또는 LenchnerBright Data의 CEO는 2018 년부터 시장 최고의 웹 데이터 수집 플랫폼을 이끌었으며, 확장, 혁신 및 성장을 연간 수익으로 1 억 달러 이상으로 이끌었습니다. 밝은 데이터 Fortune 500 기업, 선도적 인 비즈니스, 유명한 대학 및 공공 부문 엔터티가 공개 웹 데이터에 실시간 및 규모로 액세스 할 수 있도록합니다. Lenchner는 공개 웹 데이터를 개방하고 액세스 할 수 있도록 강력한 옹호자이며, 혁신을 주도하는 데 중요한 역할을 강조합니다.
데이터와 AI 세계로의 여정에 영감을 주었던 것은 무엇이며 2018 년 CEO가 된 이래로 밝은 데이터의 사명과 비전을 어떻게 형성 했습니까?
나는 항상 데이터의 힘, 특히 결정과 연료 혁신을 이끌어 낼 수있는 방법에 매료되었습니다. 올바른 사용하면 데이터가 비즈니스의 투명성을 유도 할 수도 있습니다. 2018 년 Bright Data의 CEO가되어 AI 연구원과 비즈니스가 공개 웹 데이터를 소싱하고 활용하는 방법을 구체화 할 수있는 기회를 얻었습니다.
AI 팀이 대규모 공개 웹 데이터를 소싱 할 때 직면하는 주요 과제는 무엇이며 밝은 데이터는 어떻게 해결됩니까?
확장 성은 AI 팀의 가장 큰 과제 중 하나입니다. AI 모델은 대량의 데이터가 필요하기 때문에 효율적인 수집은 작은 작업이 아닙니다. AI 모델은 교육을받은 데이터만큼 우수하기 때문에 팀이 신선한 고품질 데이터에 액세스 할 수 있도록하는 것이 지속적인 과제입니다. 웹이 실시간으로 발전함에 따라 이것은 특히 그렇습니다.
또 다른 주요 관심사는 준수입니다. 데이터 개인 정보 보호법 및 요구 사항은 지속적으로 발전하므로 AI 팀은 항상 이러한 변경 사항을 알고 있어야합니다. 또한 데이터 수집 프로세스를 복잡하게 할 수있는 방지 메커니즘을 시행하는 웹 사이트를 처리하는 방법을 이해해야합니다.
우리가 밝은 데이터로 구축 한 플랫폼은 이러한 과제를 처리합니다. 우리는 체계적인 실시간 데이터를 제공하는 확장 가능하고 자동화 된 데이터 수집을 제공합니다. 당사의 AI 구동 도구는 정확성을 보장하기 위해 데이터를 깨끗하게하고 검증합니다. 우리는 규정 준수를위한 법적 및 윤리적 데이터 수집을 보장하기 위해 엄격한 조치를 취하고 있습니다. 아이디어는 AI 팀이 훌륭한 모델을 구축하는 데 집중할 수 있도록하는 동시에 데이터 소싱의 복잡성을 처리하는 것입니다.
고품질 웹 데이터는 AI 모델 성능에 어떻게 기여하며, 데이터 정확성을 보장하기위한 모범 사례는 무엇입니까?
고품질 데이터는 완전한 데이터를 의미하며 편견이 없으며 가장 중요한 것은 정확합니다. 데이터가 불일치와 실수로 부족하거나 겪는 경우, 결과 AI 모델은 기대에 따라 수행되지 않습니다.
정확성을 달성하기 위해 신뢰성을 확립 한 다양한 공개 소스에서 데이터를 공급하는 것이 가장 좋습니다. 단일 데이터 소스 만 사용하면 불완전 성과 같은 문제가 발생합니다. 여러 소스를 사용하면 데이터를 교차 참조하고보다 균형 잡힌 잘 표현되는 데이터 세트를 구축 할 수 있습니다. 또한 조직은 자동화 된 데이터 검증 및 정리를 고려하여 잘못되고 일관되지 않은 데이터를 효율적으로 제거해야합니다.
밝은 데이터에서는 이러한 모든 요소를 고려합니다. 우리는 AI 팀에 정확성을 위해 검증 된 구조화 된 실시간 데이터를 제공합니다. 그렇게하면 자신감을 가지고 모델을 훈련시킬 수 있습니다.
오늘날 공개 웹 데이터 수집에서 가장 큰 윤리적 우려는 무엇입니까?
개인 정보는 공개 웹 데이터 수집에서 가장 큰 관심사 중 하나입니다. 사람들은 자신의 데이터가 남용과 오용에 노출되는 것에 대해 걱정합니다. 데이터가 비공개로 유지되도록하려면 투명성을 강조하는 것이 중요합니다. 데이터를 축적하는 조직은 수집 한 데이터와 관련하여 선행해야합니다. 대중에게 그들의 데이터가 엄격한 윤리 지침에 따라 사용되도록하는 것이 중요합니다.
또 다른 주요 관심사는 독점입니다. 특정 대기업은 방대한 양의 데이터를 통제 할 수 있으며, 이는 AI 모델을 훈련시키고 혁신을 주도하는 데 필요한 정보에 액세스 할 수있는 소수의 사람들만이 불안한 경기장을 만듭니다. 이것은 사물이되어야합니다. 공개 웹 데이터는 비즈니스, 연구원 및 개발자가 액세스 할 수 있어야합니다. 그렇게하면 AI 개발은 몇몇 주요 선수들의 손에 집중되지 않습니다.
윤리는 밝은 데이터에서 나중에 생각하지 않습니다. 그들은 우리가 내리는 모든 결정에 포함됩니다. 우리는 단지 업계 표준을 따르지 않고 설정합니다. 우리는 올바른 윤리 표준을 정의하는 데 데이터 수집 산업을 이끌고 있습니다. 우리는 공개 웹 데이터에 책임감있게, 투명하게, 그리고 글로벌 규정을 완전히 준수하도록 보장하고자합니다.
밝은 데이터는 어떻게 대규모 데이터 수집을 가능하게하면서 글로벌 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수 하는가?
우리 조직은 데이터 수집 및 활용에 대한 글로벌 법률 및 규제 요구 사항을 준수하기 위해 노력하고 있습니다. 우리는 GDPR, CPRA, CCPA 및 기타 관련 규정의 요구 사항을 준수하고 있음을 알 수 있습니다. 중요하게도, 당사는 합법적 인 사용자만이 플랫폼에 액세스 할 수 있도록 고객 (KYC) 프로토콜을 엄격히 팔로우합니다. 당사의 데이터 솔루션은 합법적 인 비즈니스 및 연구원 만 액세스 할 수 있습니다.
우리의 허용 가능한 사용 정책은 또한 데이터를 수집 할 수 있고 수집 할 수없는 것을 정의 할 때 분명합니다. 여기에는 책임있는 용도가 포함됩니다. 우리는 최신 법률 및 규제 요구 사항을 최신 상태로 확인하기 위해 규정을 지속적으로 모니터링하는 전담 규정 준수 팀이 있습니다.
어쨌든, 우리는 여전히 공개 웹 데이터에 액세스 할 수 있어야한다고 생각합니다. 우리의 목표는 AI 팀에 개인 정보 및 법적 표준을 준수하는 동시에 필요한 데이터를 제공하는 것입니다.
윤리적 데이터 수집 관행을 유지하는 것과 비즈니스 성장의 균형을 어떻게 유지합니까?
우리는 항상 윤리와 성장을 상호 배타적이지 않은 것으로 생각합니다. 고객의 신뢰와 우리와의 관계는 가장 중요한 관심사입니다. 우리는 투명한 용어로 그리고 해당 법률에 따라 데이터를 수집하는 경우 장기적인 성공을 달성 할 수 있음을 이해합니다.
따라서 우리는 사용자를위한 엄격한 심사 프로토콜을 마련했습니다. 이것은 우리가 수집 한 데이터가 윤리적으로 사용되도록 설계되었습니다. 우리는 고객과 일반 대중을 보호하기 위해 규정 준수 및 보안에 대한 시간, 노력 및 자원을 할당합니다. 윤리적 데이터 수집을 관찰함으로써, 우리는 투명하고 책임있는 AI 생태계의 확립에 기여하면서 비즈니스에서 성공했습니다.
Bright Data는 데이터 개인 정보의 규제 변경보다 어떻게 앞서 있습니까?
우리는 데이터 사용 프로세스 및 정책이 관련 법률 및 규정의 변화를 반영하기 위해 필연적으로 변경해야한다는 것을 이해합니다. 따라서 우리는 정기적으로 법률 전문가와 상담하고 규제 기관과 의사 소통합니다. 우리는 또한 의회 의원 및 정책 구축에 관련된 다른 사람들과의 토론에 참여하여 의미있는 데이터 규정의 제작에 대한 정보를 제공합니다. 우리는 혁신과 데이터 프라이버시 사이의 균형을 유지하는 것을 목표로합니다.
우리의 데이터 수집 및 사용 프레임 워크는 새로운 법률이 발행되고 규정이 개정됨에 따라 발전합니다. 우리는 데이터 사용 정책을 적극적으로 업데이트하여 플랫폼이 항상 완전히 준수되도록하는 규정 준수 팀이 있습니다. 또한 윤리적 데이터 사용을 촉진하기 위해 고객 교육 이니셔티브를 운영합니다.
회사가 알아야 할 AI 데이터 수집의 새로운 트렌드는 무엇입니까?
실시간 데이터 수집은 오늘날의 AI 모델의 필수품이되고 있습니다. 높은 수준의 정확도를 제공하고 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위해 최신 또는 신선한 데이터에 액세스하는 것이 중요합니다.
또 다른 주목할만한 경향은 데이터 확대에 사용되는 합성 데이터에 대한 의존으로, AI는 실제 시나리오에서 수집 된 데이터 세트를 보충하는 데이터를 생성합니다.
나는 또한 설명 가능한 AI를 추구하는 데 큰 관심을보고 있습니다. 현재 AI 모델의 대부분은 현재 블랙 박스 효과 또는 의사 결정 프로세스의 투명성 부족으로 어려움을 겪고 있습니다. 기업들은 출력이나 결정에 어떻게 도달하는지 자세히 설명 할 수있는 AI 모델을 만들어이 패러다임을 바꾸려고합니다.
마지막으로, 회사는 데이터 개인 정보 보호 문제가 증가하고 있음을 알고 있습니다. 그렇기 때문에 Federated Learning과 같은 데이터 프라이버시를 보존하기위한 AI 기술이 주문형이되고 있습니다. 조직은 사용자 데이터 개인 정보 보호없이 AI 모델 교육을 최대화하려고합니다.
우리는 이러한 트렌드를 넘어서서 AI 팀이 경쟁 우위를 유지할 수있는 솔루션을 구축 할 수 있습니다.
AI 기반 에이전트와 자동화가 데이터 수집 환경을 변경하는 방법은 무엇입니까?
현재 AI 모델은 대부분 수동으로 수집 된 구조화 된 데이터 세트를 사용합니다. 이 데이터 세트는 또한 전처리, 클렌징 및 일반적으로 인간의 개입과 관련된 기타 절차를 거칩니다. 이는 AI 교육을위한 자율 수집 및 데이터 처리를위한 AI 에이전트의 부상으로 가까운 시일 내에 변경 될 예정입니다. 그들은 실시간 웹 데이터에서 전례없는 척도로 자동 학습 할 수 있도록합니다.
우리는 AI 에이전트의 배포 및 진화를 지원하는 인프라를 만들어 웹에서 고품질의 실시간 데이터에 부드럽게 액세스 할 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 정교한 AI 시스템이 동적 웹 데이터와 지속적으로 인터페이스하고, 배우고, 더 크고 성장할 수 있습니다.
AI 에이전트는 AI 시스템이 정적 및 수동으로 처리 된 데이터에 의존하는 대신 웹에서 끊임없이 변화하는 데이터 세트에서 액세스하고 학습 할 수 있도록 산업을 변환 할 수 있습니다. 예를 들어, 가장 최근의 현실을 반영하는 결정을 내릴 수있는 은행 또는 사이버 보안 AI 챗봇으로 이어질 수 있습니다. 이로 인해 대규모 효율성이 발전하고 자동화를위한 더 많은 영역이 생깁니다.
밝은 데이터에서는 데이터 수집 환경에서 이러한 변환을 가능하게 할뿐만 아니라. 우리는 우리가 선두에 서서 차세대 인공 지능을 안내하는 기술을 소개합니다. 우리는 비즈니스 및 AI 팀이 AI 에이전트의 운영 가능성을 최대한 활용할 때 도움을 받아 기쁩니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. 밝은 데이터.
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