Ryan Kolln, Appen’in CEO’su – Röportaj Serisi

2018 yılında Appen AI’nin Kurumsal Gelişim Başkan Yardımcısı olarak katıldı, Figure Eight ve Quadrant gibi stratejik satın almaları yönetti ve Çin ve Federal bölümlerin kurulmasına destek oldu. CEO olarak atanmadan önce, küresel operasyonlar ve stratejiyi denetleyen İşletme Başkanı olarak görev yaptı.

Teknoloji ve telekomünikasyon alanında 20 yılı aşkın deneyime sahip olarak, kariyer yolunuz Appen’i hızla değişen AI peyzajında liderlik etme şeklinizi nasıl etkiledi?

Kariyerim, ağları oluşturmak ve optimize etmek için büyük miktarda veri, analiz ve yenilikçi çözümler içeren bir telekomünikasyon mühendisi olarak başladı.

NYU’dan MBA derecemi aldıktan sonra, bu, daha büyük stratejik sorulara odaklanan teknoloji stratejisi ve birleşme ve satın alma liderlik rollerine dönüştü, Örneğin, ortaya çıkan eğilimler, yatırım fırsatları ve iş modelleri. Bu geçmiş, bana hem teknik hem de iş açısından ortaya çıkan teknolojiler hakkında derin bir anlayış kazandırdı.

Appen’de, AI ve veri arasındaki kesişmede çalışıyoruz ve deneyimlerim, şirketin hızlı değişen AI alanında karmaşıklıkları navigasyon yapmasına ve ses tanıma, NLP, öneri sistemleri ve şimdi generatif AI gibi büyük gelişmeler yoluyla ilerlemesine izin verdi. AI, küresel olarak endüstrileri dönüştürmeye devam ederken bu stratejik vizyon kritiktir.

Siz 2018’den beri Appen’desiniz ve Figure Eight ve Quadrant gibi büyük satın almaları yönetiyorsunuz. Bu stratejik hamleler, Appen’i AI veri hizmetlerinde lider konumuna nasıl getirdi ve şirket için bir sonraki büyük fırsatı nasıl görüyorsunuz?

Figure Eight ve Quadrant’ın satın alınması, özellikle veri anotasyonu ve coğrafi konum inteligansı gibi alanlarda AI veri kapasitemizi genişletmek için kilitti. Figure Eight’in veri anotasyonu platformu özellikle etkiliydi. Platform çok özelleştirilebilir ve birçok farklı domaine yönelik çalışmalarda kullandık. Daha yakın zamanda, çoğu generatif AI veri akışını çalıştırmak için platformu kullanıyoruz.

Satın almaların yanı sıra, yaklaşık 5 yıl önce Appen China adlı bir operasyon kurduk. Şimdi Çin’deki en büyük AI veri şirketiyiz ve gelirimiz en yakın rakiplerimizin iki katına ulaştı.

İleriye bakıldığında, Appen için odak, generatif AI’nin geliştirilmesini ve benimsenmesini desteklemektedir. Hem model oluşturucular hem de generatif AI’yi ürünlerine ve operasyonlarına entegre etmek isteyen şirketler için önemli büyüme fırsatları vardır. Sadece en büyük AI dalgasının başındayız hissini uyandırıyoruz.

AI model geliştirme sürecinde veri kalitesi kritik bir rol oynamaktadır. Appen, özellikle yüksek kaliteli LLM eğitim verisi talebinin arttığı dönemde, verilerin doğruluğu, çeşitliliği ve ilgiliğini nasıl sağlar?

Appen’in gücü, yüksek kaliteli veriyi tutarlı bir şekilde ve büyük ölçekte oluşturabilme yeteneğimizdir. Müşterilerimizle yakın çalışarak AI model hedeflerini anlıyor ve çok katmanlı bir yaklaşım kullanarak, otomasyon araçlarını ve insan geri bildirimi birleştirerek onların ihtiyaçlarına uygun yüksek kaliteli veri geliştiriyoruz. 200’ün üzerinde ülkede 1 milyondan fazla küresel işgücümüz, bize geniş bir perspektif ve deneyim yelpazesi sunarak veri toplama imkanı sağlar. Katı kalite kontrolü ve geri bildirim döngüleri aracılığıyla, verilerin doğru, tutarlı ve ilgili olduğunu ve AI modellerinin performansını etkili bir şekilde iyileştirebileceğini garantileyebiliriz. Bu, AI sistemlerinin gerçek dünya ortamlarında etkili bir şekilde çalışabilmesini sağlar ve ayrıca LLM’ler için dayanıklılık ve önyargı azaltma konusunda da faydalı olabilir.

Sentetik veri oluşturma popülerlik kazanmaktadır ve Appen’in Mindtech’e yaptığı yatırım, bu alandaki ilginizi göstermektedir. Sentetik veya web kazıma verisi yerine kalabalık kaynaklı verilerin AI modellerini eğitmek için kullanılmasının avantajları ve dezavantajlarını tartışabilir misiniz ve sentetik verilerin Appen’in uzmanlaştığı kalabalık kaynaklı verilere nasıl tamamlayıcı olabileceğini görüyorsunuz?

Yüksek kaliteli veri kritiktir, ancak üretimi pahalı ve zaman alıcı olabilir, bu nedenle sentetik veri dikkat çekmektedir. Geleneksel AI/ML görevleri için, özellikle sağlık ve finans gibi kişisel bilgilerin kullanıldığı endüstrilerde, iyi çalışır, çünkü kişisel bilgileri kullanmaktan kaçınır.

Ancak sentetik veri, gerçek dünya verisinin derinliği ve nüansından genellikle yoksundur, özellikle de çeşitlilik ve derin uzmanlık gerektiren karmaşık Generatif AI görevleri için. Ayrıca orijinal veriden hataları veya önyargıları devam ettirebilir. LLM’ler için yaygın olarak kullanılan web kazıma verileri, düşük kaliteli içerik, önyargı ve yanlış bilgilendirme sorunları sunar ve dikkatli bir şekilde küratörlük gerektirir.

Kalabalık kaynaklı veri, Appen’in uzmanlaştığı alan, “gerçek dünya” verisi olarak kalır. İnsan uzmanlığı, AI modelinin doğruluğunu iyileştirmek ve insan değerleri ile uyumlu olmasını sağlamak için gerekli olan çeşitli ve karmaşık verilerin oluşturulmasında hayati önem taşımaktadır.

Sentetik veriyi, insan anotasyonlu verilerimize tamamlayıcı olarak görüyoruz. Sentetik veri belirli adımları hızlandırabilirken, insan etiketli veriler, modellerin gerçek dünya çeşitliliğini yansıttığını garantiler. Birlikte, AI için yüksek kaliteli eğitim verisi oluşturmak için dengeli bir yaklaşım sağlar.

AB AI Yasası ve diğer küresel düzenlemeler, AI geliştirme etrafındaki etik standartlarını şekillendirmektedir. Bu düzenlemelerin Appen’in operasyonlarını ve daha geniş AI endüstrisini gelecekte nasıl etkileyeceğini görüyorsunuz?

AB AI Yasası ve benzeri küresel düzenlemeler, AI model geliştirme ve performansı için yeni etik standartları belirleyerek Appen’in operasyonlarını etkileyecektir. Verileri nasıl ele aldığımız, model adilliğini nasıl sağladığımız ve etik endişelerle nasıl başa çıktığımız konusunda değişiklikler görebiliriz. Bu, daha katı süreçlere ve yaklaşımımızda potansiyel ayarlamalara yol açabilir.

Genel olarak, bu düzenlemeler endüstrinin daha yüksek etik standartlara doğru ilerlemesine, uyumluluk maliyetlerinin artmasına ve bazı yeniliklerin potansiyel olarak yavaşlamasına neden olacaktır. Ancak, daha büyük sorumluluk ve şeffaflık için çaba gösterecektir, bu da sonunda daha sorumlu ve sürdürülebilir AI gelişimine yol açabilir.

AI’de önyargı konusunda artan endişelerle, Appen’in AI modellerini eğitmek için kullanılan verilerin etik olarak temin edildiğini ve özellikle doğal dil işleme ve bilgisayar görme gibi duyarlı alanlarda önyargıdan arınmış olduğunu nasıl garantileyebilirsiniz?

Önyargıyı azaltmak için projelerimiz boyunca çeşitliliği ve kapsayıcılığı teşvik ediyoruz. Müşterilerimizin çoğunun veri toplama ve model değerlendirme görevlerinde geniş demografiyi yakalamaya odaklandığını görmek cesaret verici. Dünyanın çoğunda bulunan küresel kalabalığımız, bize geniş bir perspektif ve deneyim yelpazesi sunarak veri toplama imkanı sağlar. 2019’dan beri, Crowd Code of Ethics adlı en iyi uygulamalarımızı formalize ettik, bu da çeşitlilik, adillik ve kalabalık refahına olan bağlılığımızı göstermektedir. Bu ilkeleri destekleyerek, AI geliştirme için sorumlu AI sistemlerinin etkili bir şekilde çalışabilmesi ve ayrıca dayanıklılık ve önyargı azaltma konusunda faydalı olabilmesi için yüksek kaliteli, etik olarak temin edilmiş veri sağlamayı hedefliyoruz.

AI, otomotiv, reklamcılık ve AR/VR gibi endüstrilere entegre olurken, Appen bu sektörlerdeki eğitim verisi talebinin artan ihtiyacını karşılamak için nasıl konumlandırıyor?

27 yılı aşkın bir süredir, çeşitli endüstriler ve kullanım durumları için özel eğitim verisi sağladık ve müşteri ihtiyaçlarımızın evrimi ile birlikte devam ediyoruz.

Örneğin, otomotiv sektöründe, araç içi konuşma sistemlerini oluşturmak için önde gelen otomotiv şirketleri ve kabin çözümü sağlayıcıları ile çalıştık. Şimdi, sürüş güvenliğini iyileştirmek için sürücüleri video veri toplamak için müşterilerimize yardımcı oluyoruz.

Reklamcılıkta, bir global reklam platformunun kullanıcı ilgili reklamların kalitesini ve doğruluğunu büyük bir küresel programda 7M+ değerlendirmelerle iyileştirmeye yardımcı olduk. Şimdi, birçok platformun generatif AI çözümlerini benimsemesiyle, kalabalığımız reklamların ilgiliğini değerlendirmenin yanı sıra oluşturulan reklamların kalitesini de değerlendiriyor.

Bunların hepsini, karmaşık iş akışlarını ve çeşitli veri modellerini (metin, ses, görüntü, video ve çoklu modlu anotasyon) destekleyebilen güçlü anotasyon platformumuz sayesinde gerçekleştirebildik. Ancak, endüstrinin değişimi ile birlikte hareket etmemizin temeli, AI geliştirme için veri konusundaki derin uzmanlığımıza ve müşterilerimizle güçlü ortaklıklarımıza dayanmaktadır.

Appen, çeşitli AI uygulamaları için yüksek kaliteli veri sağlamakta lider konumdadır. Generatif AI ve LLM’ler gelişmeye ve küresel pazarları etkilemeye devam ederken, Appen’in rolünün gelecekte nasıl evrileceğini görüyorsunuz?

Generatif AI ve LLM’ler endüstrileri dönüştürüyor ve bu ilerlemeleri desteklemek için yüksek kaliteli veri sağlamakta kritik bir rol oynamaya devam edeceğiz. Küresel pazarlara bakıldığında, 200’den fazla ülkede ve 500’den fazla dilde veri toplama yeteneğimiz daha da değerli hale gelecek ve şirketlerin dil ve kültürel nüansları çeşitli küresel pazarlarda ele almasına yardımcı olacağız. Microsoft gibi şirketlerin 110’dan fazla dil için Makine Çevirisi modellerini başlatmasına yardımcı olmak gibi güçlü bir geçmişe sahibiz.

LLM uygulamalarının dağıtımı arttıkça, insan son kullanıcılarla uyumlu olmayı desteklemek için yerelleşme yeteneklerine ihtiyaç duyulacağını görüyoruz. Şirketlerin AI sistemlerini geliştirmeleri ve sorumlu bir şekilde kullanabilmeleri için yüksek kaliteli, etik olarak temin edilmiş veri sağlamaya bağlı kalıyoruz.

Appen, dünyanın en gelişmiş LLM’lerini güçlendiriyor. LLM’lerin performansını artırmak için Appen’in veri anotasyonu ve toplama süreçlerinde odaklandığı inovasyonlar nelerdir?

LLM’lerin performansını artırmak için sürekli olarak veri anotasyonu ve toplama süreçlerimizi yeniliyoruz. Odaklandığımız alanlardan biri, veri anotasyonunun verimliliğini ve doğruluğunu geliştirmek için AI destekli araçların kullanımını içermektedir. Bu, süreci kısmen otomatikleştirmemize ve yüksek kaliteli standartları korumamıza olanak tanır.

İnsan geri bildirimi ile birleştirilen bu araçlar, anotasyon çabalarının en çok etki yaratacağı veri noktalarını belirlememize yardımcı olur. Platformumuzda Model Mate gibi özellikler, veri üretimini hızlandırmanın ve veri kalitesini iyileştirmenin yollarını sunar. Ayrıca, katkıda bulunanların performansını anlamak ve sürekli kalite iyileştirmesi için geri bildirim sağlamak için katkıda bulunan yönetiminde en iyi uygulamalara odaklanıyoruz.

Bu inovasyonlar, dünyanın önde gelen LLM’lerini güçlendirip ince ayarlamak için gereken yüksek kaliteli, büyük ölçekli verilerin sağlanmasına olanak tanır.

Yeni CEO rolüne adım attığınızda, Appen için önümüzdeki birkaç yıl içindeki öncelikleriniz nelerdir ve highly rekabetçi AI alanında şirketin büyümesini nasıl sürdürecek ve hızlandıracaksınız?

CEO olarak geçiş yaptığım dönemde, Appen’in rekabetçi AI peyzajındaki liderliğini garantilemek için stratejik önceliklerim şunlardır:

• Generatif AI modellerinin geliştirilmesini destekleme: Son 18 ayda, generatif AI, hizmet teklifimizin önemli bir bileşeni haline geldi ve Haziran 2024’te %28’lik grup geliri, generatif AI ile ilgili projelerden geldi. Generatif AI pazarının 2032 yılına kadar 1,3 trilyon doları bulacağı öngörülüyor.
• Generatif AI modellerinin benimsenmesini destekleme: Şirketlerin generatif AI çözümlerini kendi kullanım durumları için benimsemesine tanık olacağız. Generatif AI projelerinin üretim aşamasına ulaşan oran düşük olsa da, FY24/25’in, deneylerin üretime geçtiği ve özel, yüksek kaliteli ve uzmanlaşmış veri talebini tetikleyen bir geçiş dönemi olacağını öngörüyoruz.
• Veri hazırlama sürecini optimize etmek ve otomatikleştirmek: Kalite güvence ve veri hazırlama adımlarının belirli kısımlarını otomatikleştirmek için AI’yi kullanarak. Bu, veri kalitesini geliştirirken operasyonel verimliliği artıracaktır.
• Kalabalık çalışanlarımızın deneyimini geliştirmek: Yeni CrowdGen platformumuz, müşteri ihtiyaçlarına göre projeleri hızlı ve esnek bir şekilde ölçeklememizi sağlar ve AI ile otomatik ekranlama ve proje eşleştirmesi sağlar. Bu, katkıda bulunanlarımızın deneyimini iyileştirir ve kişiselleştirilmiş destek sağlar. Appen, şeffaflık, çeşitlilik ve adillik konularında öncü olmuştur ve Crowd Code of Ethics’imizle devam edecektir.

Bu öncelikler, Appen’i değişen AI peyzajında sürdürülebilir büyüme ve inovasyon için konumlandıracaktır.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, okuyucuların daha fazla bilgi edinmek için Appen ziyaret etmelerini öneririz.