ไรอัน คอลล์น, ซีอีโอของ Appen – ซีรีส์สัมภาษณ์

เข้าร่วม Appen AI ในปี 2018 ในฐานะ VP of Corporate Development เขาได้นำการเข้าซื้อกิจการเชิงกลยุทธ์ เช่น Figure Eight และ Quadrant และสนับสนุนการก่อตั้งแผนกจีนและรัฐบาลกลาง ก่อนที่จะดำรงตำแหน่ง CEO เขา曾ดำรงตำแหน่ง Chief Operating Officer โดยดูแลการดำเนินงานและกลยุทธ์ระดับโลก

ด้วยประสบการณ์มากกว่า 20 ปีในด้านเทคโนโลยีและโทรคมนาคม การเดินทางในอาชีพของคุณได้กำหนดแนวทางของคุณในการนำ Appen ผ่านภูมิทัศน์ AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วอย่างไร?

อาชีพของฉันเริ่มต้นขึ้นในฐานะวิศวกรโทรคมนาคม โดยมีหน้าที่ในการสร้างและปรับปรุงเครือข่าย ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลและค้นหาวิธีแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพเครือข่ายและประสบการณ์ของลูกค้า

หลังจากสำเร็จการศึกษาระดับ MBA ที่ NYU อาชีพของฉันเปลี่ยนไปสู่บทบาทความเป็นผู้นำในด้านกลยุทธ์และการควบควมกิจการ โดยมุ่งเน้นไปที่คำถามเชิงกลยุทธ์ที่ใหญ่กว่า เช่น แนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ โอกาสในการลงทุน และแบบจำลองธุรกิจ ประสบการณ์นี้ทำให้ฉันมีความเข้าใจที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับทั้งด้านเทคนิคและธุรกิจของเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่

ที่ Appen เราทำงานที่จุดตัดระหว่าง AI และข้อมูล ประสบการณ์ของฉันทำให้ฉันสามารถนำบริษัทและจัดการความซับซ้อนในพื้นที่ AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โดยผ่านการพัฒนาที่สำคัญ เช่น การรู้จำเสียง NLP ระบบแนะนำ และตอนนี้คือ AI ที่สร้างขึ้น ความมองเห็นเชิงกลยุทธ์นี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจาก AI ยังคงเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมทั่วโลก

คุณได้ร่วมงานกับ Appen ตั้งแต่ปี 2018 โดยขับเคลื่อนการเข้าซื้อกิจการเชิงกลยุทธ์ เช่น Figure Eight และ Quadrant การเคลื่อนไหวเหล่านี้ได้กำหนดตำแหน่ง Appen เป็นผู้นำในบริการข้อมูล AI อย่างไร และคุณเห็นโอกาสที่สำคัญถัดไปสำหรับบริษัทคืออะไร?

การเข้าซื้อกิจการ Figure Eight และ Quadrant เป็นกุญแจสำคัญในการขยายความสามารถด้านข้อมูล AI ของเรา โดยเฉพาะในด้านการทำเครื่องหมายข้อมูลและข่าวกรองทางภูมิศาสตร์ แพลตฟอร์มการทำเครื่องหมายข้อมูลของ Figure Eight มีผลกระทบอย่างมาก แพลตฟอร์มนี้สามารถปรับแต่งได้สูง และเราได้ใช้มันสำหรับงานในหลายๆ โดเมน ล่าสุดเราได้ใช้แพลตฟอร์มนี้เพื่อทำงานส่วนใหญ่ของการไหลข้อมูล AI ที่สร้างขึ้น

นอกเหนือจากการเข้าซื้อกิจการแล้ว เราได้ตั้งการดำเนินงานในจีนชื่อ Appen China เราเป็นบริษัทข้อมูล AI ที่ใหญ่ที่สุดในจีน โดยมีรายได้เกือบสองเท่าของ конкурักที่ใกล้เคียงที่สุด

ในอนาคต การมุ่งเน้นของ Appen คือการสนับสนุนการพัฒนาและความนิยมของ AI ที่สร้างขึ้น มีโอกาสเติบโตที่สำคัญทั้งในด้านผู้สร้างแบบจำลองและบริษัทที่ต้องการนำ AI ที่สร้างขึ้นมาใช้ในผลิตภัณฑ์และการดำเนินงานของตน เรารู้สึกว่าเราเพิ่งเริ่มต้นคลื่น AI ที่ใหญ่ที่สุด

คุณภาพข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาแบบจำลอง AI คุณสามารถแบ่งปันวิธีการที่ Appen รับรองความแม่นยำ ความหลากหลาย และความเกี่ยวข้องของชุดข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเผชิญกับความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม LLM ที่มีคุณภาพสูง?

จุดแข็งของ Appen คือความสามารถในการสร้างข้อมูลที่มีคุณภาพสูงอย่างต่อเนื่องและในระดับใหญ่ เราทำงานอย่างใกล้ชิดกับลูกค้าเพื่อทำความเข้าใจวัตถุประสงค์ของแบบจำลอง AI และพัฒนา ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงสำหรับความต้องการของพวกเขาโดยใช้แนวทางหลายชั้น ซึ่งรวมถึงเครื่องมืออัตโนมัติและข้อเสนอแนะจากมนุษย์ เรามีแรงงานทั่วโลกมากกว่า 1 ล้านคนในกว่า 200 ประเทศ ซึ่งช่วยให้เราเลือกกลุ่มผู้ร่วมให้ข้อมูลที่มีคุณสมบัติและหลากหลายผ่านการควบคุมคุณภาพและวงจรข้อเสนอแนะอย่างเข้มงวด เรารับรองว่าข้อมูลมีความถูกต้อง ต่อเนื่อง และเกี่ยวข้อง และสามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การสร้างข้อมูลสังเคราะห์กำลังได้รับความนิยม และการลงทุนของ Appen ใน Mindtech สะท้อนถึงความสนใจในพื้นที่นี้ คุณสามารถอภิปรายถึงข้อดีและข้อเสียของการใช้ข้อมูลสังเคราะห์หรือข้อมูลที่เก็บจากเว็บเทียบกับข้อมูลที่รวบรวมจากฝูงชนสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง AI และวิธีการที่คุณเห็นข้อมูลสังเคราะห์เสริมข้อมูลที่รวบรวมจากฝูงชนที่ Appen เป็นที่รู้จัก?

ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงมีความสำคัญ แต่สามารถมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานานในการผลิต ซึ่งเป็นเหตุผลที่ข้อมูลสังเคราะห์กำลังได้รับความสนใจ มันทำงานได้ดีสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างในงาน AI/ML แบบดั้งเดิม โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวด เช่น สุขภาพและไฟแนนซ์ เนื่องจากหลีกเลี่ยงการใช้ข้อมูลส่วนบุคคล

อย่างไรก็ตาม ข้อมูลสังเคราะห์มักขาดความลึกและความซับซ้อนของข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง โดยเฉพาะสำหรับงาน AI ที่สร้างขึ้นที่ต้องการความหลากหลายและความเชี่ยวชาญที่ลึกซึ้ง นอกจากนี้ยังสามารถทำให้ข้อผิดพลาดหรือความลำเอียงจากข้อมูลเดิมเกิดขึ้นได้ ข้อมูลที่เก็บจากเว็บซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับ LLMs นำเสนอความท้าทายของตนเองด้วยเนื้อหาที่มีคุณภาพต่ำ ความลำเอียง และข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งต้องการการคัดเลือกอย่างรอบคอบ

ข้อมูลที่รวบรวมจากฝูงชนซึ่ง Appen เป็นผู้เชี่ยวชาญยังคงเป็น “ความจริง” ความเชี่ยวชาญของมนุษย์มีความสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างข้อมูลที่หลากหลายและซับซ้อนซึ่งจำเป็นสำหรับการปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลอง AI

เรามองเห็นข้อมูลสังเคราะห์เป็นสิ่งที่เสริมข้อมูลที่มีการทำเครื่องหมายโดยมนุษย์ของเรา ในขณะที่ข้อมูลสังเคราะห์สามารถเร่งกระบวนการบางส่วนได้ ข้อมูลที่มีการทำเครื่องหมายโดยมนุษย์จะรับรองว่าแบบจำลองสะท้อนถึงความหลากหลายของโลกแห่งความเป็นจริง ทั้งสองอย่างนี้ให้แนวทางที่สมดุลในการสร้างข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่มีคุณภาพสูง

การดำเนินการของ Appen จะได้รับผลกระทบจาก EU AI Act และกฎระเบียบอื่นๆ ทั่วโลกที่กำลังกำหนดมาตรฐานทางจริยธรรมสำหรับการพัฒนา AI อย่างไร และคุณเห็นว่ากฎระเบียบเหล่านี้จะส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI ในวงกว้างอย่างไร?

EU AI Act และกฎระเบียบอื่นๆ ทั่วโลกน่าจะส่งผลกระทบต่อการดำเนินงานของ Appen โดยกำหนดมาตรฐานทางจริยธรรมใหม่สำหรับการพัฒนาและประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI เราอาจเห็นการเปลี่ยนแปลงในด้านการรับมือข้อมูล การรับรองความยุติธรรมของแบบจำลอง และการแก้ไขข้อพิจารณาด้านจริยธรรม ซึ่งอาจนำไปสู่กระบวนการที่เข้มงวดมากขึ้นและอาจมีการปรับเปลี่ยนแนวทางของเราในการฝึกอบรมและตรวจสอบแบบจำลอง

ในวงกว้าง กฎระเบียบเหล่านี้น่าจะผลักดันอุตสาหกรรมไปสู่มาตรฐานทางจริยธรรมที่สูงขึ้น เพิ่มต้นทุนการปฏิบัติตาม และอาจชะลอการนวัตกรรมบางด้าน อย่างไรก็ตาม กฎระเบียบเหล่านี้จะผลักดันให้เกิดความรับผิดชอบและความโปร่งใสมากขึ้น ซึ่งอาจนำไปสู่การพัฒนา AI ที่มีความรับผิดชอบและยั่งยืนมากขึ้น

เมื่อเผชิญกับความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความลำเอียงใน AI คุณสามารถอธิบายได้อย่างไรว่า Appen รับรองว่าชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมแบบจำลอง AI นั้นมาจากแหล่งที่มีจริยธรรมและปราศจากความลำเอียง โดยเฉพาะในพื้นที่ที่ละเอียดอ่อน เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติและคอมพิวเตอร์วิชั่น?

เราทำงานอย่างแข็งขันเพื่อลดความลำเอียงโดยส่งเสริมความหลากหลายและความ包容ในการดำเนินโครงการของเรา มันให้กำลังใจที่จะเห็นว่าลูกค้าหลายรายของเรามุ่งเน้นไปที่การเก็บข้อมูลจากประชากรที่หลากหลายในงานเก็บข้อมูลและประเมินแบบจำลอง มีฝูงชนทั่วโลกที่อาศัยอยู่ในเกือบทุกประเทศ ทำให้เราสามารถรวบรวมข้อมูลจากมุมมองที่หลากหลายและประสบการณ์ ซึ่งสำคัญอย่างยิ่งในพื้นที่ที่ละเอียดอ่อน เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติและคอมพิวเตอร์วิชั่น

ตั้งแต่ปี 2019 เราได้กำหนดแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของเราใน Crowd Code of Ethics ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของเราในการส่งเสริมความหลากหลาย ความยุติธรรม และความเป็นอยู่ที่ดีของฝูงชน รวมถึงความมุ่งมั่นของเราในการจ่ายค่าจ้างที่ยุติธรรม รับรองว่าเสียงของฝูงชนได้รับการฟัง และรักษาความคุ้มครองความเป็นส่วนตัวอย่างเข้มงวด โดยการยึดหลักการเหล่านี้ เรามุ่งมั่นที่จะส่งมอบข้อมูลที่มีคุณภาพสูงซึ่งมาจากแหล่งที่มีจริยธรรมเพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI ที่มีความรับผิดชอบ

เมื่อ AI ถูกบูรณาการเข้ากับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น อุตสาหกรรมยานยนต์ การโฆษณา และ AR/VR Appen กำลังจัดตำแหน่งตัวเองเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับข้อมูลการฝึกอบรมที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวในภาคส่วนเหล่านี้อย่างไร?

ในช่วง 27 ปีที่ผ่านมา เราได้ให้ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวสำหรับอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งานที่หลากหลาย และเรายังคงพัฒนาไปตามความต้องการของลูกค้า

ตัวอย่างเช่น ในอุตสาหกรรมยานยนต์ เราทำงานร่วมกับบริษัทยานยนต์นำหน้าและผู้ให้บริการโซลูชันในรถยนต์ในการสร้างระบบเสียงในรถยนต์ ตอนนี้ เรากำลังช่วยลูกค้าในพื้นที่ใหม่ๆ เช่น การรวบรวมวิดีโอของคนขับเพื่อช่วยเพิ่มความปลอดภัยโดยการตรวจสอบการเบี่ยงเบนความสนใจของคนขับ

ในด้านการโฆษณา เราได้ช่วยแพลตฟอร์มโฆษณาระดับโลกในการปรับปรุงคุณภาพและความแม่นยำของโฆษณาสำหรับความเกี่ยวข้องของลูกค้าในโครงการระดับโลกที่มีการประเมินมากกว่า 7 ล้านครั้ง ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ตอนนี้ เนื่องจากแพลตฟอร์มเหล่านี้กำลังนำ AI ที่สร้างขึ้นมาใช้ ฝูงชนของเรากำลังประเมินไม่เพียงแต่ความเกี่ยวข้องของโฆษณาเท่านั้น แต่ยังช่วยประเมินคุณภาพของโฆษณาที่สร้างขึ้นด้วย

เราสามารถทำสิ่งเหล่านี้ได้โดยใช้แพลตฟอร์มการทำเครื่องหมายที่แข็งแกร่งของเรา ซึ่งสามารถปรับแต่งได้เพื่อสนับสนุนการทำงานที่ซับซ้อนและรูปแบบข้อมูลต่างๆ รวมถึงข้อความ เสียง รูปภาพ วิดีโอ และการทำเครื่องหมายหลายรูปแบบ ในที่สุด ความสามารถของเราที่จะเคลื่อนไปตามอุตสาหกรรมที่เปลี่ยนแปลงนั้นมาจากความเชี่ยวชาญที่ลึกซึ้งของเราในข้อมูลสำหรับการพัฒนา AI และความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับลูกค้า

Appen เป็นผู้นำในการให้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงสำหรับการใช้งาน AI หลากหลาย ในขณะที่ AI ที่สร้างขึ้นและ LLMs ยังคงพัฒนาและเปลี่ยนแปลงตลาดทั่วโลก คุณเห็นบทบาทของ Appen กำลังพัฒนาไปอย่างไร?

AI ที่สร้างขึ้นและ LLMs กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม และเราจะยังคงมีบทบาทสำคัญในการให้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงเพื่อสนับสนุนความก้าวหน้าเหล่านี้ เมื่อพูดถึงตลาดทั่วโลก ความสามารถของเราที่จะรวบรวมข้อมูลจากกว่า 200 ประเทศและมากกว่า 500 ภาษาจะมีคุณค่ามากขึ้น และเรามีประวัติที่เข้มแข็งในเรื่องนี้ เนื่องจากเราได้ช่วยบริษัทอย่าง Microsoft (MSFT ) เปิดตัวแบบจำลองการแปลภาษาได้มากกว่า 110 ภาษา

เมื่อการนำ LLMs ไปใช้เพิ่มขึ้น เราเห็นความต้องการที่เพิ่มขึ้นในการจัดตำแหน่งกับผู้ใช้ปลายทาง รวมถึงความสามารถในการท้องถิ่นเพื่อให้แน่ใจว่าภาษาและความแตกต่างทางวัฒนธรรมได้รับการแก้ไขในตลาดทั่วโลก เรามุ่งมั่นที่จะช่วยให้บริษัทต่างๆ พัฒนา AI ที่มีประสิทธิภาพและรับผิดชอบโดยการรับรองว่าข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมแบบจำลองนั้นมาจากแหล่งที่มีจริยธรรมและหลากหลาย

Appen เป็นที่รู้จักในการให้พลังแก่ LLMs ที่ทันสมัยที่สุดในโลก สิ่งใหม่ๆ ที่ Appen มุ่งเน้นในการปรับปรุงการทำเครื่องหมายข้อมูลและรวบรวมข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองเหล่านี้คืออะไร?

เรากำลังพัฒนากระบวนการทำเครื่องหมายและรวบรวมข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของ LLMs พื้นที่หนึ่งที่เราเน้นคือการปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของการทำเครื่องหมายข้อมูลผ่านเครื่องมือ AI ที่ช่วยให้กระบวนการบางส่วนเป็นอัตโนมัติและปรับปรุงมาตรฐานคุณภาพสูง

เราสามารถระบุจุดข้อมูลที่ต้องการการเข้าแทรกของมนุษย์เพิ่มเติม ซึ่งทำให้ความพยายามในการทำเครื่องหมายมุ่งเป้าไปที่จุดที่จะมีผลกระทบมากที่สุด เราได้บูรณาการคุณสมบัติในแพลตฟอร์มของเรา เช่น Model Mate ซึ่งสามารถช่วยเร่งการผลิตข้อมูลและปรับปรุงคุณภาพข้อมูล เรายังเน้นไปที่แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการจัดการผู้ร่วมให้ข้อมูล ซึ่งสำคัญเมื่อความซับซ้อนของงานเพิ่มขึ้น

ความสามารถในการเข้าใจประสิทธิภาพของผู้ร่วมให้ข้อมูลและให้ข้อเสนอแนะเพื่อปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลที่มนุษย์สร้างขึ้นอย่างต่อเนื่อง สิ่งเหล่านี้ช่วยให้เราสามารถให้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและขนาดใหญ่ที่จำเป็นในการให้พลังและปรับแต่ง LLMs ที่นำหน้าโลก

เมื่อคุณเข้ารับตำแหน่งใหม่ในฐานะ CEO สิ่งที่คุณให้ความสำคัญสูงสุดสำหรับ Appen ในช่วงไม่กี่ปีข้างหน้าคืออะไร และคุณวางแผนจะขับเคลื่อนการเติบโตของบริษัทในพื้นที่ AI ที่มีการแข่งขันสูงนี้อย่างไร?

เมื่อฉันเข้ารับตำแหน่ง CEO แผนกลยุทธ์ของฉันถูกออกแบบมาเพื่อให้แน่ใจว่า Appen จะเป็นผู้นำในภูมิทัศน์ AI ที่มีการแข่งขัน:

• การสนับสนุนการพัฒนาแบบจำลอง AI ที่สร้างขึ้น: ในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา AI ที่สร้างขึ้นได้กลายเป็นส่วนสำคัญของข้อเสนอทางบริการของเรา โดยมีรายได้ 28% ของกลุ่มมาจากโครงการที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่สร้างขึ้นในเดือนมิถุนายน 2024 เมื่อเทียบกับ 8% ในเดือนมกราคม เราเห็นโอกาสที่สำคัญในตลาด AI ที่สร้างขึ้น ซึ่งคาดว่าจะมีมูลค่าถึง 1.3 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2032 ตามการคาดการณ์ของอุตสาหกรรม
• การสนับสนุนการนำแบบจำลอง AI ที่สร้างขึ้นมาใช้: เราเห็นโอกาสในการเติบโตในภาคส่วนใหม่ๆ เมื่อองค์กรต่างๆ ใช้โซลูชัน AI ที่สร้างขึ้นสำหรับกรณีการใช้งานของตนเอง แม้ว่าเปอร์เซ็นต์ของโครงการ AI ที่สร้างขึ้นที่เข้าสู่การนำไปใช้จะยังคงต่ำ แต่เราคาดว่าปีงบประมาณ 2024/25 จะเป็นช่วงการเปลี่ยนแปลงที่การทดลองจะเข้าสู่การผลิต และขับเคลื่อนความต้องการข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและเฉพาะเจาะจง
• การปรับปรุงและทำให้กระบวนการเตรียมข้อมูลอัตโนมัติ: โดยใช้ AI สำหรับการประกันคุณภาพและทำให้บางขั้นตอนของกระบวนการเตรียมข้อมูลเป็นอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยให้เราสามารถปรับปรุงคุณภาพข้อมูลในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานและเพิ่มอัตรากำไรขั้นต้น
• การเปลี่ยนแปลงประสบการณ์ของผู้ทำงานฝูงชน: แพลตฟอร์ม CrowdGen ใหม่ของเราช่วยให้เราสามารถปรับขนาดโครงการได้อย่างรวดเร็วและยืดหยุ่นตามความต้องการของลูกค้า โดยใช้ AI สำหรับการกรองอัตโนมัติและการจับคู่โครงการ นอกจากนี้ยังช่วยให้เราสามารถปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ร่วมให้ข้อมูลได้ด้วยการสนับสนุนที่เป็นส่วนตัว Appen เป็นผู้บุกเบิกในการส่งเสริมความโปร่งใส ความหลากหลาย และความยุติธรรมในการจัดหาแหล่งข้อมูล และเรายังคงให้ความสำคัญกับ Crowd Code of Ethics ของเรา

สิ่งเหล่านี้จะช่วยให้ Appen มีการเติบโตและนวัตกรรมที่ยั่งยืนในภูมิทัศน์ AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม เราแนะนำให้ผู้อ่านที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมไปเยี่ยม Appen เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม