Jeff Kofman, Trint’in Kurucu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Jeff Kofman, Trint’in Kurucu ve CEO’su, ABC, CBS ve CBC News’de 30 yıllık bir kariyerin ardından, el ile transkript yapmanın getirdiği zorluklardan ve her hikayenin gereksiz yere yavaşlamasından bıktı. 2014 yılında Jeff ve bir grup geliştirici, AI’yi kullanarak ağır işleri hallettiler ve Trint doğdu.

Bugün Trint, transkripttan düzenleme araçlarına, gerçek zamanlı işbirliğinden dışa aktarıma ve yayınlamaya kadar her aşamasını kolaylaştıran bir AI destekli SaaS platformudur. Haber odaları, podcast’ler, yerel işletmeler ve küresel organizasyonlar için hikayelerini daha hızlı ve kolay bir şekilde paylaşmalarını sağlar.

Siz 30 yıllıkistinguished bir kariyeriniz var ABC, CBS ve CBC News’de, geleneksel el ile transkript ile ilgili olarak karşılaştığınız bazı sorunlar nelerdi?

Ben her gün bir gazeteci olarak el ile transkriptın getirdiği zorlukları yaşadım. Trint’i icat edip inşa etme fikrine sahip olmamdan çok önce, neden daha iyi bir yol olmadığını merak ediyordum.

El ile transkript her zaman TV muhabiri olarak benim iş akışım中的 bir engeldi. Röportajlarımı yapardım, bir haber konferansını dinlerdim, araştırmalarımı okurdum, görüntülerimi izlerdim ve SONRA… yapımcım ve ben Transkript Karanlık Deliği‘ne girerdik.

TV haberlerimi yazmak için kullanmak istediğim alıntıların veya ses bitelerinin precisa transkriptlerine ihtiyacım vardı. Ne dediğini ve o ses biteinin ne kadar sürdüğünü bilmem gerekiyordu. Bu, bir ekran odasında veya masamızda kulaklık takarak, ÇAL sonra DURAKLAT makinesini çalıştırmak anlamına geliyordu. Sonra bazı kelimeleri yazardım. Sonra ÇAL. DURAKLAT. Ve tekrarlayardım. Bu saatlerce sürebilirdi. Çok sıkıcı. Çok gerekli.

Trint 2014 yılında lanz edildi, bu fikir nasıl doğdu?

Asla bir teknoloji adamı olacağımı düşünmedim. Bu şans eseri oldu.

2013 yılında bazı yazılım geliştiricilerle casual bir konuşma yaptım ve onlar bazı temel deneyler yapmışlardı (transkript değil).

Masumane bir şekilde sordum: neden otomatik konuşma metne transkript kullanamıyormuşum?

Birinin bana neden bunu yapmak istediğimi sorduğunu hatırlıyorum.

Cevap verdim: çünkü el ile transkript, gazeteci olarak benim işimde bir ağrı noktası, buna katlanamıyorum.

İletişimde kaldık ve bazı deneyler yaptık. Hızlı bir şekilde, geleceği icat ettiğimizi anladık. Bir yıl sonra ABC News’deki Londra muhabirliği işimden ayrıldım ve Trint’i inşa etmeye başladık.

O erken günlerde bir transkript servisi lanz etmekle ilgili olarak karşılaştığınız bazı zorluklar nelerdi?

Otomatik transkript ayrı bir sorun. Röportajcılar ve içerik yaratıcılarının iş akışını yaşamayan insanlar, nasıl hikayeler oluşturduklarını anlamazlar. Erken günlerde bazı çok zengin melek yatırımcılarla görüşmek için toplantı yaptığımı hatırlıyorum ve onlar neden bana benzeri gazetecilerin transkriptlere ihtiyacı olduğunu anlamakta zorluk çektiler.

Sanırım bu bugün daha kolay. Biz hepimiz içerik yaratıcılarıyız.

Trint’te şu anda kullanılan farklı makine öğrenimi algoritmaları nelerdir?

Çok zeki bir mühendis ve veri bilimcileri ekibimiz var ve onlar her zaman ellerine ne geçerse ona çalışıyorlar ve hayal güçlerinin onları götürdüğü her yere gidebiliyorlar. Anlayacağınız gibi, odak noktamız, otomatik transkriptin nasıl içerik yaratıcılarının iş akışını hızlandırabileceğine yönelik. Bu, konuşma, konuşmacılar, diller ve akustiğe yönelik NLP ve konuşma işleme algoritmalarının bir parçası olması anlamına geliyor. Ancak zengin transkript, içeriklerine daha fazla bağlam verebilmemizi sağlıyor, hepsini daha aranabilir hale getiriyor ve sonunda gerçekten önemli anları bulmalarını ve onları izleyicilerine mümkün olduğunca hızlı bir şekilde ulaştırmalarını sağlıyor.

Şu anda hangi diller sunuluyor ve farklı diller arasında transkript kalitesi bakımından bir fark var mı?

Transkript oluşturabileceğimiz yaklaşık 45 dil sunuyoruz ve sürekli olarak daha fazlasını ekliyoruz. Bazıları “beta” aşamasında, diğerleri daha olgun, bu da transkript modellerini oluşturan eğitim veri kümelerinin büyüklüğüne bağlı. Her dil için modellerimizin doğruluğunu sürekli olarak ölçüyoruz ve böylece modellerimizi geliştirebiliyoruz ve performanslarını iyileştirebiliyoruz.

Sürekli olarak yeni modellerin ortaya çıkıp çıkmadığını görmek için araştırıyoruz, böylece bunları güvenli ASR işleme ortamımıza getirebiliyoruz.

Ama sadece transkript ettiğimiz diller değil, müşterilerimiz aynı zamanda bu transkripti几乎 herhangi bir dilde çevirebiliyor.

Transkript dışında, Trint içerik oluşturma iş akışını iyileştirmek için tasarlanmış bir AI destekli SaaS platformudur, sunulan diğer bazı araçları tartışabilir misiniz?

Trint’in kalbinde AI destekli transkript yatıyor olsa da, bizim için önemli olan, bu transkriptlerin kullanıcılarımıza neden faydalı olduğu ve onları mümkün olduğunca hızlı ve kolay bir şekilde değerlendirmelerine nasıl yardımcı olabileceğimiz.

Bu, iş akışlarını derinlemesine anlamamız ve her adımda mümkün olduğunca sorunsuz bir deneyim sunmaya çalışmamız anlamına geliyor.

Sonuçta, bir basın toplantısını, röportajı veya herhangi bir etkinliği, herhangi bir zamanda, herhangi bir dilde yakalamak ve bundan yararlanmak istiyoruz. Bu, canlı transkripti doğrulamak, paylaşmak ve çevirmek için kolay olması anlamına geliyor.

Mobil uygulamamız, bunu sadece bir telefonunuz varsa bile yapabilmenizi sağlar ve ekibinize güvenli bir şekilde iletilmesini sağlar, hatta bağlantı zayıf olsa bile.

Story Builder, tüm içeriklerinizdeki önemli anları bulmanıza ve bunları yeni bir anlatıya dönüştürmenize olanak tanır. Bu, video düzenleme için bir rough cut, bir podcast transkripti veya bir makale olabilir. Metni ses olarak kullanmanız gerekirse, işbirliği düzenleyici de burada yardımcı olabilir.

Siz ayrıca StoryTech adlı bir podcast’in sunucususunuz, bu, teknolojinin hikayeleri nasıl şekillendirdiğini inceliyor. Bu podcast hakkında daha fazla bilgi verebilir misiniz, dinleyicilerin neler bekleyebileceklerini ve neden dinlemeleri gerektiğini açıklayabilir misiniz?

StoryTech, aslında benim iki kariyerimin kesişme noktası: bir muhabir ve bir teknoloji mucidi. Hikayelerin nasıl anlatıldığını şekillendiren teknoloji ve inovasyonu inceliyor.

İlk bölümler, Game of Thrones’da buz duvarını nasıl CGI kullanarak indirdiklerini ve 1920’lerde 35mm Leica kamerasının icadının nasıl foto muhabirliğine ve LIFE dergisinin yaratılmasına yol açtığını inceliyor.

Teknolojinin hikaye anlatımı üzerindeki etkisine bayılıyorum. Bu, StoryTech’in hakkında olduğu şey.

Trint için geleceğinizdeki vizyonunuz nedir?

Bu, günümüzde her inovatörün uğraştığı bir zorluk. İnovasyonun hızlı temposu, ürünüm için hangi fırsatları açığa çıkarıyor?

Müşterilerimiz, iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre edilen basit, sezgisel verimlilikler sunan bir ürün istiyor. Bu, transkriptin çok ötesine geçmek anlamına geliyor.

Trint, ses, yüz, sentiment, bağlam, gerçekler ve yalanlar gibi şeyleri tanımlamak için AI’yi kullanacak. Bu, herhangi bir dilde yapılacak ve o dilde konuşulurken tercüme edilecek. Anahtar, bunu ve çok daha fazlasını diğer ürünlerle entegre ederek tek bir sorunsuz iş akışı oluşturmak.

Trint’in gazetecileri, yazarları ve içerik yaratıcılarını değiştireceğini görmüyorum. Onları işlerinin monotonluğundan kurtararak yaratıcılıklarına odaklanmalarını sağlamak hakkında. Geleceği hayal etmek heyecan verici. Yalan söylemeyeceğim: aynı zamanda ürkütücü.

Teşekkür ederim için harika röportaj, okuyucular daha fazla bilgi öğrenmek için StoryTech podcast’ini izlemelidir.