Ryan Kolln, CEO tại Appen – Phỏng vấn

Tham gia Appen AI vào năm 2018 với vai trò Phó Chủ tịch Phát triển Doanh nghiệp, anh lãnh đạo các vụ mua lại chiến lược như Figure Eight và Quadrant, cũng như hỗ trợ thành lập các bộ phận Trung Quốc và Liên bang. Trước khi được bổ nhiệm làm CEO, anh từng giữ vị trí Giám đốc vận hành, giám sát hoạt động và chiến lược toàn cầu.

Với hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ và viễn thông, làm thế nào con đường sự nghiệp của bạn đã định hình cách tiếp cận của bạn trong việc lãnh đạo Appen thông qua cảnh quan AI đang phát triển nhanh chóng?

Sự nghiệp của tôi bắt đầu với vai trò kỹ sư viễn thông, nơi vai trò của tôi là xây dựng và tối ưu hóa mạng lưới, bao gồm một lượng lớn dữ liệu, phân tích và tìm ra các giải pháp sáng tạo để tối ưu hóa hiệu suất mạng và trải nghiệm khách hàng.

Sau khi hoàn thành chương trình MBA tại NYU, điều này đã tiến triển thành các vai trò lãnh đạo trong chiến lược công nghệ và mua lại, nơi tôi tập trung vào các câu hỏi chiến lược lớn hơn, chẳng hạn như xu hướng mới nổi, cơ hội đầu tư và mô hình kinh doanh. Kinh nghiệm này đã mang lại cho tôi sự hiểu biết sâu sắc về cả khía cạnh kỹ thuật và kinh doanh của các công nghệ mới nổi.

Tại Appen, chúng tôi làm việc tại điểm giao nhau giữa AI và dữ liệu, và kinh nghiệm của tôi đã cho phép tôi lãnh đạo công ty và điều hướng các phức tạp trong không gian AI đang phát triển nhanh chóng, di chuyển qua các phát triển lớn như nhận dạng giọng nói, NLP, hệ thống khuyến nghị và hiện tại là AI tạo sinh. Tầm nhìn chiến lược này rất quan trọng khi AI tiếp tục biến đổi các ngành công nghiệp trên toàn cầu.

Bạn đã ở với Appen từ năm 2018, thúc đẩy các vụ mua lại lớn như Figure Eight và Quadrant. Làm thế nào những động thái chiến lược này đã định vị Appen như một nhà lãnh đạo trong dịch vụ dữ liệu AI, và bạn nhìn thấy cơ hội lớn tiếp theo cho công ty là gì?

Các vụ mua lại của Figure Eight và Quadrant là then chốt để mở rộng khả năng dữ liệu AI của chúng tôi, đặc biệt là trong các lĩnh vực như chú thích dữ liệu và thông tin địa lý. Nền tảng chú thích dữ liệu của Figure Eight đặc biệt có tác động. Nền tảng này có thể tùy chỉnh cao và chúng tôi đã sử dụng nó cho công việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Gần đây, chúng tôi đã sử dụng nền tảng này để chạy hầu hết các luồng dữ liệu AI tạo sinh của mình.

Bên cạnh các vụ mua lại, khoảng 5 năm trước, chúng tôi đã thiết lập một hoạt động tại Trung Quốc gọi là Appen Trung Quốc. Chúng tôi hiện là công ty dữ liệu AI lớn nhất tại Trung Quốc, với doanh thu gần gấp đôi so với đối thủ cạnh tranh gần nhất.

Xem xét tương lai, trọng tâm của Appen là hỗ trợ sự phát triển và áp dụng AI tạo sinh. Có những cơ hội tăng trưởng lớn trong cả các nhà xây dựng mô hình và các công ty đang tìm cách áp dụng AI tạo sinh vào sản phẩm và hoạt động của họ. Chúng tôi cảm thấy mình chỉ đang ở giai đoạn bắt đầu của làn sóng AI lớn nhất.

Chất lượng dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển mô hình AI. Bạn có thể chia sẻ cách Appen đảm bảo độ chính xác, đa dạng và liên quan của các tập dữ liệu của mình, đặc biệt là với nhu cầu ngày càng tăng về dữ liệu đào tạo LLM chất lượng cao?

Điểm mạnh của Appen là khả năng tạo ra dữ liệu chất lượng cao một cách nhất quán và với quy mô lớn. Chúng tôi làm việc chặt chẽ với khách hàng để hiểu rõ mục tiêu mô hình AI của họ và phát triển dữ liệu chất lượng cao cho nhu cầu của họ thông qua một phương pháp đa lớp kết hợp các công cụ tự động hóa và phản hồi của con người. Chúng tôi có một lực lượng lao động toàn cầu với hơn 1 triệu người trên 200 quốc gia, cho phép chúng tôi tuyển dụng một nhóm những người đóng góp đủ tiêu chuẩn và đa dạng. Thông qua kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt và vòng lặp phản hồi, chúng tôi đảm bảo rằng dữ liệu chính xác, nhất quán và liên quan, và có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các mô hình AI. Điều này cho phép các hệ thống AI hoạt động hiệu quả trong môi trường thực và cũng có thể được sử dụng để cải thiện độ bền và giảm thiểu thiên vị, đặc biệt là đối với LLM.

Sự tạo sinh dữ liệu đang trở nên phổ biến, và khoản đầu tư của Appen vào Mindtech thể hiện sự quan tâm của bạn trong lĩnh vực này. Bạn có thể thảo luận về lợi thế và bất lợi của việc sử dụng dữ liệu tổng hợp hoặc dữ liệu thu thập từ web so với dữ liệu được thu thập từ đám đông để đào tạo mô hình AI, và làm thế nào bạn nhìn thấy dữ liệu tổng hợp bổ sung cho dữ liệu được thu thập từ đám đông mà Appen nổi tiếng?

Dữ liệu chất lượng cao rất quan trọng nhưng có thể tốn kém và mất thời gian để sản xuất, đó là lý do tại sao dữ liệu tổng hợp đang nhận được sự chú ý. Nó hoạt động tốt cho dữ liệu cấu trúc trong các nhiệm vụ AI/ML truyền thống, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp có quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư như chăm sóc sức khỏe và tài chính, vì nó tránh sử dụng thông tin cá nhân.

Tuy nhiên, dữ liệu tổng hợp thường thiếu độ sâu và tinh tế của dữ liệu thế giới thực, đặc biệt là đối với các nhiệm vụ AI tạo sinh phức tạp đòi hỏi sự đa dạng và chuyên môn sâu. Nó cũng có thể duy trì các lỗi hoặc thiên vị từ dữ liệu ban đầu. Dữ liệu thu thập từ web, thường được sử dụng cho LLM, đưa ra những thách thức riêng của nó với nội dung chất lượng thấp, thiên vị và thông tin sai lệch, đòi hỏi sự tuyển chọn cẩn thận.

Dữ liệu được thu thập từ đám đông, mà Appen chuyên về, vẫn là “sự thật cơ bản”. Chuyên môn của con người rất quan trọng để tạo ra dữ liệu đa dạng và phức tạp cần thiết để cải thiện độ chính xác của mô hình AI.

Chúng tôi xem dữ liệu tổng hợp như một bổ sung cho dữ liệu được chú thích bởi con người. Trong khi dữ liệu tổng hợp có thể tăng tốc một số phần của quá trình, dữ liệu được gắn nhãn bởi con người đảm bảo rằng các mô hình phản ánh sự đa dạng của thế giới thực. Cùng nhau, chúng cung cấp một cách tiếp cận cân bằng để tạo ra dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho AI.

Đạo luật AI của EU và các quy định toàn cầu khác đang định hình các tiêu chuẩn đạo đức xung quanh sự phát triển của AI. Bạn nhìn thấy những quy định này ảnh hưởng đến hoạt động của Appen và ngành công nghiệp AI rộng lớn như thế nào trong tương lai?

Đạo luật AI của EU và các quy định toàn cầu tương tự có khả năng ảnh hưởng đến hoạt động của Appen bằng cách thiết lập các tiêu chuẩn đạo đức mới cho sự phát triển và hiệu suất của mô hình AI. Chúng tôi có thể thấy những thay đổi trong cách chúng tôi xử lý dữ liệu, đảm bảo công bằng của mô hình và giải quyết các vấn đề đạo đức. Điều này có thể dẫn đến các quy trình nghiêm ngặt hơn và các điều chỉnh tiềm năng trong cách tiếp cận của chúng tôi đối với đào tạo và xác thực mô hình.

Ứng dụng rộng rãi, những quy định này có khả năng đẩy ngành công nghiệp hướng tới các tiêu chuẩn đạo đức cao hơn, tăng chi phí tuân thủ và có thể làm chậm một số khía cạnh của sự đổi mới. Tuy nhiên, chúng cũng sẽ thúc đẩy sự trách nhiệm và minh bạch hơn, điều này cuối cùng có thể dẫn đến sự phát triển AI có trách nhiệm và bền vững hơn.

Với những lo ngại ngày càng tăng về thiên vị trong AI, Appen làm việc như thế nào để đảm bảo rằng các tập dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình AI được thu thập một cách đạo đức và miễn phí từ thiên vị, đặc biệt là trong các lĩnh vực nhạy cảm như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính?

Chúng tôi tích cực làm việc để giảm thiểu thiên vị bằng cách thúc đẩy sự đa dạng và hòa nhập trên tất cả các dự án. Điều này rất đáng khích lệ khi thấy rằng nhiều khách hàng của chúng tôi tập trung vào việc thu thập dữ liệu từ nhiều nhóm dân số và đánh giá mô hình. Việc có một lực lượng lao động toàn cầu sống ở hầu hết các quốc gia cho phép chúng tôi thu thập dữ liệu từ nhiều góc nhìn và kinh nghiệm khác nhau, điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực nhạy cảm như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính.

Kể từ năm 2019, chúng tôi đã chính thức hóa các phương pháp hay nhất của mình trong Bộ luật Đạo đức của Đám đông, thể hiện cam kết của chúng tôi đối với sự đa dạng, công bằng và phúc lợi của đám đông. Điều này bao gồm cam kết của chúng tôi về lương công bằng, đảm bảo tiếng nói của đám đông được lắng nghe và duy trì các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư nghiêm ngặt. Bằng cách duy trì những nguyên tắc này, chúng tôi nhằm mục đích cung cấp dữ liệu chất lượng cao, được thu thập một cách đạo đức, hỗ trợ sự phát triển AI có trách nhiệm.

Khi AI trở nên tích hợp hơn vào các ngành công nghiệp như ô tô, quảng cáo và AR/VR, Appen đang định vị mình như thế nào để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về dữ liệu đào tạo chuyên dụng trong các lĩnh vực này?

Trong 27 năm qua, chúng tôi đã cung cấp dữ liệu đào tạo chuyên dụng cho nhiều ngành công nghiệp và trường hợp sử dụng khác nhau, và chúng tôi tiếp tục phát triển khi nhu cầu của khách hàng thay đổi.

Chẳng hạn, trong lĩnh vực ô tô, chúng tôi đã làm việc với các công ty ô tô hàng đầu và các nhà cung cấp giải pháp trong cabin để xây dựng hệ thống giọng nói trong xe. Hiện tại, chúng tôi đang giúp khách hàng trong các lĩnh vực mới như thu thập dữ liệu video của các tài xế để giúp cải thiện an toàn bằng cách theo dõi sự phân tâm của tài xế.

Trong lĩnh vực quảng cáo, chúng tôi đã giúp một nền tảng quảng cáo toàn cầu hàng đầu cải thiện chất lượng và độ chính xác của quảng cáo cho sự liên quan của người dùng trong một chương trình toàn cầu nhiều năm với hơn 7 triệu đánh giá. Hiện tại, khi nhiều nền tảng áp dụng các giải pháp AI tạo sinh, đám đông của chúng tôi không chỉ đánh giá sự liên quan của quảng cáo mà còn giúp đánh giá chất lượng của quảng cáo được tạo ra.

Chúng tôi đã có thể làm tất cả những điều này thông qua nền tảng chú thích mạnh mẽ của mình, có thể được tùy chỉnh để hỗ trợ các quy trình công việc phức tạp và nhiều phương thức dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, âm thanh, hình ảnh, video và chú thích đa phương tiện. Nhưng cuối cùng, khả năng của chúng tôi để thích nghi với sự thay đổi của ngành công nghiệp đến từ chuyên môn sâu của chúng tôi về dữ liệu cho sự phát triển AI và quan hệ đối tác mạnh mẽ với khách hàng.

Appen đã là một nhà lãnh đạo trong việc cung cấp dữ liệu chất lượng cao cho nhiều ứng dụng AI. Nhìn về tương lai, bạn nhìn thấy vai trò của Appen sẽ thay đổi như thế nào khi AI tạo sinh và LLM tiếp tục phát triển và ảnh hưởng đến các thị trường toàn cầu?

AI tạo sinh và LLM đang biến đổi các ngành công nghiệp, và chúng tôi sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp dữ liệu chất lượng cao để hỗ trợ những tiến bộ này. Khi nói đến các thị trường toàn cầu, khả năng của chúng tôi trong việc thu thập dữ liệu từ 200 quốc gia và hơn 500 ngôn ngữ sẽ trở nên quý giá hơn, và chúng tôi có một lịch sử mạnh mẽ trong việc này khi chúng tôi đã giúp các công ty như Microsoft (MSFT ) ra mắt các mô hình dịch máy cho hơn 110 ngôn ngữ.

Khi việc triển khai các ứng dụng LLM tăng trưởng, chúng tôi nhìn thấy nhu cầu ngày càng tăng về việc phù hợp với người dùng cuối, bao gồm khả năng định vị để đảm bảo rằng các sắc thái ngôn ngữ và văn hóa được giải quyết trong các thị trường toàn cầu khác nhau. Chúng tôi cam kết giúp các công ty phát triển các hệ thống AI vừa hiệu suất cao vừa có trách nhiệm bằng cách đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình này là đa dạng, liên quan và được thu thập một cách đạo đức.

Appen nổi tiếng với việc cung cấp năng lượng cho một số LLM tiên tiến nhất trên thế giới. Những đổi mới nào trong chú thích dữ liệu và thu thập mà Appen đang tập trung để nâng cao hiệu suất của những mô hình này?

Chúng tôi liên tục đổi mới các quy trình chú thích và thu thập dữ liệu của mình để nâng cao hiệu suất của LLM. Một lĩnh vực chúng tôi tập trung là cải thiện hiệu quả và độ chính xác của chú thích dữ liệu thông qua các công cụ AI hỗ trợ, giúp tự động hóa và简化 một số phần của quá trình trong khi duy trì các tiêu chuẩn chất lượng cao.

Chúng tôi có thể xác định các điểm dữ liệu cần thêm đầu vào của con người, đảm bảo rằng nỗ lực chú thích tập trung vào nơi chúng sẽ có tác động lớn nhất. Chúng tôi đã tích hợp các tính năng vào nền tảng của mình như Model Mate, có thể được sử dụng để giúp tăng tốc sản xuất dữ liệu và cải thiện chất lượng dữ liệu. Chúng tôi cũng tập trung vào các phương pháp hay nhất trong quản lý người đóng góp, điều quan trọng khi sự phức tạp của các nhiệm vụ tăng lên.

Khả năng hiểu hiệu suất ở cấp độ người đóng góp và cung cấp phản hồi để liên tục cải thiện chất lượng dữ liệu do con người tạo ra. Những đổi mới này cho phép chúng tôi cung cấp dữ liệu chất lượng cao, quy mô lớn cần thiết để cung cấp năng lượng và tinh chỉnh các LLM hàng đầu thế giới.

Khi bạn bước vào vai trò mới của mình với tư cách là CEO, những ưu tiên hàng đầu của bạn cho Appen trong vài năm tới là gì, và bạn dự định sẽ thúc đẩy sự phát triển của công ty trong không gian AI cạnh tranh cao như thế nào?

Khi tôi chuyển sang vai trò CEO, các ưu tiên chiến lược của tôi được thiết kế để đảm bảo Appen dẫn đầu trong cảnh quan AI cạnh tranh:

• Hỗ trợ sự phát triển của mô hình AI tạo sinh: Trong 18 tháng qua, AI tạo sinh đã trở thành một thành phần chính của dịch vụ của chúng tôi, với 28% doanh thu của nhóm đến từ các dự án liên quan đến AI tạo sinh vào tháng 6 năm 2024 so với 8% vào tháng 1. Chúng tôi nhìn thấy tiềm năng đáng kể trong thị trường AI tạo sinh, dự kiến sẽ đạt 1,3 nghìn tỷ USD vào năm 2032 theo dự báo của ngành.
• Hỗ trợ việc áp dụng mô hình AI tạo sinh: Chúng tôi nhìn thấy sự tăng trưởng trong các phân khúc mới khi các doanh nghiệp tận dụng các giải pháp AI tạo sinh cho các trường hợp sử dụng của họ. Mặc dù tỷ lệ dự án AI tạo sinh đạt được triển khai là thấp, chúng tôi dự đoán rằng FY24/25 sẽ là giai đoạn chuyển tiếp khi các thí nghiệm chuyển sang sản xuất và thúc đẩy nhu cầu về dữ liệu tùy chỉnh chất lượng cao và chuyên dụng.
• Tối ưu hóa và tự động hóa cách chúng tôi chuẩn bị dữ liệu: Bằng cách sử dụng AI cho đảm bảo chất lượng và tự động hóa một số bước của quá trình chuẩn bị dữ liệu. Điều này sẽ cho phép chúng tôi nâng cao chất lượng dữ liệu đồng thời cải thiện hiệu quả hoạt động, cải thiện biên độ lợi nhuận gộp của chúng tôi.
• Phát triển trải nghiệm cho người lao động của chúng tôi: Nền tảng CrowdGen mới của chúng tôi cho phép chúng tôi mở rộng dự án nhanh chóng và linh hoạt theo nhu cầu của khách hàng, sử dụng AI cho sàng lọc tự động và ghép dự án. Điều này cũng sẽ cải thiện trải nghiệm của người đóng góp với sự hỗ trợ cá nhân hóa. Appen đã là người áp dụng sớm trong việc thúc đẩy minh bạch, đa dạng và công bằng trong nguồn dữ liệu của chúng tôi, và chúng tôi vẫn cam kết với Bộ luật Đạo đức của Đám đông.

Những ưu tiên này sẽ định vị Appen cho sự tăng trưởng và đổi mới bền vững trong cảnh quan AI đang phát triển.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, chúng tôi khuyến khích độc giả muốn tìm hiểu thêm hãy truy cập Appen.