Sebastian Enderlein, Giám đốc Công nghệ tại DeepL – Loạt phỏng vấn

Sebastian Enderlein, Giám đốc Công nghệ tại DeepL, là một nhà công nghệ người châu Âu với hơn một thập kỷ kinh nghiệm tại Thung lũng Silicon, nơi ông đã giữ các vị trí lãnh đạo kỹ thuật cấp cao tại các công ty như Uber, Salesforce (CRM ) và Personio. Với nền tảng vững chắc về cơ sở hạ tầng đám mây, hệ thống phân tán và xây dựng các tổ chức kỹ thuật hiệu suất cao, ông đã giúp mở rộng một số công ty công nghệ phát triển nhanh nhất tại cả Mỹ và châu Âu. Hiện tại, ông chia thời gian giữa San Francisco và châu Âu, giữ vị trí CTO tại DeepL đồng thời tư vấn và đầu tư vào các công ty khởi nghiệp, tập trung vào việc giải quyết các thách thức kỹ thuật phức tạp và giúp các công ty khởi nghiệp trên con đường trở thành những “unicorn”.

DeepL, được ra mắt vào năm 2017, là một dịch vụ dịch máy thần kinh được công nhận vì cung cấp các bản dịch chính xác và tự nhiên trên hơn 30 ngôn ngữ. Sử dụng các mạng thần kinh tiên tiến và các cải tiến AI độc quyền, nó luôn vượt trội so với các đối thủ về tính lưu loát và độ chính xác. Có sẵn qua web, ứng dụng máy tính để bàn và di động, tiện ích mở rộng trình duyệt và API, DeepL cũng cung cấp phiên bản Pro với các tính năng cấp doanh nghiệp, sử dụng không giới hạn và bảo mật tăng cường.

Bạn đã dành thời gian xây dựng các đội kỹ thuật ở cả hai bên bờ Đại Tây Dương – Thung lũng Silicon và châu Âu. Những bài học cá nhân nào đã định hình cách tiếp cận lãnh đạo và đổi mới của bạn trong những hệ sinh thái công nghệ rất khác nhau này?

Cả hai hệ sinh thái đều có những điểm mạnh và đặc điểm riêng và tôi rất biết ơn khi đã có được những hiểu biết và kinh nghiệm sâu sắc trong cả hai văn hóa. Tại Thung lũng Silicon, có một văn hóa khởi nghiệp thú vị với các kỹ sư đa dạng và có động lực cao theo đuổi những ý tưởng lớn, được hỗ trợ bởi một tư duy di chuyển nhanh và chấp nhận rủi ro táo bạo. Cũng có rất nhiều áp lực và tốc độ có thể rất mạnh – các công ty thường có tầm nhìn tham vọng, mở rộng nhanh và thành công hoặc thất bại nhanh chóng. Thời gian của tôi ở đó đã dạy tôi rất nhiều về việc mở rộng các đội và công nghệ nhanh chóng, cũng như cách cân bằng giữa tham vọng và áp lực mà tốc độ có thể mang lại.

Tại châu Âu, cũng có những tài năng, ý tưởng và đổi mới mạnh mẽ với các đội đa ngôn ngữ và đa văn hóa, và có một sự nhấn mạnh rõ ràng vào bảo mật, tuân thủ và độ chính xác. Sự đa dạng của lục địa này có thể là một điểm mạnh, mang lại những quan điểm phong phú, nhưng cũng là một thách thức với các thị trường phân mảnh, hệ thống pháp luật khác nhau và nhu cầu tuân thủ cao hơn. Tôi cũng nhận thấy rằng các công ty khởi nghiệp ở đó thường có xu hướng tự tài trợ, điều này có thể làm chậm tăng trưởng nhưng cũng xây dựng sự bền bỉ và sức mạnh lâu dài. Đối với DeepL, việc có gốc gác ở châu Âu đã là một điểm mạnh rõ ràng. Nó đã định hình sự tập trung của chúng tôi vào độ chính xác, bảo mật và sắc thái văn hóa, giúp chúng tôi nổi bật như một nhà lãnh đạo trong cảnh quan AI nhanh chóng.

Điều gì đã thúc đẩy bạn gia nhập DeepL với tư cách CTO sau thời gian tại Personio và kinh nghiệm với các công ty như Uber và Salesforce?

Khi tôi lần đầu gặp Jarek, CEO và người sáng lập của DeepL, cùng với phần còn lại của ban lãnh đạo, tôi đã ngay lập tức bị thu hút bởi tầm nhìn rõ ràng và đam mê của họ trong việc giải quyết một vấn đề có ý nghĩa thực sự với AI. DeepL không chỉ xây dựng công nghệ AI thú vị vì sự đổi mới. Họ tập trung vào xây dựng các sản phẩm giải quyết các vấn đề thực tế hàng ngày cho người dùng và doanh nghiệp – và họ đam mê điều đó. Đó là mục đích và tiềm năng, cũng như văn hóa của công ty sâu sắc trong đổi mới thực tế và tác động thế giới thực, đã trở thành động lực chính cho tôi và khiến tôi hào hứng gia nhập đội ngũ. Tôi đã chứng kiến tác động của các đội được định hướng bởi sứ mệnh trong thời gian của tôi tại Personio, Uber và Salesforce.

Là người dành nhiều thời gian ở cả hai bên bờ Đại Tây Dương, sứ mệnh của công ty trong việc phá vỡ các rào cản ngôn ngữ cũng nổi bật với tôi. DeepL đang giải quyết một thách thức rất thực tế mà mọi người và doanh nghiệp trên khắp thế giới phải đối mặt; một thách thức mà tôi đã trực tiếp trải qua và cũng chứng kiến tận mắt. Cho dù đó là các đội toàn cầu cố gắng cộng tác hiệu quả hơn hay các công ty đang tìm cách mở rộng vào các thị trường mới, các rào cản ngôn ngữ có thể làm mọi thứ chậm lại. Vì vậy, tôi cũng rất hào hứng khi có cơ hội tham gia đội ngũ và giúp giải quyết thách thức này một cách có ý nghĩa.

Hãy nói về Clarify. Đó không chỉ là một công cụ dịch – nó là tương tác, ngữ cảnh và thích ứng. Ngọn lửa ban đầu cho việc phát triển nó là gì, và làm thế nào nó đẩy ranh giới của những gì AI ngôn ngữ có thể làm?

Một trọng tâm lớn của chúng tôi trong năm nay là tìm cách nâng cao các sản phẩm trên nền tảng AI ngôn ngữ, từ DeepL Translator đến giải pháp dịch giọng nói theo thời gian thực DeepL Voice, để chúng trở nên cá nhân hóa, cộng tác và trực quan hơn. Chúng tôi muốn trải nghiệm DeepL bớt giống một phần mềm truyền thống và giống như làm việc cùng một cộng sự thông minh hơn; đó chính xác là điều Clarify mang lại.

Ngôn ngữ vô cùng tinh vi. Từ và câu có thể có nhiều ý nghĩa, hàm ý văn hóa hoặc biến thể ngữ pháp, như danh từ có giới tính hoặc thành ngữ không dịch một cách sạch sẽ. Clarify, có sẵn thông qua DeepL Translator, được xây dựng để giúp khách hàng của chúng tôi điều hướng những phức tạp này, hoạt động như một chuyên gia ngôn ngữ AI tương tác trực tiếp với người dùng để giải quyết sự mơ hồ và đưa ra bối cảnh sâu sắc hơn. Ví dụ, Clarify sẽ giúp xác định liệu “ngân hàng” trong một câu có thể đề cập đến một con sông hay một tổ chức tài chính, hoặc dịch “giáo sư” mà không biết giới tính.

Điều thú vị về Clarify là nó biến quá trình dịch của DeepL từ một mô hình đầu vào-đầu ra một chiều thành một sự hợp tác thực sự. Thay vì nhận được kết quả một cách thụ động, người dùng tương tác với Clarify trong suốt quá trình. Công cụ sẽ chủ động đề xuất các chỉnh sửa và gợi ý, để bạn có thể đạt được kết quả chính xác nhất cùng nhau.

Một trong những yếu tố thú vị nhất của Clarify là khả năng phát hiện sự mơ hồ và yêu cầu người dùng làm rõ. Bạn định nghĩa “sự mơ hồ” một cách kỹ thuật để máy có thể nhận biết và hành động?

Đó là một câu hỏi tuyệt vời – sự mơ hồ là một thách thức được biết đến trong dịch máy, nhưng thường bị bỏ qua hoặc lảng tránh vì việc hiểu ý định của người dùng trong thời gian thực có thể rất khó khăn. Tuy nhiên, sự mơ hồ có thể hoàn toàn thay đổi ý nghĩa của một bản dịch tùy thuộc vào cách bạn hiểu đầu vào. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu của chúng tôi đã cộng tác chặt chẽ với các chuyên gia ngôn ngữ để xác định các trường hợp mà điều này xảy ra và phát triển các hệ thống có thể phản ứng tương ứng.

DeepL có danh tiếng về độ chính xác, nhưng bây giờ nó đang chuyển sang cá nhân hóa và cộng tác. Bạn làm thế nào để cân bằng hiệu suất mô hình với UX để đảm bảo AI không chỉ cung cấp “một” bản dịch – mà đúng bản dịch cho người dùng đó?

Giống như bạn đang nói, bản dịch “đúng” không phải lúc nào cũng phổ quát. Nó phụ thuộc vào ngữ cảnh, cặp ngôn ngữ và trường hợp sử dụng. Một công ty có thể yêu cầu thuật ngữ nội bộ cụ thể, trong khi một công ty khác có thể cần bắt được một giọng điệu hoặc sắc thái cụ thể. Đối với chúng tôi, độ chính xác và cá nhân hóa không phải là những mục tiêu riêng biệt, mà cùng nhau đảm bảo chất lượng.

Tại DeepL, khi chúng tôi nghĩ về chất lượng, chúng tôi tập trung vào việc cung cấp các bản dịch và đầu ra chính xác về mặt kỹ thuật và phù hợp về mặt ngữ cảnh, nhưng cũng phù hợp với ý định của người dùng. Nền tảng AI ngôn ngữ của chúng tôi phản ánh điều này – chúng tôi kết hợp hiệu suất mô hình tiên tiến với UX thông minh để đảm bảo khách hàng của chúng tôi nhận được các bản dịch phù hợp với nhu cầu của họ.

Nhiều mô hình chung thường không đáp ứng được sự tinh tế của ngôn ngữ và ngữ cảnh văn hóa. Điều gì làm cho mô hình của DeepL khác biệt, và tại sao sự chuyên môn hóa lại là một lợi thế quan trọng?

Các mô hình cung cấp năng lượng cho nền tảng AI ngôn ngữ của chúng tôi được thiết kế riêng cho dịch và viết. Sự tập trung này mang lại cho chúng tôi một lợi thế đáng kể trong việc bắt được những sắc thái, ngữ cảnh và giọng điệu trên các ngôn ngữ, điều này rất quan trọng trong các môi trường kinh doanh nơi độ chính xác là tối quan trọng.

Không giống như các mô hình chung được đào tạo trên dữ liệu internet rộng lớn, các LLM độc quyền của DeepL được đào tạo trên hơn 7 năm nội dung thuộc lĩnh vực cụ thể và trải qua quá trình tinh chỉnh bổ sung bởi hàng nghìn chuyên gia ngôn ngữ. Sự chuyên môn hóa này cho phép chúng tôi cung cấp chất lượng và độ tin cậy cao hơn một cách nhất quán. Trong các thử nghiệm mù năm 2024, các dịch giả chuyên nghiệp đã tìm thấy rằng mô hình LLM thế hệ tiếp theo của chúng tôi yêu cầu ít chỉnh sửa hơn 2-3 lần so với Google (GOOGL ) hoặc ChatGPT để đạt được cùng một chất lượng. Đó là lý do tại sao hơn 200.000 khách hàng doanh nghiệp trên toàn thế giới tin tưởng DeepL. Trong các lĩnh vực như luật, công nghệ, chăm sóc sức khỏe và tiếp thị, thậm chí những sai dịch nhỏ cũng có thể có hậu quả nghiêm trọng. Chất lượng và độ chính xác không phải là tùy chọn.

Từ thời gian quản lý cơ sở hạ tầng đám mây tại Uber đến lãnh đạo kỹ thuật tại Personio và bây giờ là DeepL, thách thức kỹ thuật khó khăn nhất bạn đã đối mặt là gì – và bạn đã học được gì từ nó?

Về mặt con người, thách thức khó khăn nhất đã là lãnh đạo các đội qua các giai đoạn tăng trưởng siêu tốc, tìm kiếm sự cân bằng giữa di chuyển nhanh và duy trì hiệu quả, cũng như đảm bảo rằng các nhân viên mới được tuyển dụng tốt, hiểu được sứ mệnh của công ty và có cơ hội phát triển. Một bài học lớn tôi đã học được ở đó là tránh dao động giữa các cực. Chuyển đổi nhanh từ “tăng trưởng với mọi giá” sang “hiệu suất cao” là khó đối với một tổ chức, và việc tăng gấp đôi đội ngũ kỹ thuật trong một năm chắc chắn sẽ tạo ra căng thẳng – tôi đã đặt điều đó như một giới hạn thô trên.

Về mặt công nghệ, tôi đã dành phần lớn sự nghiệp của mình để mở rộng các ngăn xếp công nghệ trong đám mây và trên toàn thế giới, giải quyết các vấn đề phức tạp về tính nhất quán và độ tin cậy cho một số dịch vụ phổ biến nhất trên hành tinh. Tôi đã học được rằng việc thiết kế quá mức là một vấn đề nghiêm trọng, và “nền tảng hóa quá mức” có thể làm tê liệt tổ chức của bạn và khiến việc xác định trách nhiệm đối với tác động của khách hàng trở nên khó khăn hơn. Với AI đang tăng tốc độ kinh doanh thậm chí còn nhanh hơn – các công ty hiện có thể đạt 100 triệu đô la doanh thu hàng năm trong dưới một năm, và các đội đang chứng kiến những lợi ích về năng suất chưa từng có – sự tập trung và sự đơn giản trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

DeepL hiện đang phục vụ hơn 200.000 doanh nghiệp và tổ chức chính phủ. Bạn duy trì sự cân bằng giữa độ tin cậy của doanh nghiệp và đổi mới nhanh chóng như thế nào?

Đó là một sự cân bằng chúng tôi luôn suy nghĩ. Khách hàng doanh nghiệp của chúng tôi phụ thuộc vào DeepL cho giao tiếp quan trọng, có mức độ rủi ro cao, vì vậy độ tin cậy, bảo mật và niềm tin là thực sự cần thiết. Đồng thời, chúng tôi biết rằng đổi mới không thể chậm lại… ngành công nghiệp AI đang di chuyển với tốc độ cực nhanh! Chìa khóa là, theo một số cách, đó là sự tập trung. Khi nói đến nền tảng AI ngôn ngữ của chúng tôi, chúng tôi tập trung vào việc giải quyết các vấn đề ngôn ngữ phức tạp với độ chính xác cao. Sự tập trung này cho phép chúng tôi di chuyển nhanh mà không ảnh hưởng đến chất lượng.

Chúng tôi cũng rất linh hoạt. Chúng tôi có thể giới thiệu các khả năng hoặc tính năng mới, cung cấp các giải pháp tiên phong giúp thúc đẩy ngành công nghiệp tiến lên, đồng thời duy trì chất lượng, độ chính xác và hiệu suất cấp doanh nghiệp mà khách hàng của chúng tôi biết và tiếp tục mong đợi. Một ví dụ tuyệt vời về điều này là sự mở rộng gần đây của DeepL Voice: chúng tôi vừa công bố rằng nó hiện cung cấp hỗ trợ cho đầu vào nói từ tiếng Trung Quốc, tiếng Ukraina và tiếng Romania, cùng với các tính năng năng suất cuộc họp được cải tiến và một tích hợp lớn sắp tới với Zoom Meetings, điều này thực sự thú vị.

Cuối cùng, bạn tin rằng tương lai của AI ngôn ngữ sẽ như thế nào?

AI ngôn ngữ đã biến đổi cách chúng ta, với tư cách là các doanh nghiệp, nhân viên và con người, giao tiếp trên toàn cầu, cho phép kết nối và cộng tác sâu sắc hơn trên các doanh nghiệp, văn hóa và ngành công nghiệp. Chúng ta đang hướng tới một tương lai nơi các công ty mọi quy mô có thể hoạt động và phát triển quốc tế mà không bị cản trở bởi các rào cản ngôn ngữ, mở ra cánh cửa cho một thế giới và nền kinh tế kết nối và bao gồm hơn.

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