำคัญสำหรับการใช้งานในองค์กร?

การวัดอัตโนมัติเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการใช้งานในระดับใหญ่ เพื่อให้สามารถประเมินคุณภาพได้อย่างต่อเนื่อง คุณไม่สามารถทำการประเมินของมนุษย์ได้อย่างต่อเนื่องใน 32 ภาษาและหลายพันส่วนโดยไม่ต้องมีการวัดอัตโนมัติ แต่ก็มีข้อจำกัดด้วย ตัวอย่างเช่น มาตรการดั้งเดิมอย่าง BLEU วัดความเหมือนกันของคำที่ผิวเผิน ซึ่งหมายความว่าการแปลสามารถได้คะแนนดีได้แม้ว่าจะพลาดความหมายที่ซับซ้อนหรือได้คะแนนไม่ดีแม้ว่าจะถูกต้องสมบูรณ์

แม้แต่มาตรการประสิทธิภาพที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นก็ยังเป็นเพียงการแทนการประเมินของมนุษย์ ไม่ใช่การแทนที่การประเมินของมนุษย์ การแปลที่มีความแม่นยำทางเทคนิคแต่ไม่ถูกต้องในบริบททางวัฒนธรรมสามารถก่อให้เกิดความเสียหายได้จริง

นี่คือเหตุผลที่เราใช้ทั้งสองวิธี การประเมินของมนุษย์ที่เราใช้ในการประเมินกับล่ามมืออาชีพของเราเองให้ความสำคัญของโดเมนและความอ่อนไหวทางวัฒนธรรมที่ลูกค้าของเราและผู้ใช้ปลายทางของพวกเขาต้องการ

ระบบแปล AI หลายระบบมีปัญหาในการรักษาความสม่ำเสมอข้ามเอกสารยาวๆ Language Weaver Pro รักษาความหมายและบริบทข้ามย่อหน้าได้อย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเนื้อหาทางกฎหมายหรือการกำกับดูแล?

ความสม่ำเสมอคือหนึ่งในปัญหาที่ยากที่สุดในการแปลในระดับใหญ่ – และไม่ใช่สิ่งที่แบบจำลองทั่วไปสามารถแก้ไขได้ด้วยตัวเอง

เป็นหนึ่งในพื้นที่ที่เรามีประสบการณ์มากกว่า โซลูชันอย่าง Trados และ Language Weaver มีการควบคุมคำศัพท์ที่เข้มงวดมาเป็นเวลานานแล้ว เพื่อให้คุณสามารถบังคับใช้ภาษาที่สม่ำเสมอได้แม้กระทั่งเนื้อหาที่ซับซ้อนและใหญ่ที่สุด

สิ่งนี้มีความสำคัญมากกว่าในสถานการณ์ที่มีการควบคุมดูแล ในเนื้อหาทางกฎหมายหรือการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ความสม่ำเสมอคือสิ่งจำเป็น – ไม่ใช่สิ่งที่ดี มีการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยในการแปลคำศัพท์ที่กำหนดสามารถทำให้สัญญาไม่ถูกต้องหรือการยื่นฟ้องที่ไม่ถูกต้องหรือทำให้เกิดความเสี่ยงจริงๆ

การควบคุมคำศัพท์จะลบความไม่แน่นอนนั้นออกไป มันรับรองว่าผลลัพธ์สุดท้ายจะใช้ภาษาที่ทีมกฎหมายและทีมการปฏิบัติตามกฎระเบียบได้ให้การอนุมัติ – อย่างสม่ำเสมอและในระดับใหญ่

คุณได้อธิบายสิ่งนี้ว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงจากการแปลเป็น Language Intelligence สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรในทางปฏิบัติ และจะเปลี่ยนแปลงวิธีการที่องค์กรโต้ตอบกับเนื้อหาที่มีหลายภาษาอย่างไร?

ในหลายทศวรรษที่ผ่านมา อุตสาหกรรมได้มองการแปลเป็นกระบวนการที่กลไก ซึ่งแปลงคำจากภาษาหนึ่งไปเป็นอีกภาษาหนึ่ง และแม้ว่ากระบวนการแปลของมนุษย์ที่เฉพาะเจาะจง เช่น การสร้างสรรค์ใหม่ จะมีอยู่มานานแล้ว สิ่งนี้ก็ยังคงพึ่งพาการประมวลผลที่ช้าและเน้นจำนวนคำ “Language Intelligence” เปลี่ยนแปลงพาราได้ม์นี้ไปสู่การทำความเข้าใจความหมายจริงๆ – การจับใจความ บริบท น้ำเสียง และเจตนาเฉพาะของเนื้อหา ไม่ว่าภาษาดั้งเดิมจะเป็นภาษาอะไร

ในทางปฏิบัติ เมื่อเครื่องมือ AI ของเราสามารถทำให้การแปลมีความคล่องตัวและตระหนักถึงบริบทได้มากขึ้น ชั้นความฉลาดทางวัฒนธรรมของมนุษย์สามารถทำมากกว่าการแก้ไขเนื้อหาหลังการแปลได้ พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่ความเกี่ยวข้องและผลกระทบได้

แพลตฟอร์มนี้เน้นเรื่องการกำกับดูแล การควบคุมคำศัพท์ และความปลอดภัยของข้อมูล ระบบใดที่ใช้ในการรับรองว่าการแปลตอบสนองข้อกำหนดการปฏิบัติตามกฎระเบียบในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงินและสุขภาพ?

ความไว้วางใจเป็นรากฐานของแพลตฟอร์มของเรา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมดูแล ลูกค้าสามารถใช้งาน Language Weaver บนพื้นที่ของตนเองหรือในคลาวด์ส่วนตัวที่อุทิศให้กับพวกเขา ซึ่งรับประกันว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจะไม่ออกนอกสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยของพวกเขา ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดการอยู่อาศัยของข้อมูล

ที่สอง เราให้การควบคุมที่ละเอียดถี่ถ้วนเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตามความต้องการของอุตสาหกรรม ลูกค้าสามารถฝังตัวเลือกคำศัพท์ที่ได้รับการอนุมัติของตนเองโดยตรงเข้าไปในแบบจำลองได้ ซึ่งรับประกันว่าข้อจำกัดทางกฎหมายเฉพาะในด้านการเงินหรือคำศัพท์ทางการแพทย์ที่ได้รับการอนุมัติในด้านสุขภาพจะถูกแปลได้อย่างถูกต้องและสม่ำเสมอในทุกๆ ครั้ง โดยกำจัดความเสี่ยงของภาษาที่ไม่ปฏิบัติตามกฎระเบียบ

สุดท้าย การกำกับดูแลถูกสร้างเข้าไปในระบบ แพลตฟอร์มของเรารวมเข้ากับโครงสร้างความปลอดภัยขององค์กรที่มีอยู่แล้ว โดยให้ประวัติการตรวจสอบและควบคุมการเข้าถึงอย่างเต็มรูปแบบ และลูกค้าสามารถส่งเนื้อหาไปยังผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในวงจรเพื่อใบรับรองความถูกต้องหรือการตรวจสอบที่บังคับ

ไม่เหมือนกับแบบจำลอง AI ทั่วไป Language Weaver Pro ถูกสร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับการแปล สิ่งแลกเปลี่ยนระหว่างการเฉพาะเจาะจงและความยืดหยุ่นคืออะไร และทำไมการเฉพาะเจาะจงจึงมีความสำคัญมากขึ้นสำหรับ AI ระดับองค์กร?

แบบจำลองทั่วไปเป็นเหมือนมีดพกสวิส มันคือเครื่องมือที่มีหลายฟังก์ชัน – มันสามารถแนะนำสูตรอาหารจากสิ่งที่อยู่ในตู้เย็นของคุณ วาดแผนภูมิภูมิทัศน์ เขียนบทกวี หรือแม้แต่พยายามเขียนโค้ด

แต่เมื่อพูดถึงงานขององค์กรที่มีความสำคัญ “ดี” ไม่เพียงพอ คุณไม่ใช้มีดพกสวิสในการผ่าตัด除非คุณไม่มีทางเลือก คุณต้องการเครื่องมือที่แม่นยำ

นั่นคือความแตกต่างที่มีแบบจำลองที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งเช่น Language Weaver Pro เราไม่ได้พยายามทำทุกอย่าง เรามุ่งเน้นไปที่การทำสิ่งหนึ่งที่ยอดเยี่ยม – การส่งมอบการแปลที่แม่นยำและเชื่อถือได้ในระดับใหญ่

ระดับการเฉพาะเจาะจงนี้กำลังจะกลายเป็นสิ่งจำเป็น ในสถานการณ์ที่มีความเสี่ยงสูง เครื่องมือทั่วไปไม่เพียงพอ องค์กรต้องการการแปลที่พวกเขาสามารถไว้วางใจได้ – เนื้อหาที่ชัดเจน มีประสิทธิภาพ และแม่นยำในทุกๆ ครั้ง

การร่วมมือกับ Cohere นำความเชี่ยวชาญด้านภาษาและโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ปลอดภัยมารวมกันอย่างไร ระบบถูกออกแบบมาเพื่อรักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพ ความเป็นส่วนตัว และความยืดหยุ่นในการใช้งานในคลาวด์ บนพื้นที่ และสภาพแวดล้อมไฮบริดอย่างไร?

การร่วมมือนี้เป็นรากฐานของกลยุทธ์ของเรา เพราะมันถูกออกแบบมาโดยมีหลักการสำคัญที่ AI ระดับโลกต้องปรับให้เข้ากับโครงสร้างความปลอดภัยของลูกค้า ไม่ใช่ในทางกลับกัน เราปฏิเสธที่จะบังคับให้องค์กรเข้าสู่โมเดลคลาวด์สาธารณะแบบหนึ่งขนาดที่เหมาะกับทุกคน

การออกแบบของเราทำให้สมดุลนี้สำเร็จโดยการแยกแบบจำลอง AI ออกจากโครงสร้างพื้นฐานที่มันทำงาน Cohere ให้แบบจำลองฐานที่ทันสมัยในขณะที่เป็นพันธมิตรชั้นนำของเรา และเรามอบความเชี่ยวชาญด้านภาษาและความยืดหยุ่นในการใช้งานที่เรารู้จักกันอยู่แล้ว สิ่งนี้ช่วยให้เราสามารถใช้งานแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพและคล่องตัวได้ทุกที่ที่ข้อมูลของลูกค้าอยู่ สำหรับธนาคารหรือหน่วยงานข่าวกรอง สิ่งนี้หมายถึงการทำงานอย่างสมบูรณ์ในเครื่องของตนเอง สำหรับผู้ให้บริการด้านสุขภาพ สิ่งนี้อาจอยู่ในคลาวด์ส่วนตัวที่อุทิศให้กับพวกเขาเพื่อปฏิบัติตามข้อกำหนด HIPAA และสำหรับบริษัทเทคโนโลยีระดับโลก โมเดลไฮบริดสามารถให้ประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นข้ามภูมิภาคในขณะที่รักษาความปลอดภัยของข้อมูลที่พวกเขาต้องการ

กุญแจสำคัญคือลูกค้าควบคุมทุกอย่าง พวกเขาจะได้รับประสิทธิภาพเต็มรูปแบบของแบบจำลองแปลที่ใหญ่ที่สุดและทันสมัยที่สุดในอุตสาหกรรมโดยไม่ต้องประนีประนอมกับความเป็นส่วนตัวหรือข้อกำหนดการปฏิบัติตามกฎระเบียบของข้อมูล เราส่งมอบพลังงานให้พวกเขาในขอบเขตของพวกเขา

หนึ่งในปัญหาที่ใหญ่ที่สุดสำหรับองค์กรคือการแปลที่ดูเหมือนถูกต้องแต่มีข้อผิดพลาดเล็กๆ น้อยๆ ระบบของคุณระบุและลดความเสี่ยงเหล่านี้ได้อย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่มีความเสี่ยงสูง?

สิ่งนี้เป็นข้อบกพร่องพื้นฐานของ AI ทั่วไป และในฐานะบริษัทที่เชี่ยวชาญด้าน Language Intelligence เราเข้าใจว่านี่คือความเสี่ยงที่ไม่สามารถยอมรับได้ การแปลที่ฟังดูสมเหตุสมผลแต่มีข้อผิดพลาดเล็กๆ น้อยๆ เป็นภัยคุกคาม ไม่ใช่สิ่งที่มีคุณค่า

เราพยายามลดความเสี่ยงนี้ในหลายวิธี ประการแรก แบบจำลองของเราไม่ได้รับการฝึกฝนจากอินเทอร์เน็ตสาธารณะที่ไม่ได้รับการกรอง พวกมันถูกสร้างขึ้นจากข้อมูลภาษาที่มีคุณภาพสูงและเฉพาะโดเมนมาเป็นเวลานานหลายทศวรรษ ซึ่งสอนให้แบบจำลองถูกต้อง ไม่ใช่แค่คล่องตัว มันเรียนรู้วิธีการแปลสัญญาทางกฎหมายและคำแนะนำทางการแพทย์ที่ซับซ้อนได้อย่างถูกต้องเพราะมันเรียนรู้จากข้อมูลที่สะอาด ไม่ใช่การพูดคุยทางอินเทอร์เน็ต

เรายังให้ลูกค้าควบคุมผลลัพธ์โดยตรงผ่านการบริหารคำศัพท์และการให้ข้อเสนอแนะ พวกเขาสามารถล็อกการแปลที่ถูกต้องสำหรับคำศัพท์ที่สำคัญและคลุมเครือที่สุดของพวกเขาได้ สิ่งนี้รับประกันว่าคำกล่าวอ้างสิทธิบัตรหรือคำอธิบายปฏิกิริยายาที่เฉพาะเจาะจงจะถูกแปลได้อย่างถูกต้องและสม่ำเสมอในทุกๆ ครั้ง

สุดท้าย เราปิดวงจร ระบบของเราถูกออกแบบมาเพื่อรวมความเชี่ยวชาญของมนุษย์สำหรับการตรวจสอบและปรับปรุง สิ่งนี้สร้างวงจรของการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง โดยจับจุดเล็กๆ น้อยๆ และข้อผิดพลาดที่แบบจำลองทั่วไปไม่เห็น

ด้วยการแข่งขันที่เข้มข้นจากเครื่องมืออย่าง DeepL และ Google’s Gemini คุณเห็นอนาคตของการแปล AI มีการเปลี่ยนแปลงไปสู่แบบจำลองเฉพาะโดเมนหรือไม่ และสิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับระบบ AI ที่กว้างขึ้น?

ให้ฉันตอบคำถามนี้ด้วยเรื่องราว เรามีลูกค้าซึ่งเป็นชื่อที่มีชื่อเสียงในด้านการคำนวณที่ทำงานร่วมกับผู้ให้บริการแปลหลายราย เราทำงานกับผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่ของพวกเขา และหนึ่งในเหตุผลหลักที่พวกเขาชอบเราคือเมื่อมีอะไรไม่ถูกต้อง เราสามารถแก้ไขได้ เทอมศัพท์ทางเทคนิคของเกาหลีที่ไม่ลงตัว? เรามีทีมสำหรับสิ่งนั้น ตัวเลขภาษาเยอรมันที่ทำให้เกิดปัญหา? เรามีคนที่สามารถช่วยได้

นี่คือจุดสำคัญ เราคาดหวังว่าการก้าวหน้าในอนาคตของ AI จะมาจากโซลูชันที่สามารถใช้บริบทที่เกี่ยวข้อง – ทั้งภาษา วัฒนธรรม และเฉพาะโดเมน RWS มีเข้าถึงบริบทนั้นผ่านผลิตภัณฑ์ที่หลากหลาย ข้อมูลที่เป็นเจ้าของมาหลายทศวรรษ และความสัมพันธ์กับลูกค้าที่ลึกซึ้ง แบบจำลองทั่วไปสามารถจับคู่การประเมินของแบบจำลองได้ แต่ไม่สามารถทำซ้ำสิ่งนั้นได้ อนาคตเป็นของ ผู้ให้บริการที่รวม AI ระดับแนวหน้าเข้ากับความเชี่ยวชาญของมนุษย์และความเชี่ยวชาญด้านสถาบันเพื่อทำให้ทำงานได้ในโลกแห่งความเป็นจริง – และนั่นคือที่ที่เราอยู่

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม หากใครต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมสามารถเยี่ยมชม RWS ได้