Bright Data CEO’sü Or Lenchner – Röportaj Serisi

Or Lenchner, Bright Data’nın CEO’su, 2018’den beri lider web veri toplama platformunu yönetiyor ve bunun genişlemesini, inovasyonunu ve 100 milyon doların üzerinde yıllık gelire ulaşmasını sağlıyor. Bright Data, Fortune 500 şirketlerine, önde gelen işletmelere, ünlü üniversitelere ve kamu kurumlarına gerçek zamanlı ve büyük ölçekli olarak halka açık web verilerine erişim imkanı tanıyor. Lenchner, halka açık web verilerinin açık ve erişilebilir tutulmasının önemini vurgulayan bir savunucudur ve bu verilerin inovasyonu teşvik etmede kritik bir rol oynadığını belirtiyor.

Veri ve yapay zeka dünyasına olan ilginiz nasıl başladı ve 2018’de CEO olarak görevinize başladığınızdan beri Bright Data’nın misyon ve vizyonunu nasıl şekillendirdiniz?

Her zaman veri gücüne ilgi duydum, özellikle kararları nasıl etkileyebileceği ve inovasyonu nasıl teşvik edebileceği konusunda. Veri doğru kullanıldığında, iş dünyasında şeffaflık sağlayabilir. Bright Data’nın CEO’su olarak 2018’de görevime başladığım zaman, yapay zeka araştırmacıları ve işletmelerin halka açık web verilerini nasıl topladıkları ve kullandıkları konusunda yardımcı olmak için bir fırsat elde ettim.

Yapay zeka ekipleri büyük ölçekli halka açık web verilerini toplarken hangi ana zorluklarla karşılaşıyorlar ve Bright Data bu zorlukları nasıl gideriyor?

Ölçeklenebilirlik, yapay zeka ekipleri için en büyük zorluklardan biri. Yapay zeka modelleri büyük miktarda veri gerektirdiği için, verilerin verimli bir şekilde toplanması kolay bir iş değildir. Ayrıca, yapay zeka modelleri sadece eğitim aldıkları verilerin kalitesine göre iyi performans gösterebileceği için, ekiplerin taze ve yüksek kaliteli verilere erişimi sürekli bir zorluk teşkil etmektedir. Bu, özellikle web gerçek zamanlı olarak değiştiğinde daha da önemlidir.

Diğer bir önemli endişe, uyum sağlama. Veri gizliliği yasaları ve gereksinimleri sürekli olarak değiştiği için, yapay zeka ekiplerinin bu değişikliklerden haberdar olması gerekir. Ayrıca, botlara karşı koruma mekanizmaları uygulayan web siteleri ile nasıl başa çıkacaklarını anlamaları gerekir, bu da veri toplama sürecini complicate edebilir.

Bright Data’da inşa ettiğimiz platform, bu zorlukları gideriyor. Ölçeklenebilir, otomatik veri toplama sunuyoruz ve gerçek zamanlı veri sağlıyoruz. Yapay zeka tabanlı araçlarımız, verilerin temizlenmesini ve doğruluğunun sağlanmasını sağlıyor. Yasal ve etik veri toplama için sıkı önlemler aldık. Amacımız, yapay zeka ekiplerinin büyük modeller inşa etmeye odaklanmasını sağlamak, biz ise veri toplama karmaşıklıkları ile ilgileniyoruz.

Yüksek kaliteli web verilerinin yapay zeka model performansı üzerindeki etkisi nedir ve verilerin doğruluğunu sağlamak için en iyi uygulamalar nelerdir?

Yüksek kaliteli veri, tam, önyargıdan uzak ve en önemlisi doğru olan veridir. Veri eksik veya tutarsızlıklar ve hatalar içeriyorsa, ortaya çıkan yapay zeka modeli beklentilere uygun performans göstermez.

Doğruluk sağlamak için, güvenilir kamu kaynaklarından veri toplamak en iyisidir. Sadece birkaç veya daha da kötüsü, tek bir veri kaynağından veri toplamak, eksiklik gibi sorunlara yol açar. Birden fazla kaynaktan veri toplamak, verilerin çapraz referansını ve daha dengeli ve temsil edilen bir veri seti oluşturmayı sağlar. Ayrıca, organizasyonlar otomatik veri doğrulama ve temizleme yapmalıdır, böylece hatalı ve tutarsız verilerin verimli bir şekilde ortadan kaldırılmasını sağlar.

Bright Data’da, bu faktörleri dikkate alıyoruz. Yapay zeka ekiplerine, doğruluğu doğrulanan ve gerçek zamanlı veri sağlıyoruz, böylece modellerini güvenle eğitebilirler.

Şu anda halka açık web veri toplamasının en büyük etik endişeleri nelerdir?

Özel hayatın gizliliği, halka açık web veri toplamasının en büyük endişelerinden biri. İnsanların verilerinin kötüye kullanılmasından endişe ediyorlar. Verilerin gizli tutulmasını sağlamak için, şeffaflık önemlidir. Veri toplamakta olan organizasyonlar, topladıkları verilerin neler olduğunu açıklamalıdır. Halka, verilerinin etik rehberlik çerçevesinde kullanıldığını güvence altına almak önemlidir.

Diğer bir önemli endişe, tekelcilik. Bazı büyük şirketler, inovasyonu teşvik etmek ve yapay zeka modellerini eğitmek için gerekli olan bilgiye erişim sağlayan büyük miktarda veriye sahiptir, bu da sadece birkaç büyük oyuncunun bu bilgilere erişimi olduğu anlamına gelir. Bu, olması gereken değildir. Halka açık web verilerine, işletmeler, araştırmacılar ve geliştiricilerin erişimi olmalıdır, böylece yapay zeka geliştirme sadece birkaç büyük oyuncunun elinde değildir.

Etik, Bright Data’da bir sonra düşünülen şey değildir, her kararımızda temel aldığımız bir şeydir. Sadece endüstri standartlarını takip etmiyoruz, onları belirliyoruz. Veri toplama endüstrisinde, doğru etik standartlarını tanımlamada liderlik ediyoruz. Halka açık web verilerine, sorumlu, şeffaf ve küresel düzenlemelere uygun bir şekilde erişimi sağlamak istiyoruz.

Bright Data, büyük ölçekli veri toplama imkanını sunarken, küresel veri gizliliği düzenlemelerine nasıl uyumlu kalıyor?

Organizasyonumuz, veri toplama ve kullanımına ilişkin küresel yasal ve düzenleyici gereksinimlere uymaya bağlıdır. GDPR, CPRA, CCPA ve diğer ilgili düzenlemelere uymak için çalışıyoruz. Ayrıca, sadece meşru kullanıcıların platformumuza erişebilmesi için Know Your Customer (KYC) protokollerini sıkı bir şekilde takip ediyoruz. Veri çözümlerimize, sadece meşru işletmeler ve araştırmacılara erişimi sağlayabiliriz.

Kabul Edilebilir Kullanım Politikamız, hangi verilerin toplanabileceği ve hangilerinin toplanamayacağı konusunda net bir çerçeve çiziyor. Bu, sorumlu kullanım anlamına geliyor. Düzenlemeleri sürekli olarak izleyen bir uyum ekibimiz var, böylece en son yasal ve düzenleyici gereksinimlere uygun olduğumuzdan emin olabiliriz.

Bununla birlikte, halka açık web verilerine erişimin açık kalması gerektiğine inanıyoruz. Amacımız, yapay zeka ekiplerine ihtiyaç duydukları verilere erişimi sağlamak, aynı zamanda gizlilik ve yasal standartlara uymaktır.

İşletme büyümesini, etik veri toplama uygulamalarını sürdürmekle nasıl dengeliyorsunuz?

Etik ve büyümeyi, birbirini dışlayan şeyler olarak görmüyoruz. Müşterilerimizin güveni ve onlarla kurduğumuz ilişki, bizim için en önemli konulardır. Uzun vadeli başarıyı, sadece şeffaf koşullarda ve geçerli yasalara uygun olarak veri topladığımızda elde edebileceğimizi anlıyoruz.

Bu nedenle, kullanıcılarımız için sıkı bir onay süreci uyguluyoruz. Bu, topladığımız verilerin etik bir şekilde kullanılmasını sağlamak için tasarlanmıştır. Müşterilerimizi ve halkı korumak için, uyum ve güvenlik için zaman, çaba ve kaynak ayırmaktayız. Etik veri toplama uygulamalarına uyarak, hem işletme hem de sorumlu ve şeffaf bir yapay zeka ekosisteminin kurulmasına katkıda bulunarak başarılı oluyoruz.

Veri gizliliği düzenlemelerindeki değişikliklere Bright Data nasıl uyum sağlıyor?

Veri kullanım süreçlerimizin ve politikalarımızın, ilgili yasalar ve düzenlemelerdeki değişikliklere göre değişmesi gerektiğini anlıyoruz. Bu nedenle, düzenli olarak yasal uzmanlarla danışıyor ve düzenleyici kurumlarla iletişim kuruyoruz. Ayrıca, yasama organları ve politika oluşturma süreçlerine katılıyoruz, anlamlı veri düzenlemeleri oluşturmak için girdi sağlıyoruz. İnovasyon ve veri gizliliği arasında bir denge kurmaya çalışıyoruz.

Veri toplama ve kullanım çerçevemiz, yeni yasalar çıkarıldıkça ve düzenlemeler revize edildiğinde evrimleşiyor. Uyum ekibimiz, platformumuzun her zaman tam olarak uyumlu olmasını sağlamak için veri kullanım politikalarımızı proaktif olarak güncelliyor. Ayrıca, müşterilerimize etik veri kullanımını teşvik etmek için eğitim girişimlerinde bulunuyoruz.

Şirketlerin farkında olması gereken yapay zeka veri toplama trendleri nelerdir?

Gerçek zamanlı veri toplama, günümüzün yapay zeka modelleri için bir zorunluluk haline geliyor. Yüksek doğruluk seviyesinde ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek için en güncel ve taze verilere erişmeleri gerekiyor.

Diğer bir önemli trend, sentetik veri kullanımının artması, özellikle veri artırma için yapay zeka tarafından üretilen verilerin gerçek dünya senaryolarından toplanan veri setlerini tamamlayabilmesi.

Açıklayıcı yapay zeka追求ü de güçlü bir ilgi görüyor. Mevcut yapay zeka modellerinin çoğu, karar alma süreçlerinde şeffaflık eksikliği nedeniyle “kara kutu” etkisine sahip. Şirketler, yapay zeka modellerinin nasıl kararlar aldıklarını açıkladıkları bir paradigmayı değiştirmeye çalışıyorlar.

Son olarak, şirketler artan veri gizliliği endişelerine dikkat ediyor. Bu nedenle, veri gizliliği koruma yöntemleri, örneğin federated learning, popüler hale geliyor. Organizasyonlar, kullanıcı verilerini tehlikeye atmadan yapay zeka modellerini eğitmek istiyor.

Bu trendlerin üzerindeyiz, böylece yapay zeka ekiplerinin rekabet avantajını sürdürebilmeleri için çözümler oluşturabiliyoruz.

Yapay zeka tabanlı ajanlar ve otomasyon, veri toplama manzarasını nasıl değiştirecek?

Şu anda, yapay zeka modelleri genellikle insan müdahalesi ile işlenen ve temizlenen yapılandırılmış veri setleri kullanıyor. Bu veri setleri ayrıca ön işleme, temizleme ve diğer işlemlerden geçiyor. Ancak yakın gelecekte, yapay zeka ajanlarının ortaya çıkması ile birlikte, büyük ölçekli ve gerçek zamanlı web verilerini otomatik olarak toplama ve işleme imkanı sağlanacak.

Bright Data’da, bu ajanların dağıtımını ve gelişimini destekleyen altyapıyı oluşturduk. Yüksek kaliteli, gerçek zamanlı web verilerine erişim imkanı sunuyoruz, böylece gelişmiş yapay zeka sistemleri sürekli olarak dinamik web verilerine bağlanabilir, onlardan öğrenebilir ve büyüyebilir.

Yapay zeka ajanları, endüstrileri dönüştürebilir, çünkü yapay zeka sistemlerine, durağan ve insan tarafından işlenen verilere değil, sürekli değişen web verilerine erişim imkanı sağlar. Bu, bankacılık veya siber güvenlik gibi sektörlerde, en güncel gerçekleri yansıtan kararlar alabilen yapay zeka chatbotlarına yol açabilir. Bu, büyük verimlilik kazanımları ve daha fazla otomasyon alanı sağlar.

Bright Data’da, sadece bu dönüşümü sağlıyoruz, aynı zamanda yapay zeka’nın bir sonraki neslini getirecek teknolojiyi tanıtıyoruz. İşletmelere ve yapay zeka ekiplerine, operasyonları için yapay zeka ajanlarının tam potansiyelini kullanmalarında yardımcı olmaktan heyecan duyuyoruz.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular Bright Data‘yı ziyaret edebilir.