Mohammad Abu Sheikh, CNTXT AI’nin Kurucusu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Mohammad Abu Sheikh Orta Doğu ve Kuzey Afrika’da AI peyzajını dönüştürüyor, pasif tüketimden egemen yeniliğe doğru bir değişimi teşvik ediyor. CNTXT AI’nin CEO’su ve 10 milyon dolarlık bir AI fonunun kurucusu olarak, üç başarılı çıkış gerçekleştirdi ve bir milyar doların üzerinde finansman sağladı. Çalışmaları, dil, kültür ve veri egemenliğine dayalı bir AI ekosisteminin temelini oluşturuyor.

Bu bölgede kullanılmayan verilerin bolluğunu gördük. AI’yi ölçeklendirme sorunlarının çoğu, veri hazırlığının eksikliğinden kaynaklanıyordu – bu da sonunda AI hazırlığının eksikliğine yol açtı. Bu nedenle CNTXT AI’yi kurduk.

İlk olarak, LocAI’yi inşa ederken karşılaştığımız aynı sorunları çözmeye çalışıyorduk… AI71, TII ve G42 (IIAI) ile çalışırken bu zorlukları bizzat gördük. Bu sorunları çözdükçe, vizyon daha da netleşti ve iş büyümeye devam etti.

Arapça AI eğitimi için en büyük Arapça dijital kütüphanesini inşa etmenizin ardındaki en büyük zorluklar nelerdi ve bunları nasıl aştınız?

Kalite, en büyük zorluklardan biriydi. Bir diğeri, yüksek kaliteli Arapça verilerin sınırlı Verfügibilitiydi: Arapça, ciddiye alınmıyor. İnternette yalnızca küçük bir bölümü Arapça ve yalnızca tüm çevrimiçi içeriğin %3-5’i Arapçadır. Bu, neredeyse hiç yok. Bu sorunu, verileri dijitalleştirmek, oluşturmak ve düzenlemek için veri etiketleyicileri, annotatörleri ve veri bilimcilerini dağıtarak çözdük.

CNTXT AI, kültür ve hesaplama arasındaki kesişmede faaliyet gösterir. MENA bölgesine kültürel olarak ilgili çözümler inşa ederken, AI yeniliğini nasıl dengeliyorsunuz?

Temelinden itibaren kültürel olarak temellenmiş modeller inşa ediyoruz. Altyapından最終 ürüne kadar, kültür başlangıçtan itibaren gömülüdür – sonradan eklenmez. Belirli kültürler, lehçeler ve ihtiyaçlar düşünülerek tasarlıyor, yeniliyoruz ve inşa ediyoruz. Arapça, birçok lehçe ve kültürel bağlamı taşıyan bir dildir, bu nedenle yerel ülkeler için yerel ürünler inşa ediyoruz. Ve bunu, kendi ülkelerindeki yerel annotatörlerle, insanlarla çalışarak yapıyoruz.

Ayrıca LocAI’nin kurucu ortağı ve SMPL AI Fonu’nun liderisiniz. Bu girişimler, CNTXT AI’nin misyonunu nasıl tamamlıyor?

LocAI, uygulama katmanı – insanların gerçekten etkileşimde bulunduğu kısım. CNTXT AI tarafından inşa edilen veri ve altyapının doğrudan üzerine oturuyor. Bu, onu başarılı yapan şeydi: CNTXT AI tarafından sağlanan AI temelini gerçek dünya çözümlerine dönüştürüyor.

SMPL AI ise topluluğa geri vermekle ilgili. Erken aşamadaki startups’a yatırım yapmak ve bölgesel AI ekosistemini inşa etmeye yardımcı olmakla ilgileniyor. AI’yi kendimiz inşa ederken öğrendiğimiz araçları ve dersleri paylaşıyoruz, böylece kurucular daha hızlı büyüyebilir ve ortak tuzaklardan kaçınabilir.

Munsit, dünyanın en doğru Arapça konuşma tanıma modeli olarak adlandırıldı. Bu modelin geliştirilmesini ne teşvik etti ve neden şimdi?

Modelin geliştirilmesini teşvik eden şey basitçe ihtiyaç idi.

Her zaman gereksinimden inşa ediyoruz. Pazarda bakıyoruz ve manzaranın olgun olduğunu görüyoruz – hükümet ajansları ve özel müşteriler hep böyle bir çözüm istiyordu.

Mevcut modeller görevi yerine getiremedi. Çoğu, İngilizce teknoloji üzerine inşa edilmiş ve sonra uyarlanmıştır. Arapça için temelinden itibaren tasarlanmamışlar ve kesinlikle çözmemiz gereken özel sorunlar için değil.

Bu nedenle kendimize inşa etmeye karar verdik. Bu, Arapça için tasarlandı.

Munsit’in arkasındaki araştırma, zayıf bir şekilde denetlenen öğrenme yaklaşımını tanıtüyor. Bu nedir ve neden Arapça ASR’yi ölçeklendirirken bu gerekliydi?

Notasyon pahalıdır. Bu nedenle, büyük miktarda manuel transkript gerektiren geleneksel yöntemlerin ötesine geçmek zorundaydık. Zayıf bir şekilde denetlenen öğrenme, her ses dosyasını elle etiketlemeye gerek kalmadan ölçeklememizi sağladı – bu özellikle Arapça için önemlidir, çünkü sınırlı veri ve birçok farklı lehçe vardır.

Profesyonel olarak transkript edilmiş ses yerine, 30.000 saatlik etiketsiz Arapça konuşmayı başlattık. Otomatik kontroller kullanarak en iyi olanları oluşturan, filtreleyen ve temizleyen bir etiketleme.pipeline inşa ettik. Bu, insan transkripti olmadan yüksek kaliteli 15.000 saatlik bir veri seti sağladı.

Bu yaklaşım, gerçek yaşam durumlarındaki konuşulan Arapça’nın zenginliğini hızlı ve maliyet etkin bir şekilde yakalayarak modelimizi sıfırdan eğitmeyi mümkün kıldı. Bu yöntemden olmadan, bu ölçekte bir Arapça ASR sistemi inşa etmek yıllar ve milyonlarca dolarlık manuel çaba alacaktı.

Munsit, OpenAI, Microsoft (MSFT ) ve Meta’dan modelleri birden fazla benchmark’te geride bıraktı. Bu başarı, Arapça AI yeniliğinin geleceği hakkında ne diyor?

Arapça AI’nin geleceği bizim ellerimizde; ve bu başarı tam olarak bunu kanıtlıyor. Artık teknolojiye sahip olmadığımız veya bölgemizi önceliklendirmeyen üçüncü taraflara bağımlı kalmak için artık karşılayamayız.

Munsit, bölgeden, bölgede, yerel yeteneklerle yerel sorunları çözmek için dünya sınıfında AI inşa edebileceğimizi gösteriyor. Bu, Arapça AI’nin bir sonraki dalgasının içeriden geleceğinin açık bir işareti.

Munsit’in gelecekteki sürümlerinin nasıl gelişeceğini görüyorsunuz ve CNTXT’de Arapça ses AI’nin bir sonraki cephesi neler?

Sadece bekleyip göreceksiniz. Söyleyebileceğim şey, Munsit ve şu anda CNTXT AI’de inşa ettiğimiz diğer modeller tarafından güçlendirilen yeni, taze Arapça AI çözümleri paketinin yolda olması.

Sık sık “egemen AI”nin öneminden bahsedin. Bu terim size ne anlama geliyor ve neden Körfez ve daha geniş MENA bölgesi için kritik?

Bana göre egemen AI, geleceğimizi şekillendiren veri, altyapı ve modeller üzerinde tam mülkiyet ve kontrol sahibi olmak anlamına geliyor. Bu, bizim kaderimize sahip olmamız gerektiği için kritik.

Veri egemenliği her şey. Veri kıymetli ve elimizde kalmasını sağlamak zorundayız.

Geleceğimizi başkalarına inşa ettirmeye ve teknolojiyi bizim için inşa ederken boş oturmayı karşılayamayız. Bu bölgedeki AI’nin geleceği bu bölgeden gelecektir. Tam da bunun üzerinde çalışıyoruz.

CNTXT AI’nin, önümüzdeki beş yıl içinde Orta Doğu’daki AI ekosistemini nasıl şekillendireceğini görüyorsunuz?

Gerçek AI hazırlığını sağlayarak. Giriyoruz, şirketlerin ve hükümetlerin neye ihtiyacı olduğunu anlıyoruz, veri ve AI stratejilerini inşa ediyor ve sonra bunları inşa etmeye, test etmeye, dağıtmaya ve ölçeklemeye yardımcı oluyoruz.

Veri yeni petroldur, o halde yapılandırılmamış veri, işlenmeden petrol gibidir – potansiyelli ancak işlenene kadar işe yaramaz. Bu nedenle CNTXT AI’yi, organizasyonların verilerini temizlemelerine, yapılandırmalarına ve etkinleştirmelerine yardımcı olmak için inşa ettik. Çünkü gerçek AI dönüşümü buradan başlıyor.

Hem girişimci hem de yatırımcı olarak, ortaya çıkan pazarlarda AI startups inşa eden diğer kuruculara ne tür tavsiyelerde bulunurdunuz?

Şimdi başlayın. Hızlı hareket edin. Hızlı başarısız olun, daha hızlı öğrenin ve devam edin.

En önemli şey, gerçek sorunlara çözüm üretmektir. Yerel kullanıcıları dinleyin, sadece hype’ı değil. Ortaya çıkan pazarlarda alaka ve adaptasyon anahtardır.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular CNTXT AI ziyaret edebilir.