Carolyn Harvey，LXT首席运营官 - 采访系列

LXT公司首席运营官Carolyn Harvey访谈系列

LXT公司简介及Harvey的角色

LXT公司是一家在搜索相关性排名和机器学习数据注释领域提供全球运营服务的领导者。作为首席运营官，Carolyn Harvey负责领导公司的全球运营部门，确保所有人工智能数据项目和计划的一致交付。她专注于大规模的高质量数据，建立长期项目的效率，并在大量全球地区进行扩展。

LXT的使命演变

自2010年成立以来，LXT的使命是通过跨每种语言、文化和模式的数据生成和增强来推动未来技术。公司的目标是通过为各种规模的公司提供高质量数据，帮助他们充分利用人工智能带来的巨大利益。随着公司使命的发展，服务范围已从语言转录和语音收集扩展到包括文本、图像和视频的数据收集和注释，以及生成式人工智能服务等更广泛的解决方案。

人工智能训练数据领域的增长驱动因素

各组织对人工智能的持续投资推动了LXT的增长。公司现在认识到，为了保持竞争力，人工智能是必要的，而数据为人工智能提供动力。然而，并非所有数据都是平等的，成功的人工智能公司知道，高质量数据对于创建更准确的人工智能至关重要。

生成式人工智能对LXT及其客户的影响

生成式人工智能的出现为LXT带来了对其人工智能训练数据的更大需求，包括核心语言导向数据以及与分析和创造力相关的较新的方面。客户需求已从过去的机器学习微任务输入转向大型语言模型，以及像ChatGPT、Gemini等应用程序所需的更复杂的数据集。目前，LXT正参与几个创新项目，旨在编写旨在混淆生成式人工智能的提示，以观察其反应，并创建正确答案。

改善搜索相关性的方法

在信息无处不在的世界中，改善搜索相关性可以增强忠诚度，提高转化率，并使用户更具生产力。搜索相关性始于清理和组织客户的数据，消除可能产生误报的任何内容，并通过创建额外的数据字段，使搜索引擎和推荐引擎可以搜索以生成更精确的结果。借助机器学习和自然语言处理，客户可以使其搜索引擎更直观地确定用户意图，并随着时间的推移了解他们的偏好。结果是一个更快的搜索体验，导致更个性化的结果。

LXT的数据注释方法及其质量保证

LXT的数据注释方法首先需要了解客户如何使用他们提供的数据来开发他们的产品和服务的需求。为此，他们需要找到在所需类型数据方面具有专业知识的专家。从那里开始，主要是准备和在每个项目开始时找到正确的资源。这包括在范围阶段与客户对成功因素进行对齐，以及对项目注释者的深入资格和审查过程，考虑到教育背景、特殊兴趣、人口统计信息和经验等重要细节。他们还开发详细的学习和参考资料，为每个项目定制。在整个项目生命周期中，他们应用成熟的品质和流程管理监督。他们使用的方法符合并告知行业最佳实践，确保结果满足客户期望。

LXT如何处理非结构化数据

LXT建立了一个内部注释平台，自动化了许多注释过程，并为工作人员提供了一个结构和一致的用户界面。在预处理阶段，他们专注于数据的准备，格式化输入文件并删除重复项等，在后期处理中，处理包装数据，整理和格式化以交付给客户。在项目启动之前，他们会创建指南，并与客户在项目生命周期中不断迭代。他们可以将数据标注过程分解为多个任务，以正确地关注项目的每个素。此外，他们实施了质量控制方法，以在规模上消除错误。

LXT在全球范围内收集数据的挑战及应对方法

多样性和偏见是LXT和其他人工智能训练数据提供商面临的一些最大挑战。其他挑战包括对领域专业知识的需求以及向LLM和生成式人工智能数据的快速转变。他们通过主动寻找候选人来解决这些挑战，审查专业知识、经验、以前的角色、兴趣和人口统计信息，以在团队中形成正确的多样性。一旦找到合适的候选人，他们会定期与工作人员互动，以建立更有经验、忠诚和满意的长期劳动力。

LXT如何减轻偏见并确保人工智能系统的道德输出

LXT通过确保多样性来减轻偏见并确保道德输出。他们通过寻找多样化和代表性的注释者，并彻底执行指南和质量控制措施来实现这一目标。他们有一个影响采购策略，允许他们将工作带给多样化和新群体注释者，如在长尾语言区域。他们通过使用行业最佳实践，与客户对期望进行对齐，并推动更高的标准，以实现道德输出。沟通、合规审计、偏见分析和对数据法规和隐私要求的承诺也是至关重要的。

LXT的长期愿景

LXT的愿景是提供准确、道德来源的数据，以帮助推动人工智能的推出和未来技术的部署，这些技术将增强和改善世界各地人们的生活体验。虽然自动化和技术在人工智能中很重要，但人类成分也是技术的重要补充。随着从简单的自动化任务转向大型语言模型，从生成式人工智能到通用人工智能，人工智能产品忠实地代表人们，无论是生成数据的那些人，还是我们全球社区，都将至关重要。在LXT，我们努力确保人工智能以一种积极和变革性的方式使用，反映这些价值观。

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