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或Lenchner，Bright Data的首席执行官 - 访谈系列
或Bright Data的首席执行官Lenchner自2018年以来一直领先于市场领先的Web数据收集平台，推动其扩张，创新和增长至超过1亿美元的年收入。 BRIGHT数据使Fortune 500公司，领先的企业，著名大学和公共部门实体可以实时和大规模访问公共网络数据。 Lenchner […] Bright Data的首席执行官Post或Lenchner首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI或Bright Data的首席执行官Lenchner自2018年以来一直领先于市场领先的Web数据收集平台，推动其扩张，创新和增长至超过1亿美元的年收入。 BRIGHT数据使Fortune 500公司，领先的企业，著名大学和公共部门实体可以实时和大规模访问公共网络数据。 Lenchner是保持公共网络数据开放和访问的强有力的拥护者，强调其在推动创新中的关键作用。
或lenchner 明亮的数据是什么激发了您进入数据和人工智能世界的旅程，以及自2018年成为首席执行官以来，您如何塑造Bright Data的使命和愿景？
我一直对数据的力量着迷，尤其是它如何推动决策和助长创新。正确使用时，数据还可以推动业务透明度。在2018年成为Bright Data的首席执行官使我有机会帮助塑造AI研究人员和企业如何采购和利用公共网络数据。
AI团队在采购大规模公共网络数据方面面临哪些关键挑战，而Bright数据如何解决？
可伸缩性仍然是AI团队最大的挑战之一。由于AI模型需要大量数据，因此有效收集并不是很小的任务。而且，由于AI模型仅与对其训练的数据一样好，因此确保团队可以访问新鲜的高质量数据是一个持续的挑战。随着网络实时的发展，这尤其如此。
另一个主要问题是合规性。数据隐私法律和要求不断发展，因此AI团队需要始终了解这些变化。他们还必须了解如何处理强制执行反机制机制的网站，这可能会使数据收集过程复杂化。
高质量的Web数据如何有助于AI模型性能，以及确保数据准确性的最佳实践是什么？
当今公共网络数据收集中最大的道德问题是什么？