TaskUs 首席副总裁 Phil Tomlinson – 专访系列

Phil Tomlinson，TaskUs (TASK ) 首席副总裁，负责公司的全球产品，包括信任与安全、AI 服务、数字客户体验和风险与响应。拥有超过 20 年的经验，他开发数字解决方案并倡导工作场所的更好心理健康。

TaskUs 是一家全球外包公司，提供下一代数字服务和客户体验解决方案给高增长企业。专注于信任与安全、AI 服务、数字客户体验和风险与响应，TaskUs 帮助公司高效扩张，同时保持顶级支持和安全。凭借创新、敏捷和员工福祉的关注，TaskUs 与世界领先品牌合作，提供卓越的结果。

TaskUs 强调技术创新和人性化 AI 的平衡。这种理念如何影响您在各个行业开发和实施 AI 解决方案的方法?

在 TaskUs，我们相信 AI 应该增强和赋予人类专业知识，而不是取代它。因此，我们设计和部署我们的 AI 解决方案以实现这种互动。虽然我们设计自动化，但我们不寻求自动化整个工作流程。我们了解在流程中人类专业知识最有价值的地方，然后集成和优化 AI 以从中受益。这有助于提高最终结果，例如在欺诈检测中减少错误的积极结果，相比之下采用完全自动化的方法。

我们发现这种整合方法可以增强人类决策，导致更智能、更有效的解决方案，无论是在客户支持、内容审核还是风险评估等方面。

您能否详细说明 TaskUs 如何利用其专有平台 TaskGPT 来提高生产力和客户体验?

TaskGPT 是一个使用 GenAI 来提高生产力和改善客户体验的 AI 平台。它自动化常规任务，以便人类代理可以处理更复杂的问题。该平台加快工作流程，并帮助代理提供更快、更准确的回应。

TaskGPT 帮助代理实时检索信息并提供智能建议，使客户互动更加顺畅和高效。我们网站上的演示展示了该平台如何实时处理查询、提供有用的见解和个性化回应，使客户服务更快、更有效。通过将 AI 驱动的自动化与人类监督相结合，TaskGPT 有助于扩大运营而不牺牲质量，导致客户满意度提高和解决问题加快。

TaskUs 在帮助客户应对 AI 负责任部署的挑战方面发挥什么作用，同时确保透明度和道德考虑?

我们开发 AI 治理框架，专注于决策中的公平性、责任感和透明度。我们的方法包括使用多样化的训练数据来帮助减轻偏见，并确保 AI 模型符合社会期望。我们还确保 AI 系统是可解释的，其决策可以被轻松理解，以提供完全的透明度。随着 AI 的不断发展，我们将继续整合人类监督和风险管理方法，以确保 AI 部署不仅符合监管标准，而且是安全和道德的。

Agentic AI 即将通过其面向行动的能力革新各个行业。TaskUs 目前正在探索或支持 Agentic AI 的一些最有前途的应用是什么?

Agentic AI 将 AI 能力从被动响应转变为主动决策代理，通过将 GenAI 的内容创建能力与传统编程的某些原则相结合，允许我们赋予 AI 行动的能力，但仅在指定的环境或指南下。我们正在探索 Agentic AI 如何预测客户需求并采取行动的方法。例如，安排会议或无需人类干预即可发出退款。在欺诈检测中，Agentic AI 可以分析实时数据和行为模式，以预测和防止欺诈活动在发生之前。 在医疗保健领域，它可以处理索赔处理和预约安排的某些方面，从而提高运营效率。这些面向行动的能力有助于优化工作流程并提供卓越的客户体验。

TaskUs 如何应对 Agentic AI 的潜在风险，特别是在金融科技和社交媒体等行业?

我们通过采取多方面的方法来减轻潜在风险。首先，我们构建和部署符合道德标准的 AI 解决方案，特别是在金融科技和社交媒体等高风险行业。我们还可以利用组织现有的指令、指南和监管决策的集合来告知 Agentic AI 的行动能力。

我们风险缓解的一个关键方面是我们不设计我们的 AI 解决方案来自动化掉人类元素——我们将强大的人类监督整合到所有我们的 AI 驱动过程中。这确保了任何 AI 驱动的决策都受到监控，并可以在必要时进行调整或更正。

最后，我们测试和验证我们的 AI 解决方案，以确保它们在安全和有效的参数范围内运行。我们与客户密切合作，构建既高效又符合道德的 AI 模型。我们的方法确保 AI 驱动的行动符合监管标准，并有助于减轻偏见和虚假信息等风险。

AI 安全性是企业日益关注的问题。TaskUs 实施了哪些保障措施或最佳实践，以确保在关键应用中负责任地使用 AI?

我们优先考虑公平性和透明度，通过进行全面偏见审计和公平性检查，以确保我们的 AI 模型是公平的。我们通过强大的网络安全措施保护敏感数据，以降低泄露的风险。可解释性是我们方法的一个关键部分，确保 AI 决策对企业和消费者都可以理解。高风险情况下的人类监督确保 AI 系统不会犯关键错误。通过持续监控 AI 模型并努力满足行业标准，我们确保了负责任的 AI 部署，同时保持信任和监管合规性。

凭借您在信任与安全方面的丰富经验，您如何看待 AI 的发展，以应对虚假信息、内容审核和其他社会挑战?

TaskUs 是使用 AI 帮助应对虚假信息和有害内容的领先者。我们与开发世界上最先进的 GenAI 模型的公司合作，并拥有高度训练和经验丰富的专门团队，保护平台和公司免受新兴威胁和不良行为者的侵害。我们的 AI 驱动的内容审核解决方案可以实时检测和标记仇恨言论和有害内容，使平台能够在其传播之前删除有问题的材料。我们的 AI 模型考虑上下文和意图，帮助防止过度审查，并确保合法内容仍然可访问。另外，我们通过使用 AI 进行可扩展的多语言审核来支持全球平台，确保内容政策在不同语言和文化中得到遵守。

TaskUs 如何与客户合作，以确保他们的 AI 部署符合公平性、责任感和透明度的新兴标准?

我们与客户密切合作，制定量身定制的 AI 治理框架，优先考虑公平性、责任感和透明度。我们建立负责任的 AI 政策，进行公平性审计以识别和解决潜在偏见，并提供合规培训，以确保 AI 利益相关者具备所需的知识。另外，我们帮助客户遵守全球法规和道德 AI 标准，提供必要的工具以实现透明度和可审计性。我们的方法确保 AI 系统不仅有效，还负责任，支持符合业务目标和社会期望的道德部署。

合成数据和混合数据的使用正在获得动力。TaskUs 如何帮助客户利用这些数据类型来提高模型准确性和减少偏见?

合成数据和混合数据可以提高模型准确性和减少偏见。我们使用合成数据来增强现实世界的数据集，确保我们的 AI 模型具有更多样化和代表性的基础进行预测。通过将合成数据与策划的现实世界数据相结合，我们提高了训练数据集的质量，同时解决了现实世界数据源中可能存在的偏见。这些方法还确保了隐私合规，因为合成数据不涉及个人可识别信息。通过将这些数据类型集成到训练工作流程中，我们创建了更具包容性、准确性和安全性的 AI 模型。

您在引入合成数据和混合数据解决方案时遇到的最大挑战是什么，您如何克服这些挑战?

由于它是“合成”的或人造的，使合成数据“真实”可能是一个挑战。确保合成数据符合隐私法规并防止在合成数据中复制偏见也可能是一个挑战。我们使用现实世界场景和高级生成技术来创建合成数据，使其尽可能真实。我们还与法律和合规团队合作，以确保我们的合成数据符合 GDPR 和 CCPA 等隐私法规，尽量减少隐私风险。最后，我们不会自动“信任”我们的合成数据为无偏见的——我们彻底验证它，以确保它不偏见，并根据验证结果不断改进我们的模型。

多语言 AI 有潜力打破语言障碍。TaskUs 如何使企业能够创建更具包容性和文化意识的 AI 解决方案?

我们在多样化的语言数据集上训练我们的模型，以提高多语言支持的准确性。这有助于我们提高语音转文本和自然语言处理 (NLP) 的能力，因此我们可以提供实时的多语言客户支持和全球客户的互动。我们还将文化适应性集成到我们的 AI 解决方案中，以使内容符合当地的规范和敏感性。这使我们的 AI 解决方案能够与更广泛的用户产生共鸣，并有效地打破语言障碍。

感谢您接受这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 TaskUs。