Peter Wang, CEO & Co-Founder của Anaconda – Loạt Phỏng Vấn

Bạn đã bị thu hút bởi khoa học máy tính từ đâu?

Tôi bắt đầu lập trình từ khi còn nhỏ, không có bằng cấp chính thức về khoa học máy tính. Ban đầu, tôi bị thu hút bởi nó vì sự phấn khích khi ra lệnh cho máy tính thực hiện các nhiệm vụ, nhưng sự quan tâm của tôi đã sâu sắc hơn khi tôi khám phá ra các khả năng sáng tạo – tạo ra trò chơi và thể hiện ý tưởng. Đối với tôi, máy tính không chỉ là một công cụ chức năng; nó là một không gian sáng tạo vô tận. Trong thời đại đầu của máy tính, sự sáng tạo không có giới hạn, và có một dòng chảy liền mạch giữa các hoạt động khác nhau. Tuy nhiên, với sự công nghiệp hóa và các lớp trừu tượng hiện tại, việc giải phóng sự sáng tạo đã trở nên khó khăn hơn.

Bạn có thể chia sẻ câu chuyện về sự ra đời của Anaconda, Inc không?

Đồng sáng lập và tôi đã thành lập Anaconda vào năm 2012, nhưng nguồn gốc của công ty có thể được追溯 lại khi chúng tôi là các nhà tư vấn phần mềm. Chúng tôi đã thấy sự áp dụng Python ngày càng tăng cho phân tích dữ liệu kinh doanh và biết rằng một cuộc cách mạng đang diễn ra. Các ngành công nghiệp yêu cầu khả năng tính toán số lớn như tài chính đã chuyển sang Python, và theo thời gian, ngôn ngữ này đã được áp dụng rộng rãi trong các ngành như y tế, sản xuất, bán lẻ và mọi ngành công nghiệp khác đang theo đuổi phân tích nâng cao để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn. Nhưng mặc dù sự tăng trưởng hữu cơ của Python, chúng tôi cảm thấy ngành công nghiệp đang thiếu một câu chuyện thực sự: nhu cầu lớn về các công cụ phân tích nâng cao có thể được sử dụng bởi những người không phải là lập trình viên. Ban đầu, các nhà đầu tư không chắc chắn về ngôn ngữ lập trình hoặc hệ sinh thái mã nguồn mở và không thấy giá trị trong cộng đồng dữ liệu Python mà Anaconda đã tạo ra. Nhưng chiến lược phát triển này cuối cùng đã dẫn đến Anaconda và hệ sinh thái Python nhanh chóng được áp dụng trên toàn thế giới.

Anaconda cam kết thúc đẩy đổi mới mã nguồn mở, tại sao mã nguồn mở lại quan trọng?

Tôi là người tin tưởng rằng tính minh bạch và hợp tác là các yếu tố then chốt cho sự phát triển thành công của công nghệ và giải pháp cho xã hội nói chung. Mã nguồn mở không chỉ đảm bảo tính minh bạch, mà còn tăng cường hợp tác và tạo ra một văn hóa đổi mới giữa các nhà phát triển. Càng có nhiều quan điểm và kiến thức làm việc cùng nhau để phát triển giải pháp, kết quả sẽ càng tốt. Các nguyên tắc đằng sau mã nguồn mở phù hợp với sứ mệnh của Anaconda là dân chủ hóa công nghệ và tăng cường giáo dục – phần mềm mã nguồn mở cung cấp các cơ hội học tập quý giá cho các nhà phát triển, sinh viên và những người đam mê, nơi họ có thể nghiên cứu mã, học các phương pháp hay nhất và tích lũy kinh nghiệm thực tế bằng cách đóng góp vào các dự án mã nguồn mở.

Vào năm 2022, Anaconda đã ra mắt PyScript, một công cụ dựa trên web để mã hóa trong trình duyệt và triển khai ứng dụng với một cú nhấp chuột. Bạn có thể chia sẻ một số chi tiết về công cụ này và điều gì làm cho nó mạnh mẽ?

Sau khi ra mắt dự án PyScript mã nguồn mở vào năm ngoái như một概念 chứng minh, vào tháng 3 năm 2023, chúng tôi đã phát hành PyScript.com, một trang web cho phép bất kỳ ai xây dựng các ứng dụng web tương tác, chia sẻ và giàu tính tương tác của Python trực tiếp trong trình duyệt. Nền tảng mã hóa linh hoạt này có một môi trường phát triển mô-đun và có thể tạo ra các ứng dụng web thế hệ tiếp theo với tính tương tác và tính toán dữ liệu của Python, giảm đáng kể các rào cản gia nhập khiến việc lập trình trở nên áp đảo đối với 99% công dân không có kỹ năng lập trình hiện có. Với việc ra mắt này, Anaconda đang tăng cường tính khả dụng bằng cách cung cấp một khuôn khổ cho phép bất kỳ ai có được kinh nghiệm trong phát triển Python.

Ngành công nghiệp khoa học dữ liệu đã bùng nổ trong thập kỷ qua khi việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trở thành chuẩn mực – đưa các nhà khoa học dữ liệu lên vị trí thứ 3 trong danh sách 50 Việc làm tốt nhất tại Mỹ năm 2022 của Glassdoor. Nhưng trong khi ngành công nghiệp đang phát triển mạnh, vẫn còn chỗ cho việc nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động hiện tại và loại bỏ các rào cản gia nhập hiện có đối với những người tò mò về thế giới lập trình. Việc ra mắt này là bước đầu tiên trong việc dân chủ hóa khoa học dữ liệu. Ngoài ra, các cá nhân và tổ chức tập trung vào việc nâng cao kỹ năng và tái đào tạo sẽ luôn có lợi thế cạnh tranh. Bằng cách cung cấp một nền tảng trực tuyến mà bất kỳ ai cũng có thể truy cập, mà không cần phải tải xuống tệp và cấu hình môi trường, PyScript cung cấp một cơ hội tuyệt vời để học Python, ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới.

Quan điểm của bạn về tương lai của lập trình là gì?

Sự tiến hóa phía trước sẽ bao gồm một sự gia tăng trong sản xuất mã tổng thể, với một phần đáng kể được tạo ra bởi máy. Tuy nhiên, việc xác thực của con người sẽ vẫn rất quan trọng. Hình ảnh truyền thống của lập trình – nhập mã vào tệp văn bản – sẽ thay đổi. Việc xây dựng các hệ thống thông tin trong tương lai sẽ khác với các phương pháp lập trình truyền thống, chấp nhận một phong cảnh nơi mã được tạo ra. Tôi cũng dự đoán rằng các hệ thống mới sẽ tập trung vào việc chỉ định và mô hình hóa dữ liệu, thay đổi lập trình như chúng ta biết ngày nay.

Anaconda hiện đang phục vụ hơn 35 triệu người dùng, bạn quy kết thành công này cho yếu tố nào?

Tôi tin rằng chúng tôi đã đạt được quy mô người dùng này bằng cách cung cấp một loạt các tài liệu giáo dục và công cụ dành cho mọi loại người dùng – từ sinh viên đến lập trình viên chuyên nghiệp. Khi sự đổi mới công nghệ tiếp tục, đã trở nên cần thiết hơn bao giờ hết để có kỹ năng Python trong gần như mọi ngành công nghiệp. Với sứ mệnh của chúng tôi là dân chủ hóa Python, làm cho lập trình và các nguyên tắc cơ bản trở nên dễ tiếp cận với mọi người, chúng tôi có thể cung cấp các nguồn lực cần thiết để xây dựng kỹ năng cho công việc hiện tại và trong tương lai.

Một trong những đam mê của bạn là mở rộng quyền truy cập vào hiểu biết về dữ liệu, bạn có thể chia sẻ một số chi tiết về nỗ lực của mình trong lĩnh vực này không?

Tôi tin rằng nếu chúng tôi có thể tiếp cận với sinh viên khi họ bắt đầu với khoa học dữ liệu, chúng tôi có thể đạt được tiến bộ đáng kể hơn trong sứ mệnh của mình để đạt được hiểu biết về dữ liệu trên toàn thế giới. Để hỗ trợ điều đó, Anaconda đã bắt đầu tham gia với các trường trung học ở Mỹ và trên toàn cầu để tổ chức một Data Science Expo mang sinh viên lại với nhau để展示 kỹ năng Python, chia sẻ các dự án đổi mới và có thể giành được học bổng đại học. Ngoài ra, chúng tôi gần đây đã giới thiệu Anaconda Learning, cung cấp hơn mười hai khóa học, cấp chứng chỉ cho sinh viên hoàn thành chúng, điều này có thể nâng cao cơ hội việc làm hoặc tiến bộ trong hành trình giáo dục của họ. Anaconda Notebooks cũng được thiết kế để giúp mọi người ngay lập tức bắt đầu với khoa học dữ liệu và lập trình Python. Vào tháng 5 năm 2023, Anaconda đã mua lại EduBlocks, một nền tảng miễn phí mang kỹ năng lập trình cơ bản đến học sinh từ lớp K-12 và chuyên nghiệp mới bắt đầu. Thông qua việc mua lại, EduBlocks sẽ tiếp tục sứ mệnh của Anaconda trong việc dân chủ hóa kỹ năng dữ liệu và Python cho lực lượng lao động trong tương lai. Khi các mô hình khoa học dữ liệu và AI/ML tiếp tục trở nên phổ biến trong công việc và cuộc sống, Anaconda có thể là nguồn hướng dẫn và đào tạo để tận dụng thế giới mới này.

Tại sao tương lai của AI nên hoàn toàn mở?

Tương tự như quan điểm của tôi về mã nguồn mở, tính minh bạch và hợp tác sẽ dẫn đến sự phát triển thành công hơn của công nghệ AI và mang lại lợi ích cho xã hội nói chung. Mặc dù không thể phủ nhận rằng cuộc đua vũ trang AI là một khoảnh khắc thú vị trong công nghệ, nhưng việc sử dụng rộng rãi các mô hình AI có thể làm lũ lụt internet với thông tin không được tạo ra bởi các sự kiện thực tế, điều này sẽ làm nhiễm bẩn các tập dữ liệu đào tạo trong tương lai cho các mô hình trong tương lai. Điều này sẽ dẫn đến hiệu ứng “tiêu thụ mô hình” nơi các mô hình trong tương lai sẽ khuếch đại và bị ảnh hưởng vĩnh viễn bởi đầu ra của các mô hình trước đó. Với tốc độ mới của các mô hình, các cuộc tranh luận về đạo đức xung quanh AI, chẳng hạn như các vấn đề pháp lý / bản quyền và sự thiên vị trong đào tạo mô hình, không thể còn ở trên lò sưởi anymore. Với sự phát triển mở, sẽ có nhiều khả năng tiếp cận hơn và khả năng cho một nhóm đa dạng về nền tảng, kỹ năng và kinh nghiệm làm việc cùng nhau – tạo ra một hiệu ứng domino hướng tới các kết quả thành công (và đạo đức) hơn.

Quan điểm của bạn về tương lai của AI là gì?

Tôi dự đoán sự gia tăng của các mô hình AI nhỏ gọn và dễ hiểu hơn. Việc giải quyết các vấn đề liên quan đến quyền nội dung và bản quyền sẽ là rất quan trọng. Mong đợi việc áp dụng rộng rãi các công nghệ AI này trong các kịch bản kinh doanh thực tế và trải nghiệm khách hàng. Sự tập trung sẽ chuyển sang hướng dẫn và đào tạo AI cho việc sử dụng tích cực. Sự chuyển đổi này có thể được so sánh với sự tiến hóa của động cơ – từ lớn đến nhỏ, với sự nhấn mạnh mới vào ứng dụng động cơ.

Chúng ta hiện có một dạng “trí tuệ cơ bản” có khả năng thực hiện các nhiệm vụ từng đòi hỏi chuyên môn của con người – không nhất thiết khó, nhưng đòi hỏi sự linh hoạt động. Đây là những trường hợp trước đây bị bỏ qua do nhu cầu can thiệp của con người, nhưng với sự ra đời của AI, những thách thức trước đây giờ đã trở nên có thể đạt được.

Cảm ơn các cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Anaconda.