Как Александр Ванг превратил армию “кликеров” в ИИ-единорог стоимостью 7,3 миллиарда долларов
Александр Ванг за короткое время стал самым молодым в мире self-made миллиардером в 24 года, поставляя компаниям в области искусственного интеллекта единственное, что им всем нужно: людей. Сотни тысяч людей. Теперь его стартап Scale AI стоимостью $7,3 млрд готов заработать на самом большом буме искусственного интеллекта - если только кто-то другой не сделает это лучше или дешевле.
Перевод материала Forbes
Перевод материала Forbes
В 2018 году во время поездки на родину своих предков Александр Ванг слушал, как самые талантливые инженеры Китая проводили впечатляющие презентации по искусственному интеллекту. Ему показалось странным, что исследователи явно избегали каких-либо упоминаний о том, как ИИ может быть использован. Ванг, чьи родители-иммигранты были физиками-ядерщиками в Лос-Аламосской национальной лаборатории, где были разработаны первые атомные бомбы, был встревожен.
“Они были очень изворотливы в том, что касается сценариев использования. Было очевидно, что это было не к добру”, - вспоминает Ванг, соучредитель Scale AI, который не имеет второй буквы “e” в своем имени (Alexandr), чтобы оно состояло из восьми символов, что в китайской культуре ассоциируется с удачей. В то время Scale была перспективным стартапом, предоставляющим услуги по обработке данных в основном производителям беспилотных автомобилей. Но Ванг начал беспокоиться о том, что ИИ может вскоре нарушить мировой порядок, который, за исключением развала Советского Союза, оставался в основном стабильным со времен Второй мировой войны.
“Если вы подумаете об истории человечества, то она в основном перемежалась войнами, за исключением последних 80 или около того лет, которые были необычайно мирными”, - говорит он из штаб-квартиры Scale на шестом этаже в центре Сан-Франциско, в то время как внизу иногда проезжают (частично) самоуправляемые автомобили. “Во многом это произошло благодаря американскому лидерству в мире”.
На первый взгляд, 26-летний Ванг излучает задорную энергию молодого выпускника колледжа. Он слушает таких “грустных девушек” исполнительниц, как Грейси Абрамс и Билли Эйлиш, и одевается в стиле “gorpcore”, модном походном стиле. Он публикует в Instagram фотографии с актрисой Кирнан Шипка, известной по сериалу “Безумцы”, и изрекает язвительные замечания в Twitter: “Лучшие проблемы можно решить только с помощью крови, пота, слез, духа и непреодолимого чувства цели”, - написал он в одном из февральских твитов. В барах у него по-прежнему регулярно требуют документы.
Все это не имеет значения в Кремниевой долине и округе Колумбия, где он уже стал влиятельным игроком. Его взлет начался с того, что в 2016 году он сделал ставку на “маркировку” массы данных, необходимых для работы искусственного интеллекта, в первую очередь для беспилотных автомобилей. Кто-то должен был обучить ИИ различать бумажный пакет и пешехода. Он захватил этот рынок и обеспечил компании Scale хорошие позиции в другом секторе: генеративном ИИ. Это был дальновидный шаг, который помог ему получить список клиентов, включающий самые крупные имена в области ИИ и в том числе правительство США.
“Они были очень изворотливы в том, что касается сценариев использования. Было очевидно, что это было не к добру”, - вспоминает Ванг, соучредитель Scale AI, который не имеет второй буквы “e” в своем имени (Alexandr), чтобы оно состояло из восьми символов, что в китайской культуре ассоциируется с удачей. В то время Scale была перспективным стартапом, предоставляющим услуги по обработке данных в основном производителям беспилотных автомобилей. Но Ванг начал беспокоиться о том, что ИИ может вскоре нарушить мировой порядок, который, за исключением развала Советского Союза, оставался в основном стабильным со времен Второй мировой войны.
“Если вы подумаете об истории человечества, то она в основном перемежалась войнами, за исключением последних 80 или около того лет, которые были необычайно мирными”, - говорит он из штаб-квартиры Scale на шестом этаже в центре Сан-Франциско, в то время как внизу иногда проезжают (частично) самоуправляемые автомобили. “Во многом это произошло благодаря американскому лидерству в мире”.
На первый взгляд, 26-летний Ванг излучает задорную энергию молодого выпускника колледжа. Он слушает таких “грустных девушек” исполнительниц, как Грейси Абрамс и Билли Эйлиш, и одевается в стиле “gorpcore”, модном походном стиле. Он публикует в Instagram фотографии с актрисой Кирнан Шипка, известной по сериалу “Безумцы”, и изрекает язвительные замечания в Twitter: “Лучшие проблемы можно решить только с помощью крови, пота, слез, духа и непреодолимого чувства цели”, - написал он в одном из февральских твитов. В барах у него по-прежнему регулярно требуют документы.
Все это не имеет значения в Кремниевой долине и округе Колумбия, где он уже стал влиятельным игроком. Его взлет начался с того, что в 2016 году он сделал ставку на “маркировку” массы данных, необходимых для работы искусственного интеллекта, в первую очередь для беспилотных автомобилей. Кто-то должен был обучить ИИ различать бумажный пакет и пешехода. Он захватил этот рынок и обеспечил компании Scale хорошие позиции в другом секторе: генеративном ИИ. Это был дальновидный шаг, который помог ему получить список клиентов, включающий самые крупные имена в области ИИ и в том числе правительство США.
Молодые и еще моложе | Вангу было всего 19 лет, когда он основал компанию Scale. Его соучредителю, Люси Гуо, был 21 год. “Это определенно усложнило процесс найма сотрудников”, - говорит Ванг. “Кто-то даже спросил меня однажды: “Объясните мне, почему я должен доверить свою карьеру вам”.
“Мы - кирки и лопаты в золотой лихорадке генеративного ИИ”, - говорит он. Это быстро стало прибыльным бизнесом для компании Scale, которая заявляет, что в прошлом году ее доход составил 250 миллионов долларов, в то время как многие стартапы в области ИИ еще не заработали ни цента. Ее технологии использовались правительством для анализа спутниковых снимков в Украине, а OpenAI использовала для создания ChatGPT, бота, который потряс мир своей способностью отвечать на тривиальные вопросы и писать стихи. Брет Тейлор, бывший со-генеральный директор гиганта облачного программного обеспечения Salesforce, сравнивает подъем Scale с успехами компаний Snowflake и Datadog, специализирующихся на облачных вычислениях. Бывший начальник потребительского отдела Amazon Джефф Уилки, один из самых доверенных советников Ванга, придерживается еще более восторженной точки зрения: Scale может стать веб-сервисом Amazon для ИИ.
В 2021 году инвесторы оценили компанию Scale в 7,3 миллиарда долларов, сделав Ванга самым новым инста-миллиардером Кремниевой долины. Но его состояние было построено не только там. Оно также было построено с помощью огромного штата внешней рабочей силы, которая выполняет простейшую задачу, имеющую решающее значение для ИИ: маркировка данных, используемых для его обучения. Эти люди - около 240 000 человек в таких странах, как Кения, Филиппины и Венесуэла - работают в Remotasks, дочерней компании Scale, которая не упоминается в публичных маркетинговых материалах. Другими словами, если когда-нибудь ИИ освободит людей от рутинных рабочих задач, он будет делать это с помощью легиона работников глобального Юга, многим из которых платят менее 1 доллара в час.
“Они очень, очень важны для процесса создания мощных систем искусственного интеллекта”, - говорит Ванг о своих работниках Remotasks.
В 2021 году инвесторы оценили компанию Scale в 7,3 миллиарда долларов, сделав Ванга самым новым инста-миллиардером Кремниевой долины. Но его состояние было построено не только там. Оно также было построено с помощью огромного штата внешней рабочей силы, которая выполняет простейшую задачу, имеющую решающее значение для ИИ: маркировка данных, используемых для его обучения. Эти люди - около 240 000 человек в таких странах, как Кения, Филиппины и Венесуэла - работают в Remotasks, дочерней компании Scale, которая не упоминается в публичных маркетинговых материалах. Другими словами, если когда-нибудь ИИ освободит людей от рутинных рабочих задач, он будет делать это с помощью легиона работников глобального Юга, многим из которых платят менее 1 доллара в час.
“Они очень, очень важны для процесса создания мощных систем искусственного интеллекта”, - говорит Ванг о своих работниках Remotasks.
Scale была задумана как универсальный магазин для предоставления человеческого труда для выполнения задач, которые не могут быть выполнены алгоритмами - по сути, антитеза искусственного интеллекта.
Кроме того, они все чаще становятся предметом этической проблемы, в связи с появлением опасений по поводу не отвечающих стандартам условий труда и низкой оплаты. Между тем, конкуренты рассматривают Scale как карточный домик, в котором происходили увольнения и снижение стоимости на вторичных рынках за последний год, что лишило Ванга статуса миллиардера. (Сейчас на этих рынках его 15% акций оцениваются в 630 миллионов долларов. Scale утверждает, что она стоит около 890 миллионов долларов). “Scale рекламирует себя как технологическую компанию”, - говорит Ману Шарма, соучредитель конкурирующего стартапа Labelbox. “Для нас они ничем не отличаются от любой компании по аутсорсингу бизнес-процессов”. Технологические новички считают, что они могут делать то же, что и Scale, только лучше, а традиционные аутсорсеры считают, что они могут делать это дешевле.
“Я бы сказал, что мы работаем над этой проблемой дольше и создали больше технологий, чем кто-либо другой”, - утверждает Ванг. Он пытается следовать примеру Amazon в управлении всей цепочкой, от складов до доставки. Для Scale это означает как машины, которые все больше автоматизируют работу с данными, так и армию людей, которая становится все больше. “Нам всегда будет нужен человек”, - говорит он.
“Я бы сказал, что мы работаем над этой проблемой дольше и создали больше технологий, чем кто-либо другой”, - утверждает Ванг. Он пытается следовать примеру Amazon в управлении всей цепочкой, от складов до доставки. Для Scale это означает как машины, которые все больше автоматизируют работу с данными, так и армию людей, которая становится все больше. “Нам всегда будет нужен человек”, - говорит он.
До колледжа Ванг переехал в район залива, чтобы работать в интернет-стартапе Quora, где генеральный директор Адам Д'Анджело дал ему важный совет: Четыре года в колледже переоценены, два - недооценены. В итоге Ванг проучился всего один год в Массачусетском технологическом институте, после чего отправился в известный акселератор стартапов Y Combinator. Там он объединился с выпускницей Quora Люси Гуо, тоже бросившей учебу, и основал компанию Scale в 2016 году. Он вспоминает, что в то время был “до смешного молод” - ему было всего 19 лет. “Но я просто сказал: “Да, я знаю, как писать код. Мы собираемся заняться этим делом”.
По первоначальному замыслу Scale должна была стать универсальным центром по обеспечению человеческим трудом для выполнения задач, которые не могут быть выполнены алгоритмами - по сути, противоположностью искусственного интеллекта. Партнер Accel Дэн Левин рано разглядел потенциал компании, предложив паре стартовые инвестиции в размере 4,5 миллиона долларов (и свой подвал в качестве временной штаб-квартиры) в июле 2016 года. Уже через несколько месяцев Ванг и Гуо поняли, что Scale - это жизнеспособное решение проблемы, с которой столкнулись компании по производству беспилотных автомобилей на тогдашней границе ИИ: У них были видеозаписи миллионов миль вождения по дорогам, с помощью которых можно было обучать искусственный интеллект автономных автомобилей, и не хватало людей, которые могли бы просмотреть и маркировать их. Компания Scale могла удовлетворить эту потребность.
В 2018 году Ванг и Гуо были включены в список Forbes 30 Under 30 в области корпоративных технологий. Впоследствии Гуо покинула компанию “из-за различий в видении продукта и дорожной карты”, - говорит она. “Я думаю, что Алекс проделал отличную работу, продолжая руководить компанией”. Гуо отказалась от комментариев для этой статьи, а Ванг отказался говорить об их разрыве.
Инвестор Майк Вольпи впервые услышал название Scale в 2018 году на заседании совета директоров стартапа Aurora, специализирующегося на автономных транспортных средствах (AV). “Кто?” - спросил он. Он узнал, что сервис маркировки данных Scale стал решающим для Aurora, так же как и для Uber и дочерней компании General Motors, Cruise, занимающейся беспилотными автомобилями. Вольпи убедил свою фирму Index Ventures инвестировать в Scale 18 миллионов долларов в августе того года, когда ее доход еще не достигал 3 миллионов долларов.
Когда в августе 2019 года Founders Fund Питера Тиля вложил 100 миллионов долларов в компанию Scale, которая стала компанией-единорогом Кремниевой долины, это положило начало 20-месячной серии привлечения средств в размере 580 миллионов долларов, финальный раунд которой оценил компанию в 7 миллиардов долларов. Вангу, которому тогда было 24 года, потребовалось всего пять лет, чтобы стать самым молодым в мире self-made миллиардером.
По первоначальному замыслу Scale должна была стать универсальным центром по обеспечению человеческим трудом для выполнения задач, которые не могут быть выполнены алгоритмами - по сути, противоположностью искусственного интеллекта. Партнер Accel Дэн Левин рано разглядел потенциал компании, предложив паре стартовые инвестиции в размере 4,5 миллиона долларов (и свой подвал в качестве временной штаб-квартиры) в июле 2016 года. Уже через несколько месяцев Ванг и Гуо поняли, что Scale - это жизнеспособное решение проблемы, с которой столкнулись компании по производству беспилотных автомобилей на тогдашней границе ИИ: У них были видеозаписи миллионов миль вождения по дорогам, с помощью которых можно было обучать искусственный интеллект автономных автомобилей, и не хватало людей, которые могли бы просмотреть и маркировать их. Компания Scale могла удовлетворить эту потребность.
В 2018 году Ванг и Гуо были включены в список Forbes 30 Under 30 в области корпоративных технологий. Впоследствии Гуо покинула компанию “из-за различий в видении продукта и дорожной карты”, - говорит она. “Я думаю, что Алекс проделал отличную работу, продолжая руководить компанией”. Гуо отказалась от комментариев для этой статьи, а Ванг отказался говорить об их разрыве.
Инвестор Майк Вольпи впервые услышал название Scale в 2018 году на заседании совета директоров стартапа Aurora, специализирующегося на автономных транспортных средствах (AV). “Кто?” - спросил он. Он узнал, что сервис маркировки данных Scale стал решающим для Aurora, так же как и для Uber и дочерней компании General Motors, Cruise, занимающейся беспилотными автомобилями. Вольпи убедил свою фирму Index Ventures инвестировать в Scale 18 миллионов долларов в августе того года, когда ее доход еще не достигал 3 миллионов долларов.
Когда в августе 2019 года Founders Fund Питера Тиля вложил 100 миллионов долларов в компанию Scale, которая стала компанией-единорогом Кремниевой долины, это положило начало 20-месячной серии привлечения средств в размере 580 миллионов долларов, финальный раунд которой оценил компанию в 7 миллиардов долларов. Вангу, которому тогда было 24 года, потребовалось всего пять лет, чтобы стать самым молодым в мире self-made миллиардером.
“Ответственность за такие условия труда практически нулевая”.
К тому времени, когда компания Scale доминировала на рынке маркировки данных для компаний, производящих беспилотные автомобили, ее название стало чем-то вроде иронии. Чем больше масштабировалось предприятие, тем сложнее было угнаться за спросом на человеческий труд. Сначала Wang обратился к аутсорсинговым агентствам, чтобы заполнить пробелы, но затраты быстро возросли. Валовая прибыль, которая в начале 2018 года составляла около 65%, к четвертому кварталу приблизилась к 30%. Вангу нужно было остановить кровотечение и при этом охватить как человеческую, так и машинную стороны цепочки поставок данных для обучения ИИ.
Появилась компания Remotasks, внутреннее аутсорсинговое агентство Scale. Созданное в 2017 году агентство Remotasks вскоре стало приоритетным направлением в связи с резким ростом AV-бизнеса компании. Нуждаясь в дешевой рабочей силе, Scale открыла дюжину с лишним объектов в Юго-Восточной Азии и Африке для обучения тысяч специалистов по маркировке данных. К середине 2019 года рентабельность Scale восстановилась до 69%, согласно данным компании.
Появилась компания Remotasks, внутреннее аутсорсинговое агентство Scale. Созданное в 2017 году агентство Remotasks вскоре стало приоритетным направлением в связи с резким ростом AV-бизнеса компании. Нуждаясь в дешевой рабочей силе, Scale открыла дюжину с лишним объектов в Юго-Восточной Азии и Африке для обучения тысяч специалистов по маркировке данных. К середине 2019 года рентабельность Scale восстановилась до 69%, согласно данным компании.
Компания Scale старательно позиционирует Remotasks как отдельный бренд. На ее веб-сайте нет упоминания о Remotasks; то же самое можно сказать и об обратном. Первые сотрудники говорят, что это было сделано для того, чтобы сделать стратегию Scale менее очевидной для конкурентов и оградить компанию от пристального внимания. В компании Scale заявили Forbes, что разделили два бренда в целях сохранения конфиденциальности клиентов.
В исследовании условий труда на 15 цифровых трудовых платформах, проведенном в 2022 году, исследователи Оксфордского университета пришли к выводу, что Remotasks отвечает “минимальным стандартам честной работы” только по двум из 10 критериев, не удовлетворяя требованиям справедливой оплаты труда, которая, по словам первых сотрудников, составляет в среднем копейки в час, и справедливого представительства. Они отметили, что “затуманенность” ее связи со Scale создает путаницу, которая “может способствовать уязвимости работников перед эксплуатацией”. Ведущий исследователь Келле Хаусон сравнила маркировщиков данных на цифровых трудовых сервисах типа Remotasks с рабочими швейных фабрик во многих из тех же стран. “Ответственность за такие условия труда практически нулевая”, - добавила она. Компания Scale заявляет, что обязуется платить работникам “прожиточный минимум”.
Помимо этических соображений, есть и деловые вопросы. То, что Scale делает с Remotasks, несложно повторить. Кевин Гуо, соучредитель Hive, стартапа, который когда-то создал своего конкурента Remotasks, а затем закрыл его из-за жесткой маржи, утверждает, что маркировка данных, которой занимается Scale, - это товарный бизнес. “Любой, кто соберет команду, может с вами конкурировать, и дело очень быстро доходит до цены”, - говорит он.
В то время как огромная зарубежная рабочая сила REMOTASKS имеет решающее значение для успеха компании Scale в частном секторе, она не подходит для другого направления деятельности компании: оборонных контрактов с правительством США, которое вряд ли будет делиться секретными данными с иностранными маркировщиками. Поэтому Ванг создает гораздо более дорогостоящую внутреннюю армию ИИ. В прошлом году Scale открыла офис в Сент-Луисе и объявила о планах нанять 200 человек, многие из которых будут заниматься маркировкой данных.
“Есть две вещи, в которых я глубоко убежден”, - говорит Ванг. “Во-первых, ИИ - это огромная сила во благо, и его нужно применять настолько широко, насколько это возможно. Во-вторых, мы должны быть уверены, что Америка занимает лидирующие позиции”.
Обучите пользовательскую модель ИИ на живых данных, полученных от 1,3 миллиона действующих военнослужащих Америки, и вы, возможно, измените характер войны.
В исследовании условий труда на 15 цифровых трудовых платформах, проведенном в 2022 году, исследователи Оксфордского университета пришли к выводу, что Remotasks отвечает “минимальным стандартам честной работы” только по двум из 10 критериев, не удовлетворяя требованиям справедливой оплаты труда, которая, по словам первых сотрудников, составляет в среднем копейки в час, и справедливого представительства. Они отметили, что “затуманенность” ее связи со Scale создает путаницу, которая “может способствовать уязвимости работников перед эксплуатацией”. Ведущий исследователь Келле Хаусон сравнила маркировщиков данных на цифровых трудовых сервисах типа Remotasks с рабочими швейных фабрик во многих из тех же стран. “Ответственность за такие условия труда практически нулевая”, - добавила она. Компания Scale заявляет, что обязуется платить работникам “прожиточный минимум”.
Помимо этических соображений, есть и деловые вопросы. То, что Scale делает с Remotasks, несложно повторить. Кевин Гуо, соучредитель Hive, стартапа, который когда-то создал своего конкурента Remotasks, а затем закрыл его из-за жесткой маржи, утверждает, что маркировка данных, которой занимается Scale, - это товарный бизнес. “Любой, кто соберет команду, может с вами конкурировать, и дело очень быстро доходит до цены”, - говорит он.
В то время как огромная зарубежная рабочая сила REMOTASKS имеет решающее значение для успеха компании Scale в частном секторе, она не подходит для другого направления деятельности компании: оборонных контрактов с правительством США, которое вряд ли будет делиться секретными данными с иностранными маркировщиками. Поэтому Ванг создает гораздо более дорогостоящую внутреннюю армию ИИ. В прошлом году Scale открыла офис в Сент-Луисе и объявила о планах нанять 200 человек, многие из которых будут заниматься маркировкой данных.
“Есть две вещи, в которых я глубоко убежден”, - говорит Ванг. “Во-первых, ИИ - это огромная сила во благо, и его нужно применять настолько широко, насколько это возможно. Во-вторых, мы должны быть уверены, что Америка занимает лидирующие позиции”.
Обучите пользовательскую модель ИИ на живых данных, полученных от 1,3 миллиона действующих военнослужащих Америки, и вы, возможно, измените характер войны.
Согласно правительственной базе данных, на сегодняшний день Scale заработала 60,6 млн долларов на таких контрактах. В прошлом году компания сообщила в пресс-релизе о получении награды в размере 249 миллионов долларов, но Министерство обороны сообщило Forbes, что это одна из более чем 70 компаний, имеющих право на получение этих денег. На данный момент Scale получила один контракт на сумму 15 миллионов долларов, и никаких выплат пока не было. Львиная доля государственных расходов на ИИ по-прежнему достается Northrop Grumman и Lockheed Martin, а не новичкам из Кремниевой долины.
“Эти компании не являются передовыми в понимании генеративного ИИ”, - говорит Ванг. Для него партнерство с правительством - это долгая игра. Правительство США уже использовало опыт Scale, чтобы придать стратегический смысл спутниковым снимкам в Украине. И это только начало. Генеративный ИИ, по его словам, когда-нибудь можно будет использовать более широко. Обучите пользовательскую модель ИИ на живых данных от 1,3 миллиона действующих военнослужащих Америки, и вы, возможно, измените характер войны.
Но достичь этого будет нелегко. Генеративные модели ИИ требуют гораздо более сложного обучения, чем их предшественники. Они тоже нуждаются в дополнительной помощи человека, но вместо того, чтобы просто маркировать данные, собранные из Интернета, люди должны их создавать. Чтобы ИИ смог объяснить почему щенки милые так, чтобы это звучало правильно для человеческого восприятия, нужно, чтобы люди обучали его, используя естественные фразы. “Аннотированные человеком данные оказывают огромное влияние на эффективность модели”, - говорит Эйдан Гомес, соучредитель Cohere, конкурента OpenAI из Торонто, который считает Scale основным поставщиком пользовательских данных.
Не все компании, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, покупают Scale. OpenAI, например, полагается на человеческих маркировщиков Scale, но предпочитает использовать собственное программное обеспечение для управления данными, говорит соучредитель компании Войцех Заремба. Три лидера инженерной мысли, которые использовали Scale в известных ИИ-стартапах, конфиденциально рассказали Forbes, что у них есть опасения по поводу качества данных для обучения ИИ, созданных людьми. Один из них рассказал о текстовой генеративной модели ИИ, которой мешало плохое знание английского языка у маркировщиков. “Качество их данных может быть высоким, но и это не само собой разумеющееся”, - сказал другой. Представитель компании Scale сказал: “Мы стоим за нашими продуктами и [их] результатами”.
“Эти компании не являются передовыми в понимании генеративного ИИ”, - говорит Ванг. Для него партнерство с правительством - это долгая игра. Правительство США уже использовало опыт Scale, чтобы придать стратегический смысл спутниковым снимкам в Украине. И это только начало. Генеративный ИИ, по его словам, когда-нибудь можно будет использовать более широко. Обучите пользовательскую модель ИИ на живых данных от 1,3 миллиона действующих военнослужащих Америки, и вы, возможно, измените характер войны.
Но достичь этого будет нелегко. Генеративные модели ИИ требуют гораздо более сложного обучения, чем их предшественники. Они тоже нуждаются в дополнительной помощи человека, но вместо того, чтобы просто маркировать данные, собранные из Интернета, люди должны их создавать. Чтобы ИИ смог объяснить почему щенки милые так, чтобы это звучало правильно для человеческого восприятия, нужно, чтобы люди обучали его, используя естественные фразы. “Аннотированные человеком данные оказывают огромное влияние на эффективность модели”, - говорит Эйдан Гомес, соучредитель Cohere, конкурента OpenAI из Торонто, который считает Scale основным поставщиком пользовательских данных.
Не все компании, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, покупают Scale. OpenAI, например, полагается на человеческих маркировщиков Scale, но предпочитает использовать собственное программное обеспечение для управления данными, говорит соучредитель компании Войцех Заремба. Три лидера инженерной мысли, которые использовали Scale в известных ИИ-стартапах, конфиденциально рассказали Forbes, что у них есть опасения по поводу качества данных для обучения ИИ, созданных людьми. Один из них рассказал о текстовой генеративной модели ИИ, которой мешало плохое знание английского языка у маркировщиков. “Качество их данных может быть высоким, но и это не само собой разумеющееся”, - сказал другой. Представитель компании Scale сказал: “Мы стоим за нашими продуктами и [их] результатами”.
"Ванг достиг своего положения не потому, что он мальчик-гений - Массачусетский технологический институт выпускает много подростков, бросивших учебу. У него совершенно безумная трудовая этика"
Появляются альтернативы. Компания Surge AI из Сан-Франциско, дебютировавшая в 2020 году, предлагает инструменты маркировки данных и специально нацелена на компании, занимающиеся ИИ. OpenAI, а также готовящиеся к запуску компании-гиганты в области ИИ Cohere и Adept используют как Scale, так и Surge. Кроме того, есть миллиардные стартапы Labelbox и Snorkel AI, занимающиеся маркировкой данных, которые фокусируются на внедрении ИИ в нетехнологичные предприятия.
В январе компания Scale сократила 20% своих штатных сотрудников. Ванг сослался на “неопределенность” рыночных условий. ”Мы увеличили число сотрудников, полагая, что массовый рост продолжится”, - написал он в своем блоге. Акции компании в настоящее время торгуются на частных вторичных рынках со скидкой 42% по отношению к последнему раунду финансирования в июле 2021 года.
Заинтересованные стороны Scale по-прежнему уверены, что Ванг сможет держать компанию впереди своих конкурентов. “Он достиг своего положения не потому, что он мальчик-гений - Массачусетский технологический институт выпускает много бросивших учебу подростков”, - говорит Уильям Хокей, миллиардер, соучредитель финтех-компании Plaid стоимостью 13 млрд долларов, который входит в совет директоров Scale. “У него совершенно безумная трудовая этика, подобной которой я никогда не встречал”.
Недавно Scale заключила стратегическое партнерство с консалтинговым гигантом Accenture, который планирует использовать ее услуги для помощи сотням компаний в создании пользовательских приложений и моделей искусственного интеллекта. И с почти четвертью миллиона человек, занимающихся маркировкой, Remotasks продолжает расти, подтверждает Ванг. Весь этот рост сводится к тому, что он считает конечной целью Scale: играть роль в поддержании превосходства американского ИИ.
“Мы живем в эпоху соперничества великих держав”, - говорит он. “Американское лидерство - не хочу сказать, что оно находится под угрозой, но никогда еще для нас не было так важно сохранить его”.
Обновление: Эта история была обновлена, чтобы уточнить характер использования Scale в Украине и детали правительственного контракта от Министерства обороны.
В январе компания Scale сократила 20% своих штатных сотрудников. Ванг сослался на “неопределенность” рыночных условий. ”Мы увеличили число сотрудников, полагая, что массовый рост продолжится”, - написал он в своем блоге. Акции компании в настоящее время торгуются на частных вторичных рынках со скидкой 42% по отношению к последнему раунду финансирования в июле 2021 года.
Заинтересованные стороны Scale по-прежнему уверены, что Ванг сможет держать компанию впереди своих конкурентов. “Он достиг своего положения не потому, что он мальчик-гений - Массачусетский технологический институт выпускает много бросивших учебу подростков”, - говорит Уильям Хокей, миллиардер, соучредитель финтех-компании Plaid стоимостью 13 млрд долларов, который входит в совет директоров Scale. “У него совершенно безумная трудовая этика, подобной которой я никогда не встречал”.
Недавно Scale заключила стратегическое партнерство с консалтинговым гигантом Accenture, который планирует использовать ее услуги для помощи сотням компаний в создании пользовательских приложений и моделей искусственного интеллекта. И с почти четвертью миллиона человек, занимающихся маркировкой, Remotasks продолжает расти, подтверждает Ванг. Весь этот рост сводится к тому, что он считает конечной целью Scale: играть роль в поддержании превосходства американского ИИ.
“Мы живем в эпоху соперничества великих держав”, - говорит он. “Американское лидерство - не хочу сказать, что оно находится под угрозой, но никогда еще для нас не было так важно сохранить его”.
Обновление: Эта история была обновлена, чтобы уточнить характер использования Scale в Украине и детали правительственного контракта от Министерства обороны.
Подпишись на наш Telegram, чтобы знать больше
© 2023 All Rights Reserved