Wilson Pang, Chief Technology Officer tại Appen – Phỏng vấn

Wilson Pang là Chief Technology Officer tại Appen, nơi ông lãnh đạo một nhóm các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và quản lý sản phẩm hàng đầu để kết hợp sức mạnh của công nghệ và con người để giải quyết các vấn đề dữ liệu AI.

Trong cuộc phỏng vấn này, chúng tôi thảo luận về đạo đức AI, Báo cáo Trạng thái AI và Học máy năm 2020 của Appen và các thách thức ngành hiện tại.

Điều gì đã thu hút bạn cá nhân đến kỹ thuật phần mềm và khoa học dữ liệu?

Tôi đã có cơ hội làm việc với dữ liệu và AI từ 10 năm trước. Trong thế giới AI, các nhà phát triển không còn kiểm soát logic trong mã nữa, mà dữ liệu quyết định logic của mô hình AI, điều này thật thú vị. Tôi bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là một nhà phát triển tại IBM, xây dựng các hệ thống lớn cho các ngân hàng, nhà điều hành viễn thông và các công ty trao đổi chứng khoán. Tôi rất hào hứng với sức mạnh của phần mềm và AI.

Tôi cũng may mắn khi thấy được cách dữ liệu và học máy giúp tăng trưởng kinh doanh trực tiếp. Đội ngũ của tôi tại eBay đã tận dụng AI để tăng mua hàng của người mua, từ đó tăng doanh thu hàng chục triệu đô la. Chúng tôi đã sử dụng AI để tăng hiệu quả nội bộ và giảm chi phí hoạt động đáng kể cho Trip.com. Hiện tại tại Appen, chúng tôi đang giúp các công ty từ nhiều ngành khác nhau sử dụng AI để thúc đẩy thành công của kinh doanh.

Bạn có thể mô tả một số dịch vụ AI và dán nhãn dữ liệu của Appen?

Chúng tôi là nhà cung cấp dữ liệu đào tạo làm việc với hơn 1 triệu nhà thầu để thu thập và dán nhãn hình ảnh, văn bản, giọng nói, âm thanh, video và các dữ liệu khác. Những nhà thầu này cư trú ở hơn 130 quốc gia và nói 180 ngôn ngữ và phương ngữ, điều này cho phép chúng tôi cung cấp dữ liệu chất lượng cao cho các dự án AI. Chúng tôi cũng có các đội chuyên nghiệp đã làm việc trong lĩnh vực dữ liệu AI trong hơn 20 năm và có nhiều kiến thức về cách nhận dữ liệu đào tạo đúng. Cuối cùng, chúng tôi có một nền tảng dán nhãn dữ liệu AI hỗ trợ hàng đầu với các tính năng tích hợp để đảm bảo chất lượng và năng suất. Khách hàng của chúng tôi có thể chọn giữa giải pháp dịch vụ quản lý của chúng tôi, nơi chúng tôi hợp tác với đội ngũ của họ, hoặc nền tảng tự phục vụ. Nền tảng dán nhãn dữ liệu AI hỗ trợ của chúng tôi cung cấp cho khách hàng khả năng quản lý dự án cùng với các công cụ hỗ trợ máy học để tăng chất lượng, độ chính xác và tốc độ dán nhãn.

Với hơn 20 năm kinh nghiệm, dịch vụ của chúng tôi cung cấp dữ liệu đào tạo hàng đầu, nền tảng dán nhãn dữ liệu AI hỗ trợ tiên tiến nhất và một đám đông toàn cầu đa dạng để đảm bảo dữ liệu chất lượng cao.

Có những tập dữ liệu nguồn mở nào có sẵn?

Appen có một số tập dữ liệu nguồn mở có sẵn trực tuyến, từ dán nhãn hình ảnh đến nhận dạng chữ viết tay. Những tập dữ liệu này có thể được tải xuống miễn phí và có thể được sử dụng để giúp xây dựng và đào tạo mô hình AI của bạn. Một trong những tập dữ liệu thú vị nhất có sẵn là về phân đoạn hạt nhân từ hình ảnh y tế. Dữ liệu chứa hơn 21.000 hạt nhân được chú thích và xác nhận bởi các chuyên gia y tế.

Điều gì là thông tin quan trọng nhất mà bạn đã rút ra từ Báo cáo Trạng thái AI và Học máy năm 2020?

Phát hiện thú vị nhất từ báo cáo là sự gia tăng sự tham gia của cấp C. Tôi đã nghe nói về nó, nhưng để thấy sự gia tăng 31% so với năm trước là một điều ngạc nhiên lớn. AI đang trở thành một phần của kinh doanh cốt lõi và không chỉ với các nhà lãnh đạo công nghệ.

Một nguyên nhân gây lo ngại trong báo cáo là chỉ 25% công ty cho rằng AI không thiên vị là quan trọng hàng đầu. Bạn có tin rằng điều này là do thiếu giáo dục về tầm quan trọng của loại bỏ thiên vị AI? Những gì cần được thực hiện để cải thiện những thống kê này?

Có, giáo dục là bước đầu tiên để cải thiện thống kê đó. Một mô hình AI được xây dựng trên dữ liệu thiên vị sẽ đưa ra kết quả thiên vị và không bao giờ thành công hoàn toàn. Các nhà lãnh đạo kinh doanh cần phải học cách nhận ra tầm quan trọng của việc có dữ liệu không thiên vị và cách nó dẫn đến việc triển khai thành công.

Có những nguyên tắc đạo đức AI nào mà các công ty nên xem xét khi làm việc với AI và các tập dữ liệu lớn?

Điều quan trọng là phải xem xét nơi dữ liệu đến từ đâu. Dữ liệu đó có được thu thập một cách đạo đức và không thiên vị không? Khi xem xét nơi nó được thu thập, bạn muốn biết liệu những người đó có được trả lương công bằng và liệu dữ liệu đến từ một nhóm đa dạng. Chúng tôi gần đây đã phát hành Bộ luật Đạo đức của Đám đông để hỗ trợ sự hòa nhập, đa dạng, lương công bằng và giao tiếp cho các cộng tác viên của chúng tôi.

Bạn coi thách thức lớn nhất hiện tại của ngành là gì?

Thiếu dữ liệu và quản lý dữ liệu là thách thức lớn nhất cho ngành. Các đội phải đưa ra nhiều quyết định về dữ liệu và nhiều người gặp khó khăn khi nhận ra những gì họ cần. Họ cần phải hiểu những gì họ có, nơi nó đến từ và những gì họ vẫn cần. Tất cả quản lý dữ liệu đó đều quan trọng để xây dựng và đào tạo một mô hình AI. Thiếu dữ liệu có thể dẫn đến một mô hình thiên vị, điều này sẽ không thành công.

Appen đã phát hành Báo cáo Trạng thái AI và Học máy trong nhiều năm. Báo cáo đầu tiên được phát hành khi nào và những thay đổi lớn nhất mà bạn đã thấy kể từ báo cáo ban đầu?

Báo cáo đầu tiên được phát hành vào năm 2015 và thay đổi lớn nhất mà chúng tôi đã thấy là về quyền sở hữu dự án AI. Báo cáo đầu tiên chủ yếu được trả lời bởi các nhà khoa học dữ liệu quản lý AI cho các công ty của họ. Ngày nay, 71% cho biết quyền sở hữu của cấp C, điều này cho thấy một sự thay đổi lớn trong quan điểm về AI trở nên quan trọng hơn đối với kinh doanh. Các nhà khoa học dữ liệu cũng phải đối mặt với nhiều thách thức, từ thiếu tài nguyên để xây dựng thông tin có giá trị từ dữ liệu đến mục tiêu không rõ ràng và kỳ vọng không thực tế. Tuy nhiên, một trong những thách thức chính vẫn còn là về dữ liệu và quản lý dữ liệu.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Appen?

Vào ngày 16 tháng 7, chúng tôi rất hân hạnh tổ chức bảng tròn ảo đầu tiên về việc ra mắt AI vào thế giới thực trên Appen.com. Bộ phim bốn phần này có các chuyên gia hàng đầu trong ngành chia sẻ kinh nghiệm và thông tin về hành trình AI của riêng họ, giúp các công ty khác có thể đẩy nhanh tiến độ hướng tới các sáng kiến AI của họ. Để thành công, các công ty sẽ phải sẵn sàng vượt qua một số thách thức chung về dữ liệu, đạo đức, con người và vòng đời. Trong phiên bản đầu tiên, chúng tôi sẽ tập hợp các chuyên gia hàng đầu để chia sẻ những gì nó có nghĩa là đối với họ và tổ chức của họ khi tham gia vào việc tạo ra AI có trách nhiệm.

Cảm ơn bạn đã phỏng vấn. Người đọc có thể muốn đọc Báo cáo Trạng thái AI và Học máy năm 2020 của Appen hoặc truy cập trang web Appen.