Ben Faes, CEO của RWS – Loạt Phỏng Vấn

Ben Faes là Giám đốc Điều hành của Tập đoàn RWS. Ông có hơn 25 năm kinh nghiệm trong việc lãnh đạo chuyển đổi số và phát triển các doanh nghiệp dựa trên công nghệ, với thành tích ấn tượng trong việc thúc đẩy tăng trưởng lợi nhuận, xây dựng các mô hình tiếp thị sáng tạo và phát triển các đội ngũ quốc tế hiệu suất cao.

Trước khi gia nhập RWS, Ben đã từng nắm giữ các vị trí lãnh đạo cấp cao trong lĩnh vực công nghệ và dịch vụ kinh doanh. Tại AOL, ông đã trở thành Giám đốc Quản lý tại Pháp, trước khi chuyển sang Alphabet (GOOG ) (GOOGL ) vào năm 2008, nơi ông đã tiên phong trong việc kiếm tiền từ YouTube tại châu Âu và sau đó lãnh đạo nhiều doanh nghiệp của Google trên toàn khu vực EMEA, với vị trí cuối cùng là Giám đốc Quản lý của Google Cloud tại Nam Âu và Thị trường mới nổi. Vào năm 2021, ông trở thành CEO của Webhelp tại Anh, và sau khi công ty này được Concentrix mua lại, ông đã lãnh đạo các sáng kiến chuyển đổi và công nghệ toàn cầu tại Concentrix Catalyst.

RWS là một công ty giải pháp AI và dịch vụ nội dung toàn cầu, giúp các tổ chức tạo, quản lý, dịch và bảo vệ thông tin với quy mô lớn, kết hợp công nghệ tiên tiến với chuyên môn của con người. Công ty này chuyên về các lĩnh vực như dịch thuật và bản địa hóa ngôn ngữ, dịch vụ sở hữu trí tuệ, và các giải pháp nội dung và dữ liệu dựa trên AI, cho phép các doanh nghiệp giao tiếp hiệu quả trên các thị trường và triển khai hệ thống AI doanh nghiệp với độ chính xác về văn hóa và ngữ cảnh. Với lực lượng lao động toàn cầu lớn và nhiều thập kỷ kinh nghiệm, RWS hỗ trợ các doanh nghiệp lớn trong việc chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành nội dung rõ ràng và đáng tin cậy, đồng thời đẩy nhanh đổi mới và đảm bảo rằng ý tưởng được hiểu trên toàn thế giới.

Bạn đã lãnh đạo các chuyển đổi lớn tại các công ty như Google Cloud và hiện tại tại RWS. Kinh nghiệm của bạn trong việc phát triển các nền tảng AI doanh nghiệp đã định hình cách tiếp cận của bạn như thế nào khi xây dựng Language Weaver Pro như một hệ thống dịch thuật quan trọng thay vì một công cụ chung?

Điều tôi đã học được từ việc phát triển AI doanh nghiệp là các công cụ chung thường đạt đến giới hạn nhanh chóng trong các môi trường quan trọng.

Doanh nghiệp không chỉ cần thứ gì đó hoạt động tốt nhất có thể. Họ cần thứ gì đó họ có thể tin tưởng – thứ gì đó họ cảm thấy thoải mái khi tích hợp vào các quy trình công việc quan trọng, từ nhân sự đến bản địa hóa đến hỗ trợ khách hàng.

Với Language Weaver Pro, chúng tôi không bắt đầu bằng việc hỏi: “Làm thế nào chúng ta xây dựng một mô hình dịch thuật tốt hơn?” Chúng tôi hỏi: “Hệ thống dịch thuật cần có hình dạng gì để một doanh nghiệp có thể tin tưởng vào nó với quy mô lớn?”

Điều đó thay đổi sự tập trung. Không chỉ là về chất lượng mô hình. Đó là về tính nhất quán, kiểm soát, khả năng mở rộng và bảo mật – những thứ làm cho hệ thống có thể sử dụng được trong thế giới thực.

Một trong những điều tôi tự hào nhất là Language Weaver Pro không cần phải được thích nghi cho doanh nghiệp sau này. Nó được thiết kế cho doanh nghiệp từ ngày đầu tiên.

Khi những người khác đang chuyển hướng sang chuyên môn hóa, đó là điều mà Language Weaver đã xây dựng vào nền tảng của mình trong nhiều năm. Hợp tác của chúng tôi với Cohere đã mang lại cho chúng tôi khả năng AI hàng đầu – và chúng tôi đã thêm vào các kiểm soát doanh nghiệp và chuyên môn ngôn ngữ cần thiết để làm cho chúng thực sự có thể sử dụng được với quy mô lớn.

Language Weaver Pro được xây dựng trên mô hình 100 tỷ tham số. Những quyết định kiến trúc hoặc đào tạo nào là quan trọng để đạt được hiệu suất mạnh mẽ ở cấp đoạn văn và tài liệu, nơi nhiều hệ thống dịch thuật thường gặp khó khăn?

Hầu hết các hệ thống dịch thuật được tối ưu hóa cho câu như đơn vị dịch – điều này phản ánh cách ngành công nghiệp bản địa hóa đã hoạt động trong lịch sử. Vấn đề là ý nghĩa không luôn sống ở cấp độ câu. Sự mơ hồ, tính nhất quán của thuật ngữ và giọng điệu đều hoạt động trên các khoảng văn bản dài hơn. Để có được hiệu suất mạnh mẽ ở cấp đoạn văn, cần phải có những quyết định có chủ đích, bao gồm cả việc chọn một cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn so với các hệ thống dịch thuật điển hình.

Một vấn đề mà hầu hết các hệ thống gặp phải ở đây là việc xử lý ngữ cảnh lớn hơn thường đi kèm với thời gian xử lý tăng. Đây là nơi kiến trúc Mixture of Experts phát huy tác dụng. MoE cho phép Language Weaver Pro đồng thời đủ lớn để xử lý nội dung phức tạp, dài và đủ hiệu quả để triển khai nó với quy mô doanh nghiệp.

Nền tảng này đã đứng đầu trong 31 trên 32 ngôn ngữ trong các chuẩn mực do con người dẫn đầu. Đánh giá của con người khác với các chỉ số tự động như thế nào, và tại sao sự khác biệt này lại quan trọng đối với các trường hợp sử dụng doanh nghiệp?

Các chỉ số tự động là rất quan trọng đối với quy mô. Để liên tục đánh giá chất lượng, bạn không thể liên tục chạy các đánh giá của con người trên 32 ngôn ngữ và hàng nghìn phân khúc mà không có chúng. Nhưng cũng có những hạn chế. Các chỉ số truyền thống như BLEU đo lường sự chồng lấp từ bề mặt, điều này có nghĩa là một bản dịch có thể đạt điểm cao trong khi bỏ qua sự tinh tế, hoặc đạt điểm thấp trong khi hoàn toàn chính xác. Ngay cả các chỉ số thần kinh tinh vi hơn cũng là các đại diện cho phán quyết của con người, không phải là thay thế cho nó. Một bản dịch có thể chính xác về mặt kỹ thuật nhưng sai về giọng điệu trong một ngữ cảnh văn hóa có thể gây ra thiệt hại thực sự.

Điều này là lý do tại sao chúng tôi chạy cả hai. Các đánh giá mù của con người mà chúng tôi đã chạy với các dịch giả chuyên nghiệp của mình đã mang lại cho chúng tôi sự nhạy cảm về lĩnh vực và văn hóa mà khách hàng doanh nghiệp và người dùng cuối của họ thực sự quan tâm.

Nhiều hệ thống dịch thuật AI gặp khó khăn trong việc duy trì tính nhất quán trên các tài liệu dài. Làm thế nào Language Weaver Pro bảo tồn ý nghĩa và ngữ cảnh trên các đoạn văn, đặc biệt là trong nội dung pháp lý hoặc quy định?

Tính nhất quán là một trong những thách thức khó khăn nhất trong dịch thuật với quy mô lớn – và đó không phải là điều mà các mô hình chung có thể giải quyết một mình.

Đó cũng là một lĩnh vực mà chúng tôi đã có một khởi đầu thực sự. Các giải pháp như Trados và Language Weaver đã xây dựng các kiểm soát thuật ngữ mạnh mẽ từ lâu, vì vậy bạn có thể áp dụng ngôn ngữ nhất quán trên thậm chí các tập nội dung lớn và phức tạp nhất.

Điều đó quan trọng hơn bao giờ hết trong các môi trường được quy định. Trong nội dung pháp lý hoặc tuân thủ, tính nhất quán không phải là một điều gì đó tốt – nó là điều quan trọng. Một sự thay đổi duy nhất trong cách dịch một thuật ngữ được định nghĩa có thể làm cho một hợp đồng không hợp lệ, làm sai lệch một bản kê khai quy định hoặc giới thiệu rủi ro thực sự.

Kiểm soát thuật ngữ loại bỏ sự không chắc chắn đó. Nó đảm bảo rằng đầu ra cuối cùng sử dụng chính xác ngôn ngữ mà các nhóm pháp lý và tuân thủ đã phê duyệt – một cách nhất quán, với quy mô lớn.

Bạn đã mô tả điều này như một sự chuyển đổi từ dịch thuật sang Trí Tuệ Ngôn Ngữ. Điều đó có nghĩa là gì trong thực tế, và nó thay đổi như thế nào cách các doanh nghiệp tương tác với nội dung đa ngôn ngữ?

Trong nhiều thập kỷ, ngành công nghiệp đã xem dịch thuật như một quá trình cơ học chuyển đổi từ từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. Và trong khi các quy trình dịch thuật chuyên nghiệp như transcreation đã tồn tại trong một thời gian, tất cả đều dựa trên một quá trình tương đối chậm tập trung vào số lượng từ. “Trí Tuệ Ngôn Ngữ” cơ bản thay đổi mô hình này. Đó là một sự thay đổi từ việc chuyển đổi từ sang việc thực sự hiểu ý nghĩa; nó là về việc nắm bắt ngữ cảnh, sự tinh tế, giọng điệu và ý định cụ thể đằng sau nội dung, bất kể ngôn ngữ gốc. Chúng tôi đang chuyển từ một nhiệm vụ thụ động, phản ứng, sang một khả năng chiến lược, chủ động.

Trong thực tế, khi các công cụ AI của chúng tôi có thể làm cho bản dịch trở nên thông dụng và nhận thức được ngữ cảnh hơn, thì lớp người Trí Tuệ Văn hóa có thể tập trung vào sự liên quan và tác động.

Nền tảng này nhấn mạnh vào quản trị, kiểm soát thuật ngữ và bảo mật dữ liệu. Những hệ thống cụ thể nào được triển khai để đảm bảo rằng các bản dịch đáp ứng các yêu cầu tuân thủ trong các ngành như tài chính và chăm sóc sức khỏe?

Sự tin cậy là nền tảng của nền tảng của chúng tôi, đặc biệt là đối với các ngành được quy định. Đầu tiên, chúng tôi cung cấp sự linh hoạt trong việc triển khai mà các công cụ công cộng không thể làm được. Khách hàng có thể chạy Language Weaver trên cơ sở hoặc trong đám mây riêng của họ. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm không bao giờ rời khỏi môi trường an toàn của họ, điều này không thể thương lượng được khi đáp ứng các yêu cầu về nơi cư trú của dữ liệu.

Thứ hai, chúng tôi cung cấp kiểm soát chi tiết đối với đầu ra có thể thay đổi với các yêu cầu của ngành. Khách hàng nhúng từ điển được phê duyệt của họ trực tiếp vào mô hình. Điều này đảm bảo rằng một tuyên bố pháp lý cụ thể trong tài chính hoặc một thuật ngữ y tế được phê duyệt trong chăm sóc sức khỏe được dịch chính xác và nhất quán mỗi lần, loại bỏ rủi ro của ngôn ngữ không tuân thủ.

Cuối cùng, quản trị được tích hợp vào. Nền tảng tích hợp với các khuôn khổ bảo mật doanh nghiệp hiện có, cung cấp đầy đủ các bản ghi kiểm toán và kiểm soát truy cập, và khách hàng luôn có thể định tuyến nội dung đến các chuyên gia con người trong vòng lặp cho các chứng chỉ chính xác hoặc để xem xét bắt buộc.

Không giống như các mô hình AI chung, Language Weaver Pro được xây dựng专 biệt cho dịch thuật. Những sự đánh đổi nào giữa chuyên môn hóa và linh hoạt, và tại sao chuyên môn hóa lại trở nên quan trọng hơn đối với AI doanh nghiệp?

Một mô hình chung là một chút như một con dao đa năng. Nó linh hoạt – nó có thể đề xuất một công thức từ những gì trong tủ lạnh của bạn, phác thảo một kế hoạch cảnh quan, viết một bài thơ hoặc thậm chí cố gắng mã hóa.

Nhưng khi nói đến công việc quan trọng của doanh nghiệp, “đủ tốt” không đủ tốt. Bạn sẽ không sử dụng một con dao đa năng để phẫu thuật trừ khi bạn không có lựa chọn nào khác. Bạn sẽ muốn một công cụ chính xác.

Đó là sự khác biệt với một mô hình được xây dựng chuyên dụng như Language Weaver Pro. Chúng tôi không cố gắng làm mọi thứ. Chúng tôi tập trung vào việc làm một việc cực kỳ tốt – cung cấp bản dịch chính xác, đáng tin cậy với quy mô lớn.

Loại chuyên môn hóa đó đang trở nên thiết yếu. Cái giá quá cao cho các công cụ chung. Doanh nghiệp cần bản dịch mà họ có thể tin tưởng – nội dung rõ ràng, có thể hành động và chính xác mỗi lần.

Sự hợp tác với Cohere kết hợp chuyên môn ngôn ngữ và cơ sở hạ tầng AI an toàn. Hệ thống được thiết kế như thế nào để cân bằng hiệu suất, quyền riêng tư và linh hoạt triển khai trên đám mây, trên cơ sở và môi trường lai?

Sự hợp tác đó là cơ bản đối với chiến lược của chúng tôi vì nó được kiến trúc xung quanh một nguyên tắc cốt lõi rằng AI hàng đầu phải thích nghi với tư thế bảo mật của khách hàng, không phải ngược lại. Chúng tôi từ chối buộc các doanh nghiệp phải tuân theo một mô hình đám mây công cộng duy nhất.

Thiết kế của chúng tôi đạt được sự cân bằng này bằng cách tách mô hình AI khỏi cơ sở hạ tầng nó chạy trên. Cohere cung cấp mô hình cơ bản hàng đầu trong khi là một đối tác hàng đầu của chúng tôi, và chúng tôi cung cấp chuyên môn ngôn ngữ và linh hoạt triển khai mà chúng tôi đã được biết đến. Điều này cho phép chúng tôi triển khai các mô hình hiệu suất cao, thông dụng này ở bất cứ nơi nào dữ liệu của khách hàng cư trú. Đối với một ngân hàng hoặc cơ quan tình báo, điều đó có nghĩa là chạy nó hoàn toàn cách ly trên máy của họ. Đối với một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, nó có thể nằm trong đám mây riêng của họ để đáp ứng các quy định HIPAA. Và đối với một công ty công nghệ toàn cầu, một mô hình lai có thể cung cấp hiệu suất và linh hoạt trên các khu vực, đồng thời duy trì bảo mật dữ liệu ở nơi họ cần.

Chìa khóa là khách hàng luôn kiểm soát. Họ nhận được toàn bộ hiệu suất của mô hình dịch thuật tiên tiến nhất trong ngành mà không bao giờ phải妥协 về quyền riêng tư hoặc yêu cầu tuân thủ dữ liệu của họ. Chúng tôi cung cấp sức mạnh cho chu vi của họ.

Một trong những rủi ro lớn nhất đối với doanh nghiệp là bản dịch có vẻ chính xác nhưng chứa lỗi tinh tế. Làm thế nào nền tảng của bạn xác định và giảm thiểu những rủi ro này, đặc biệt là trong các kịch bản có rủi ro cao?

Điều này là một khiếm khuyết cơ bản của AI chung, và với tư cách là một công ty chuyên về Trí Tuệ Ngôn Ngữ, chúng tôi hiểu rằng đây là một rủi ro không thể chấp nhận được. Những lời nói nghe có vẻ hợp lý nhưng vô nghĩa là một trách nhiệm, không phải là một tài sản.

Chúng tôi cố gắng giảm thiểu rủi ro này theo nhiều cách. Đầu tiên, các mô hình của chúng tôi không được đào tạo trên internet công cộng không được lọc. Chúng được xây dựng trên nền tảng bốn thập kỷ dữ liệu ngôn ngữ chất lượng cao, được dịch bởi con người và chuyên về lĩnh vực. Điều này dạy cho mô hình cách làm đúng, không chỉ thông dụng. Nó học cách dịch các điều khoản pháp lý phức tạp và các hướng dẫn y tế chính xác vì nó đã học từ dữ liệu sạch, không phải từ tiếng ồn trên internet.

Chúng tôi cũng cung cấp cho khách hàng của mình quyền kiểm soát trực tiếp đối với đầu ra. Thông qua quản lý thuật ngữ và phản hồi, họ có thể khóa bản dịch chính xác cho các thuật ngữ quan trọng và mơ hồ nhất. Điều đó đảm bảo rằng một tuyên bố bằng sáng chế cụ thể hoặc một cụm từ tương tác thuốc được dịch chính xác mỗi lần.

Cuối cùng, chúng tôi đóng vòng lặp. Các hệ thống của chúng tôi được thiết kế để tích hợp chuyên môn của con người cho việc xem xét và tinh chỉnh. Sự phản hồi liên tục từ các chuyên gia ngôn ngữ và các chuyên gia xem xét của khách hàng tạo ra một chu kỳ cải tiến liên tục, bắt được những sự tinh tế và lỗi tinh tế mà các mô hình chung không thể nhìn thấy.

Với sự cạnh tranh mạnh mẽ từ các công cụ như DeepL và Gemini của Google, bạn có thấy tương lai của dịch thuật AI đang chuyển hướng sang các mô hình chuyên về lĩnh vực, và điều đó có nghĩa là gì đối với hệ sinh thái AI rộng lớn hơn?

Hãy để tôi trả lời điều này bằng một câu chuyện. Chúng tôi có một khách hàng, một cái tên lớn trong lĩnh vực máy tính, người làm việc với nhiều nhà cung cấp dịch thuật. Chúng tôi làm việc với đa số danh mục đầu tư của họ, và một trong những lý do chính họ chọn chúng tôi là khi có điều gì đó không đúng, chúng tôi có thể sửa nó. Thuật ngữ kỹ thuật Hàn Quốc không chính xác? Chúng tôi có một đội ngũ cho điều đó. Số liệu Đức gây ra vấn đề? Chúng tôi có những người có thể giúp.

Đó là điểm chính. Chúng tôi dự đoán rằng tiến bộ trong tương lai của AI sẽ đến ít hơn từ các tiến bộ thuần túy của mô hình, và nhiều hơn từ các giải pháp có thể tận dụng ngữ cảnh liên quan – ngôn ngữ, văn hóa và chuyên về lĩnh vực. RWS, thông qua danh mục sản phẩm rộng lớn, dữ liệu độc quyền hàng thập kỷ và mối quan hệ khách hàng sâu sắc, có quyền truy cập vào chính xác loại ngữ cảnh đó. Các nhà cung cấp chung có thể khớp với một chuẩn mực mô hình; nhưng họ không thể tái tạo điều đó. Tương lai thuộc về những nhà cung cấp kết hợp AI tiên phong với con người và chuyên môn tổ chức để làm cho nó hoạt động trong thế giới thực – và đó chính xác là nơi chúng tôi đang ngồi.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, bất kỳ ai muốn tìm hiểu thêm nên truy cập RWS.