Robert Weissgraeber, Giám đốc Điều hành & Giám đốc Công nghệ tại AX Semantics – Loạt Phỏng vấn

Robert Weissgraeber là Giám đốc Điều hành và Giám đốc Công nghệ của AX Semantics, nơi ông đứng đầu phát triển sản phẩm và kỹ thuật. Robert là một diễn giả được săn đón và là tác giả của các chủ đề bao gồm phát triển phần mềm linh hoạt và công nghệ Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) và là thành viên của Hội đồng Công nghệ Forbes. Trước đây, ông từng là Giám đốc Sản phẩm tại aexea và học Hóa học tại Đại học Johannes Gutenberg và đã thực hiện một nghiên cứu tại Đại học Cornell.

Điều gì ban đầu thu hút bạn đến không gian Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG)?

Viết và cách nó được thực hiện truyền thống, đã không thấy sự đổi mới đáng kể kể từ khi ra đời máy đánh chữ 200 năm trước và máy xử lý văn bản vào cuối những năm 1960. Ba điều thu hút tôi đến lĩnh vực NLG. Đầu tiên, chứng kiến những thách thức và khó khăn mà mọi người phải đối mặt và liên tục phải tạo ra lượng lớn nội dung và văn bản. Ví dụ, có những người làm việc trong thương mại điện tử phải viết hàng trăm mô tả sản phẩm giống nhau nhưng độc đáo mỗi tháng khi sản phẩm mới được đưa vào. Số lượng người cần thiết để làm việc này là khổng lồ, tốn thời gian, tốn kém và không thể mở rộng quy mô. Tôi biết rằng khả năng sử dụng AI để tự động hóa tạo nội dung (so với việc cố gắng tạo nội dung thủ công) sẽ là một yếu tố thay đổi trò chơi cho nhiều ngành công nghiệp phải thường xuyên tạo ra lượng lớn nội dung – không chỉ bằng tiếng Anh mà còn bằng nhiều ngôn ngữ khác.

Thứ hai, thấy loại giải pháp ‘thấp’ mà người khác mang đến thị trường – như công cụ quay hoặc công cụ NLG được thực hiện kém với ‘Trải nghiệm người dùng doanh nghiệp’ – chỉ củng cố sự thu hút của tôi đối với sức mạnh của NLG.

Cuối cùng, tôi muốn làm việc trên một thứ gì đó không phải là một phiên bản của cửa hàng trực tuyến tiếp theo hoặc “Uber cho X”, mà là một thứ gì đó có khả năng giải quyết một vấn đề công nghệ thực sự khó khăn đồng thời tạo ra một giải pháp cho một thách thức thực tế. Một giải pháp NLG hoàn hảo với khả năng tái định nghĩa tạo nội dung cho kỷ nguyên số có thể giảm ‘tiếng ồn’ cho toàn nhân loại, vì nó cho phép giao tiếp chính xác siêu.

Bạn có thể thảo luận về một số giải pháp NLG được cung cấp bởi AX Semantics không?

AX Semantics là một giải pháp NLG dựa trên SaaS 100% với giao diện người dùng dễ sử dụng. Khách hàng xây dựng máy tạo nội dung của riêng họ bằng cách cấu hình ứng dụng kinh doanh của họ với công cụ NLG của chúng tôi, tự động hóa nội dung trong 110 ngôn ngữ trong vài phút – bao gồm cả việc tạo dữ liệu chéo như văn bản tiếng Trung từ dữ liệu tiếng Anh. Do đó, các công ty có thể lấy dữ liệu và thông tin và tạo nội dung độc đáo nhanh chóng và với quy mô lớn, bất kể những thay đổi kinh doanh và văn hóa liên tục.

Có rất nhiều trường hợp sử dụng công nghệ NLG. Các ngành công nghiệp khác nhau sử dụng nó để giải quyết các thách thức nội dung độc đáo của họ:

• Thương mại điện tử: Hầu hết khách hàng sử dụng phần mềm NLG của chúng tôi để tạo ra số lượng lớn mô tả sản phẩm độc đáo (quan trọng cho SEO), nội dung danh mục hoặc email cá nhân hóa như email thu hồi giỏ hàng.
• Truyền thông Thương hiệu / Khách hàng, bao gồm Truyền thông Xã hội: Các thương hiệu và cơ quan nội dung sử dụng NLG để duy trì dòng nội dung blog tươi mới hoặc để tạo và điền vào nội dung xã hội độc đáo trên nhiều kênh truyền thông xã hội – và có thể làm như vậy trong 110 ngôn ngữ.
• Truyền thông hoặc ‘Nhật báo Robot’: Các nhà xuất bản sử dụng phần mềm NLG của chúng tôi để báo cáo bầu cử hoặc báo chí dựa trên dữ liệu như giám sát mức ô nhiễm, lợi nhuận bảng chứng khoán, điểm số thể thao và danh sách tội phạm – giải phóng các nhà báo để làm việc trên các câu chuyện báo chí sáng tạo, hấp dẫn hơn hoặc các câu chuyện điều tra khó khăn. Theo nhiều cách, phần mềm tạo nội dung đang giúp hồi sinh báo chí địa phương, đặc biệt là cho các tờ báo nhỏ khó khăn về tài chính. Ngành báo chí đã gặp khó khăn kể từ năm 2000 khi các tờ báo đã cắt giảm phóng viên và biên tập viên hoặc đóng cửa hoàn toàn. NLG thực sự là một đồng minh không thể ngờ tới trong nỗ lực cứu báo chí.
• Dịch vụ Tài chính / Ngân hàng: Các nhà phân tích tài chính, môi giới và giám đốc điều hành phải đối mặt với nhu cầu cập nhật nhanh chóng nội dung cần thiết bởi luật pháp và quy định của nhà nước và liên bang, chẳng hạn như chi tiết về kế hoạch đầu tư, đánh giá rủi ro và hồ sơ tài chính – tất cả đều phải được cập nhật thường xuyên. Giải pháp NLG của chúng tôi giải quyết điểm đau của các báo cáo tài chính lặp đi lặp lại, hồ sơ quy định, tóm tắt điều hành và các phương tiện truyền thông viết khác – tất cả đều thường yêu cầu lượng lớn dữ liệu tài chính từ các nguồn khác nhau để thu thập, phân tích và chuyển đổi thành văn bản tùy chỉnh cho nhiều đối tượng và ngôn ngữ. Nhân viên ngân hàng và tài chính có thể dễ dàng chuyển đổi núi dữ liệu thành các câu chuyện viết thời gian thực, tạo báo cáo, mô tả điều khoản và khoản vay, soạn thảo hồ sơ quy định và tài liệu chi tiết về đầu tư – trong hơn 110 ngôn ngữ – tất cả với đào tạo tối thiểu – giải phóng băng thông cho các hoạt động và trách nhiệm có giá trị cao hơn.
• Dược phẩm: Các công ty dược phẩm sử dụng phần mềm NLG HIPAA của chúng tôi để tạo báo cáo nghiên cứu lâm sàng quy định (CSRs) về thuốc nhanh hơn 40%, bằng cách tự động hóa 30% việc viết CSR. Điều này rất quan trọng vì giai đoạn khó khăn nhất trong việc đưa một loại thuốc ra thị trường là thử nghiệm thuốc trên người, hoặc Giai đoạn III, trong thời gian đó, các nhà lâm sàng phải viết một CSR mô tả tác động dược lý và kết quả thử nghiệm. Thông thường, dữ liệu thu thập từ các thử nghiệm thuốc trên người được thu thập và các nhóm viết y tế biên soạn báo cáo một cách thủ công, tuy nhiên, quá trình cũ này có thể gây ra sự chậm trễ trong việc đưa các loại thuốc cứu sống đến thị trường sớm hơn và khiến các công ty dược phẩm mất hàng triệu. Một thách thức về năng lực cũng tồn tại. Việc viết báo cáo CSR thường mất vài tháng để hoàn thành, điều này hạn chế số lượng CSR mà một nhóm các nhà văn y tế có thể sản xuất hàng năm.

Giọng điệu của một nhà văn được coi là quan trọng trong báo chí và các loại viết khác, bạn có thể thảo luận về tầm quan trọng của việc soạn thảo ‘nhân cách’ cho nội dung được tạo bởi NLG không?

Với các giải pháp ‘dữ liệu-sang-văn bản’ như cách tiếp cận đường ống NLG của chúng tôi (ngược lại với văn bản-sang-văn bản, dựa trên corpus như GPT-2/3), nhà văn là một phần thiết yếu và quan trọng của quá trình sáng tạo. Nhà văn cấu hình nhiều mức ý nghĩa giữa dữ liệu và thêm ‘mẫu vi mô’ cho tất cả các khía cạnh của văn bản, cho phép máy chọn và kết hợp tất cả các khía cạnh trong cách tiếp cận ‘túi từ’.

Bạn có thể thảo luận về những gì là tạo nội dung hỗn hợp và làm thế nào nhân viên có thể tận dụng lợi thế của nó?

Tạo nội dung hỗn hợp là nơi con người và máy móc làm việc cùng nhau. Mỗi diễn viên tập trung vào khía cạnh mà họ làm tốt nhất. Con người ưu tiên phần sáng tạo, phong cách viết và lựa chọn nội dung cụ thể, bao gồm cả việc kiểm duyệt và định nghĩa. Máy móc xử lý sản xuất, xây dựng và mở rộng nội dung.

Nội dung hỗn hợp sinh ra từ sự hợp tác giữa con người và máy móc đáp ứng nhu cầu bức xúc về nội dung tươi mới và quan trọng quanh đồng hồ. Phần mềm của chúng tôi tạo ra nội dung gần như không thể phân biệt được với một nhà văn con người. Nhân viên có thể sử dụng tạo nội dung để tạo ra nội dung mới có thể được thay đổi và cập nhật tại bất kỳ thời điểm nào. Làm việc với phần mềm tạo nội dung cho phép họ không chỉ hoàn thành mà còn vượt quá yêu cầu và kỳ vọng công việc của mình.

Với nội dung có thể được tạo ra trên máy bay, chất lượng nội dung sẽ được định lượng như thế nào?

Cuối cùng, nó sẽ được đo lường và định lượng dựa trên kết quả. Sớm, chúng tôi đã thảo luận về việc đo lường các khía cạnh chất lượng chủ quan đối với ý nghĩa cá nhân, tức là “Tôi thích cụm từ này hoặc cụm từ kia”, v.v., nhưng điều này hiện có thể được đo lường một cách khách quan vì thử nghiệm A/B có quy mô hiện có thể thực hiện được. Một trong những khách hàng của chúng tôi, ví dụ, đã gặp khó khăn trong việc quyết định sử dụng ngôn ngữ正式 hay không chính thức (một số ngôn ngữ không phải tiếng Anh có điều đó được quy định), và họ đã có thể thử nghiệm để xem điều gì hoạt động tốt nhất.

Bạn có thể chia sẻ quan điểm của mình về cách nội dung sẽ trở nên phi tập trung?

Không có nguồn hoặc thị trường nào có độc quyền về tạo nội dung hoặc khả năng mở rộng nội dung. Đó là sức mạnh của công nghệ NLG và phần mềm – nó cung cấp cơ hội bình đẳng và quyền truy cập bình đẳng cho các công ty lớn và nhỏ.

Với quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu hợp lệ từ khắp nơi trên thế giới cùng với NLG và công nghệ xuất bản, các doanh nghiệp mọi quy mô có thể xây dựng nội dung có quy mô và thích nghi với nhu cầu của họ trong khi sử dụng công nghệ NLG để giữ cho nó được cập nhật liên tục. Ví dụ, một bộ phận dịch vụ khách hàng có thể tạo ra mô tả sản phẩm của riêng họ với trọng tâm vào nội dung cụ thể cho dịch vụ hoặc một nhà tiếp thị trực tuyến có thể điều chỉnh nội dung của họ để định hướng bán hàng – tất cả đều không cần bảo trì hoặc chi phí thêm.

Những gì sẽ là những cơ hội kinh doanh mới “mở khóa” từ loại tạo nội dung này?

Trước hết, chúng ta sẽ thấy những loại nội dung được cá nhân hóa hoàn toàn mới, nơi nhiều nguồn dữ liệu được kết hợp để tạo ra nội dung cho một cá nhân cụ thể, chẳng hạn như báo cáo thời tiết tính đến lịch trình du lịch của ai đó hoặc dịch vụ tài chính với báo cáo quỹ cá nhân hóa. Thứ hai, khi các công ty ngày càng chấp nhận kỷ nguyên số, họ sẽ có thể sử dụng tạo nội dung tự động để tạo ra sự hiện diện trực tuyến mạnh mẽ hơn cho doanh nghiệp của họ.

Bạn có thể thảo luận về một số khía cạnh tiềm năng về lợi ích xã hội từ NLG không?

Người tiêu dùng bị ngập trong một dòng liên tục của truyền thông – văn bản, email, quảng cáo và quảng cáo không ngừng nghỉ – trên nhiều kênh, bao gồm thiết bị di động, máy tính và thậm chí là thư, họ cần cuộn qua và đọc để tìm thông tin họ muốn và cần.

NLG cho phép giao tiếp chính xác và giảm tiếng ồn. Hãy tưởng tượng nhận chỉ các bản tin hoặc báo cáo tính đến thông tin cá nhân của bạn và thích nghi với nhu cầu của bạn. NLG cung cấp một cách tốt hơn, chu đáo hơn để tiếp cận khách hàng theo cách quan trọng đối với họ.

Các doanh nghiệp nào hiện đang sử dụng AX Semantics?

Khoảng ba năm trước, sau khi xác thực giải pháp của chúng tôi với các khách hàng được chọn, chúng tôi bắt đầu giới thiệu giải pháp NLG của mình đến thị trường đại chúng. Chúng tôi đã có hàng trăm khách hàng thử nghiệm phần mềm của chúng tôi và xây dựng giải pháp cá nhân hóa của họ với AX Semantics. Chúng tôi sau đó tinh chỉnh các tài liệu học tập và quy trình giới thiệu cần thiết. Nhiều khách hàng nhỏ ban đầu hiện đã mở rộng nhu cầu nội dung của họ với chúng tôi, bao gồm các công ty như Deloitte, Adidas, Nestlé, Otto và Beiersdorf.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về AX Semantics không?

Chúng tôi rất tự hào về việc AX Semantics đã được công nhận là một trong năm nhà cung cấp hàng đầu các nền tảng tạo ngôn ngữ tự nhiên trên thế giới bởi Gartner, và rằng chúng tôi đã được đặt tên là một công ty mới nổi hàng đầu trong thị trường NLG bởi Forrester.

Cuối cùng, ngoài cơ sở khách hàng và bán hàng của chúng tôi, chúng tôi đang tìm kiếm các công ty muốn xây dựng các trường hợp sử dụng dọc của riêng họ trên công nghệ của chúng tôi, và chúng tôi đang tích cực hỗ trợ các công ty đó với đào tạo, v.v. Vì vậy, nếu bạn đang xây dựng một sản phẩm hoặc công ty mới và muốn sử dụng tạo nội dung, chúng tôi rất muốn nói chuyện với bạn.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời và những câu trả lời chi tiết về NLG, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập AX Semantics,