AI-ჯარის მობილიზება

AI-ჯარის მობილიზება
„ალექსანდერ ვანგი ცოტა ხნით გახდა მსოფლიოში ყველაზე ახალგაზრდა თვითნაბადი მილიარდერი, აწვდიდა რა ხელოვნური ინტელექტის კომპანიებს იმას, რაც ყველა მათგანს სჭირდება: ადამიანებს. ასიათასობით. ახლა მისი $7.3 მილიარდის სტარტაპი მზადაა, ფული გაჭრას ყველაზე დიდ AI-ბუმზე, რაც კი აქამდე მომხდარა – თუ სხვა ვერ შეძლებს იმავეს უკეთ, ან უფრო იაფად გაკეთებას.“

2018 წელს, როცა წინაპართა სამშობლოში მოგზაურობისას, ალექსანდრ ვანგი უსმენდა ჩინეთის ყველაზე ჭკვიანი ინჟინრების შთამბეჭდავ პრეზენტაციებს ხელოვნური ინტელექტის შესახებ, მას ეუცნაურა, რომ მკვლევრები აშკარად თავს არიდებდნენ იმის ხსენებას, თუ როგორ შეიძლებოდა AI-ის გამოყენება. ვანგი, რომლის ემიგრანტი მშობლებიც ბირთვული ფიზიკოსები იყვნენ ლოს-ალამოსის National Laboratory-ში, სადაც პირველი ატომური ბომბები შეიქმნა, აფორიაქდა.

„ისინი ნამდვილად ერიდებოდნენ გამოყენების მაგალითების მოყვანას. ცხადი იყო, რომ ეს კარგის ნიშანი ვერ იქნებოდა“, – იხსენებს ვანგი, Scale AI-ის თანადამფუძნებელი, რომლის სახელშიც არ არის ასო „e“ იმისთვის, რომ რვა სიმბოლოში ჩაეტიოს, რაც ჩინურ კულტურაში კეთილდღეობასთან ასოცირდება. Scale-ი მაშინ ახალი და პერსპექტიული სტარტაპი იყო, რომელიც მონაცემთა სერვისებს უმთავრესად თვითმართვად ავტომწარმოებლებს უწევდა. მაგრამ ვანგმა დაიწყო ფიქრი, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა შესაძლოა მალე დაარღვიოს მსოფლიო წესრიგი, რომელიც, საბჭოთა კავშირის დაშლის გარდა, მეორე მსოფლიო ომის შემდეგ ძირითადად სტაბილური დარჩა. „თუ გადავხედავთ კაცობრიობის ისტორიას, ის ძირითადად ომებითაა ფორმირებული, გარდა დაახლოებით ბოლო 80 წლისა, რაც უჩვეულოდ მშვიდობიანი იყო“, – ამბობს ის Scale-ის მეექვსე სართულის შტაბ-ბინაში, სან-ფრანცისკოს ცენტრში, სადაც პერიოდულად (ნაწილობრივ) თვითმართვადი მანქანები ჩაიქროლებენ ხოლმე. – ეს მნიშვნელოვანწილად გამოწვეულია მსოფლიოში ამერიკის ლიდერობით“.

ერთი შეხედვით, 26 წლის ვანგი აფრქვევს კოლეჯის ახალი კურსდამთავრებულის მოუსვენარ ენერგიას. ის უსმენს „სევდიან“ მუსიკოს გოგოებს, როგორიცაა გრეისი აბრამსი და ბილი აილიში და, ბოლო მოდის მიხედვით, აცვია ე.წ. „გორკპორის“ სტილის სალაშქრო ტანსაცმელი. ის აქვეყნებს Instagramფოტოებს მსახიობ კირნან შიპკასთან ერთად, Mad Men-ის პოპულარობის პერიოდიდან, და ავრცელებს უღიმღამო ნაგლეჯებს Twitter-ზე: „პრობლემების მოგვარება საუკეთესოდ მხოლოდ სისხლით, ოფლით, ცრემლებით, შემართებითა და ძლიერი მიზანდასახულობითაა შესაძლებელი“, – დაწერა მან თებერვლის ერთ-ერთ ტვიტერში. ბარებში მას ჯერ კიდევ რეგულარულად უმოწმებენ ასაკს.

ეს ყველაფერი არაფერს ნიშნავს სილიკონ-ველისა და D.C.-ში, სადაც ის უკვე ძლიერი მოთამაშეა. მისი აღზევება დაიწყო 2016 წელს დადებული ფსონით, რათა „მოენიშნა“ მონაცემების მასა, რომელიც საჭირო იყო ხელოვნური ინტელექტის ასამუშავებლად, ძირითადად თვითმართვადი მანქანებისთვის. ვიღაცას სჭირდებოდა ხელოვნური ინტელექტის გაწვრთნა, რათა მას სცოდნოდა განსხვავება ქაღალდის ჩანთასა და ფეხით მოსიარულეს შორის. მან მოიხელთა ეს ბაზარი და Scale-ი კარგ მდგომარეობაში დააყენა სხვა – გენერაციული AI-ის სექტორში. ეს იყო წინასწარმეტყველური ნაბიჯი, რომელიც დაეხმარა მას კლიენტთა სიის შექმნაში, რაც მოიცავს AI-ის ყველაზე დიდ სახელებს და აშშ-ის მთავრობას.

Scale-ი ჩაფიქრებული იყო, როგორც ერთი ფანჯრის პრინციპის ადგილი ადამიანის შრომის მიწოდებისთვის, რომელიც შეასრულებდა ალგორითმებით შეუსრულებელ ამოცანებს – რაც, არსებითად, AI-ის ანტითეზაა.

„გენერაციული AI-ის ოქროს ციებ-ცხელებაში ჩვენ ნიჩბები და წერაქვები ვართ“, – ამბობს ის. ეს ბიზნესი სწრაფად გახდა მოგებიანი Scale-ისთვის, რაზეც მეტყველებს შარშან მოპოვებული $250 მილიონის შემოსავალი, მაშინ როდესაც ბევრი ხელოვნური ინტელექტის სტარტაპი ჯერ კიდევ ცენტსაც ვერ შოულობს. მისი ტექნოლოგია თავდაცვის დეპარტამენტმა უკრაინაში სატელიტური ფოტოების გასაანალიზებლად გამოიყენა და OpenAI-მ შექმნა ChatGPT – ბოტი, რომელმაც შეძრა მსოფლიო წვრილმანებზე პასუხის გაცემისა და პოეზიის დაწერის უნარებით. ბრეტ ტეილორი, ღრუბლოვანი პროგრამული უზრუნველყოფის გიგანტის, Salesforce-ის ყოფილი თანააღმასრულებელი დირექტორი, Scale-ის აღმავლობას ღრუბლოვანი გამოთვლითი პირმშოების, Snowflake-ისა და Datadog-ის აღმავლობას ადარებს. Amazon-ის მომხმარებელთა ყოფილი უფროსი ჯეფ უილკე, ვანგის ერთ-ერთი ყველაზე სანდო მრჩეველი, კიდევ უფრო მეტი ენთუზიაზმითაა განმსჭვალული: Scale-ი შეიძლება გახდეს Amazon-ის ვებსერვისები AI-ის დარგში.

ინვესტორებმა 2021 წელს Scale-ს $7.3 მილიარდის შეფასება მიანიჭეს, რითაც ვანგი სილიკონის ველის უახლესი მყისიერი მილიარდერი გახდა. მაგრამ მისი ქონება მთლიანად სილიკონზე არ იყო აგებული. ის ასევე გამდიდრდა დიდი აუტსორსინგის სამუშაო ძალით, რომელიც ასრულებს ხელოვნური ინტელექტისთვის გადამწყვეტ ელემენტარულ ამოცანას: მარკირებას უკეთებს მის მოსამზადებელ მონაცემებს. ეს ხალხი – დაახლოებით 240 000 ადამიანი ქვეყნებში, როგორიცაა კენია, ფილიპინები და ვენესუელა – მუშაობს Remotasks-ში, Scaleის შვილობილ კომპანიაში, რომელიც არაა ნახსენები საჯარო მარკეტინგულ მასალებში. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, თუ ხელოვნური ინტელექტი ოდესღაც გაათავისუფლებს ადამიანებს სამუშაოს რუტინული ამოცანებისგან, ის ამას გააკეთებს გლობალური სამხრეთის მუშაკთა ლეგიონის გამოყენებით, რომელთაგან ბევრი საათში $1-ზე ნაკლებს იღებს.

„ისინი ძალიან, ძალიან მნიშვნელოვანნი არიან ძლიერი AIსისტემების შექმნის პროცესში“, – ამბობს ვანგი Remotasks-ის თანამშრომლებზე.

ისინი ასევე სულ უფრო და უფრო წარმოადგენენ ეთიკურ საზრუნავს, უხარისხო სამუშაო პირობებთან და დაბალ ანაზღაურებასთან დაკავშირებით წარმოქმნილი შეშფოთების ფონზე. ამავდროულად, კონკურენტები Scale-ს ბანქოს სახლად ხედავენ, რომელმაც გასულ წელს განიცადა შემცირებები და ღირებულება დაკარგა მეორად ბაზრებზე, რამაც ვანგს მილიარდერის სტატუსი ჩამოართვა. (ეს ბაზრები ახლა მის 15%- იან წილს $630 მილიონად აფასებენ. Scale-ი ამტკიცებს, რომ მისი ღირებულება $890 მილიონს უახლოვდება.) „Scale-ი თავს ტექნოლოგიურ კომპანიად ყიდის, – ამბობს მანუ შარმა, კონკურენტ სტარტაპ Labelbox-ის თანადამფუძნებელი. – ჩვენთვის ისინი არაფრით განსხვავდებიან ნებისმიერი ბიზნესპროცესის აუტსორსინგის კომპანიისგან“. ტექნიკური აპსტარტები ფიქრობენ, რომ მათ შეუძლიათ, უკეთესად გააკეთონ ის, რასაც Scale-ი აკეთებს, ხოლო ტრადიციული აუტსორსერების აზრით, ისინი ამოცანას უფრო იაფად შეასრულებენ.

„ვანგი არ მისულა იქ, სადაც ახლაა, თავისი გენიოსობის გამო – MIT-ს ბევრი ტინეიჯერი ტოვებს. მას აქვს აბსოლუტურად გიჟური სამუშაო ეთიკა“.

„მე ვიტყოდი, რომ ჩვენ უფრო დიდხანს ვმუშაობთ ამ პრობლემაზე და ავაშენეთ უფრო მეტი ტექნოლოგია, ვიდრე ვინმე სხვამ“, – თქვა ვანგმა. ის ცდილობს, მიჰყვეს Amazon-ის სტრატეგიას მთელი ჯაჭვის მართვის შესახებ – საწყობებით დაწყებული, გადაზიდვით დამთავრებული. Scale-ისთვის ეს ნიშნავს როგორც მანქანებს, რომლებიც მონაცემთა მუშაობას სულ უფრო ავტომატიზებულს ხდიან, ასევე ადამიანთა არმიას, რომელიც სულ უფრო და უფრო იზრდება. „ჩვენ ყოველთვის გვექნება პროცესში ადამიანების ჩართვის სურვილი“, – ამბობს ის.

კოლეჯამდე ვანგი საცხოვრებლად ბეი-არეაში გადავიდა ინტერნეტის სტარტაპ Quora-ში სამუშაოდ, სადაც აღმასრულებელმა დირექტორმა ადამ დ’ანჯელომ მას გადამწყვეტი რჩევა მისცა: კოლეჯის ოთხი წელი ზედმეტად შეფასებული იყო, ხოლო ორი – დაუფასებელი. საბოლოო ჯამში, ვანგმა მხოლოდ ერთი წელი გაატარა MIT-ში, სანამ გაემგზავრებოდა ისტორიულ სტარტაპების ამაჩქარებელში – Y Combinator-ში. 2016 წელს, Scale-ის წამოსაწყებად, იქ ის შეუერთდა Quora-ს ყოფილ თანამშრომელს, ლუსი გუოს, კიდევ ერთ დროპაუტს. მას ახსოვს, რომ იმ დროს „სასაცილოდ ახალგაზრდა“ იყო, სულ რაღაც 19 წლის. „მაგრამ ვამბობდი: ‘კი, კოდირება ვიცი. ჩვენ ამ საქმეს გავაკეთებთ’“.

თავდაპირველი გეგმით, Scale-ი უნდა ყოფილიყო ერთი ფანჯრის საშუალება ადამიანის შრომის მიწოდებისთვის ისეთ დავალებებზე სამუშაოდ, რომელთა შესრულება შეუძლებელი იყო ალგორითმებით – არსებითად, AI-ის საპირისპირო რამ.

Accel-ის პარტნიორმა დენ ლევინმა ადრევე დაინახა მისი პოტენციალი და 2016 წლის ივლისში წყვილს შესთავაზა საწყისი ინვესტიცია $4.5 მილიონის ოდენობით (და მისი სარდაფი, როგორც დროებითი შტაბ-ბინა). თვეების განმავლობაში, ვანგი და გუო მიხვდნენ, რომ Scale-ი იყო სიცოცხლისუნარიანი გამოსავალი იმ პრობლემიდან, რომელიც AI-ის დაბადების საწყის ეტაპზე თვითმართვადი მანქანების კომპანიებს აწუხებდა: მათ ჰქონდათ მილიონობით კილომეტრ გზაზე მართვის კადრები, რომლითაც ავარჯიშებდნენ თავიანთ ავტონომიური მანქანის AI-ს, და არცთუ მთლად საკმარისი ხალხი მასალის შემოწმებისა და მარკირებისთვის. Scale-ს შეეძლო ამ საჭიროების დაკმაყოფილება.

ახალგაზრდა და უფრო ახალგაზრდა – ვანგი მხოლოდ 19 წლის იყო, როდესაც Scale-ი წამოიწყო, მისი თანადამფუძნებელი, ლუსი გუო – 21 წლის. „ეს ნამდვილად ართულებდა დაქირავების საკითხს, – ამბობს ვანგი. – იყო ერთი, ვინც მკითხა: ამიხსენი, რატომ უნდა მოგანდო შენ ჩემი კარიერა“.

2018 წელს ვანგი და გუო დასახელდნენ Forbesის „30 30-წლამდელის“ სიაში საწარმოო ტექნოლოგიების კუთხით. გუომ შემდგომ დატოვა კომპანია „პროდუქტის ხედვასა და მიმართულებებში განსხვავებების გამო, – ამბობს ის. – ვფიქრობ, ალექსმა დიდი სამუშაო შეასრულა კომპანიის მართვაში“. სხვა მხრივ, გუომ უარი თქვა ამ სტატიისთვის კომენტარის გაკეთებაზე, ხოლო ვანგმა უარი თქვა მათი განხეთქილების შესახებ საუბარზე.

ინვესტორმა მაიკ ვოლპიმ Scale-ის სახელი პირველად ავტონომიური მანქანების (AV) სტარტაპ Aurora-ს 2018 წლის საბჭოს სხდომაზე გაიგო . „ვინ“? – იხსენებს, როგორ იკითხა მაშინ. მან შეიტყო, რომ Scale-ის მონაცემების მარკირების სერვისი გადამწყვეტი გახდა Aurora-სთვის, ისევე როგორც Uberისთვის და General Motors-ის თვითმართვადი შვილობილი კომპანია Cruise-ისთვის. ვოლპიმ დაარწმუნა თავისი ფირმა, Index Ventures-ი, გაეწია $18 მილიონის ინვესტიცია Scale-ში იმავე აგვისტოში, როდესაც მისი შემოსავალი ჯერ კიდევ $3 მილიონი იყო.

AV-ფსონი ნაღდი ფულის წყარო ხდებოდა. Forbes-ის მიერ ნანახი 2019 წლის ივნისის ფონდების მოზიდვის სურათის მიხედვით, Scale-ის კლიენტთა სიაში ახლა შედიოდა ისეთი მსხვილი საერთაშორისო ავტომწარმოებლები, როგორიცაა Toyota და Honda, ისევე როგორც სილიკონის ველის გიგანტები, მაგალითად, Google AV-ის შვილობილი Waymo. მხოლოდ Apple-ის იდუმალ თვითმმართველ განყოფილებაში არსებულ ანგარიშს $10 მილიონზე მეტი მოაქვს, ნათქვამია დოკუმენტში, რასაც წლიური შემოსავალი $40 მილიონს მიღმა გაჰყავდა. (Scale-მა უარი თქვა კომენტარის გაკეთებაზე.) იმ ზაფხულისთვის წლიური შემოსავალი $40 მილიონს აჭარბებდა.

როდესაც პიტერ ტილის Founders Fund-მა $100 მილიონის ინვესტიცია განახორციელა, რომელმაც 2019 წლის აგვისტოში შექმნა Scale-ი, როგორც სილიკონის ველის უნიქორნი, ამით დაიწყო 20-თვიანი, $580-მილიონიანი ფონდების მოზიდვა, რომლის ბოლო რაუნდმა კომპანია $7 მილიარდზე მეტად შეაფასა. მაშინ 24 წლის ვანგს სულ რაღაც ხუთი წელი დასჭირდა, რომ გამხდარიყო ყველაზე ახალგაზრდა თვითნაბადი მილიარდერი მსოფლიოში.

იმ დროისთვის, როცა Scale-ი დომინირებდა თვითმართვადი მანქანების კომპანიებისთვის მონაცემთა მარკირების ბაზარზე, მისი სახელი გარკვეულწილად ირონიულად იქცა. რაც უფრო ფართოვდებოდა, მით უფრო რთული იყო ადამიანის შრომაზე მოთხოვნის დაკმაყოფილება. თავიდან ვანგმა მიმართა აუტსორსინგის სააგენტოებს ხარვეზების შესავსებად, მაგრამ ხარჯები სწრაფად გაიზარდა. მთლიანი მარჟა, რომელიც 2018 წლის დასაწყისში დაახლოებით 65% იყო, მეოთხე კვარტალში მხოლოდ 30%-ს მიუახლოვდა. ვანგს სჭირდებოდა სისხლდენის შეჩერება, და ამავდროულად AIმონაცემების მომზადების მიწოდების ჯაჭვის ადამიანური და მანქანური მხარეების შენარჩუნება.

აქ შემოდის Remotasks-ი, Scale-ის შიდა აუტსორსინგის სააგენტო. 2017 წელს შექმნილი Remotasks-ი მალევე გახდა პრიორიტეტი, რადგან კომპანიის AVბიზნესი ცამდე გაიზარდა. იაფი მუშახელის საჭიროებით, Scale-მა შექმნა ათზე მეტი ობიექტი სამხრეთ- -აღმოსავლეთ აზიასა და აფრიკაში, რათა მოემზადებინა მონაცემთა მარკირების ათასობით სპეციალისტი. 2019 წლის შუა ხანებში Scale-ის მარჟები 69%-მდე აღდგა, შეკვეთების მიხედვით.

Scale-ი ფრთხილად იყო Remotasks-ის ცალკე ბრენდად პოზიციონირებისას. მის ვებსაიტზე არაა ნახსენები Remotasks-ი; პირიქით. ადრინდელი თანამშრომლები ამბობენ, რომ ეს გაკეთდა იმისთვის, რომ Scale-ის სტრატეგია ნაკლებად აშკარა ყოფილიყო კონკურენტებისთვის და ასე დაეცვა კომპანია დაინტერესებული თვალისგან. Scale-მა განუცხადა Forbes-ს, რომ მან ორი ბრენდი კლიენტის კონფიდენციალურობისთვის განაცალკევა.

2022 წელს შრომის 15 ციფრულ პლატფორმაზე სამუშაო პირობების შესწავლისას, University of Oxfordის მკვლევრებმა დაასკვნეს, რომ Remotasks-ი აკმაყოფილებდა „სამართლიანი მუშაობის მინიმალურ სტანდარტებს“ ათი კრიტერიუმიდან მხოლოდ ორში, იჭრებოდა რა თანაბარი ანაზღაურების პუნქტში – რაც, ადრეული თანამშრომლების თქმით, საათში საშუალოდ ცენტებს უტოლდება – და სამართლიან წარმომადგენლობაშიც. მათ აღნიშნეს, რომ Scale-თან მისი კავშირის „დაბურვა“ ქმნის დაბნეულობას, რამაც „შეიძლება ხელი შეუწყოს მუშაკების დაუცველობას ექსპლუატაციის საფრთხის მიმართ“. წამყვანმა მკვლევარმა კელე ჰოუსონმა Remotasks-ის მსგავს ციფრული შრომის სერვისებზე მონაცემთა მარკირების შემსრულებლები იმავე ქვეყნებში ტანსაცმლის ქარხნის მუშაკებს შეადარა. „ამ სამუშაო პირობებზე თითქმის ნულოვანი პასუხისმგებლობაა“, – დასძინა მან. Scale-ი ამბობს, რომ იგი მზად არის, გადაუხადოს მუშებს „საარსებო მინიმუმი“.

ეთიკური მოსაზრებების გარდა, არის ბიზნესთან დაკავშირებული კითხვებიც. ის, რასაც Scale-ი აკეთებს Remotasks-ის საშუალებით, ადვილი გასამეორებელია. სტარტაპ Hive-ის თანადამფუძნებელი კევინ გუო, რომელსაც ოდესღაც საკუთარი Remotasks-ის კონკურენტი ჰყავდა, სანამ დახურავდა მას მკაცრი მარჟების გამო, ამტკიცებს, რომ Scale-ის მონაცემების მარკირება სასაქონლო ბიზნესია. „ნებისმიერს, ვინც გუნდს შექმნის, შეუძლია, კონკურენცია გაგიწიოთ და ეს ძალიან მალე გადაიქცევა ფასის საკითხად“, – ამბობს ის.

მიუხედავად იმისა, რომ Remotasks-ის უზარმაზარი საზღვარგარეთული მუშახელი გადამწყვეტია Scale-ის კერძო სექტორის წარმატებისთვის, ის ვერ იქნება წამყვანი კომპანიის სხვა ფოკუსისთვის: თავდაცვის კონტრაქტებისთვის აშშ-ის მთავრობასთან, რომელიც, ნაკლებად სავარაუდოა, რომ საიდუმლო მონაცემებს უცხოელ მარკირების სპეციალისტებს გაუზიარებს. ამიტომ ვანგი აშენებს ბევრად უფრო ძვირად ღირებულ შინაური ხელოვნური ინტელექტის არმიას. გასულ წელს Scale-მა გახსნა ოფისი სენტ-ლუისში და გამოაცხადა 200 ადამიანის დაქირავების გეგმები, მათ შორის ბევრი – მონაცემებთა მარკირებისთვისაა. „ორი რამაა, რისაც ღრმად მწამს, – ამბობს ვანგი. – პირველი, AI არის დიდი ძალა სიკეთისთვის და ის უნდა იქნას გამოყენებული რაც შეიძლება ფართოდ. მეორე, ჩვენ უნდა დავრწმუნდეთ, რომ ამერიკა ლიდერის პოზიციაზეა“.

სამთავრობო მონაცემთა ბაზის მიხედვით, ჯერჯერობით Scale-მა ასეთი კონტრაქტებიდან $60.6 მილიონი გამოიმუშავა. კომპანიამ გასული წლის პრესრელიზის მიხედვით $249 მილიონი მოიპოვა – მაგრამ წაიკითხეთ წვრილი შრიფტი, და Scaleის პოტენციური გადახდების ზღვარი $15 მილიონს შეადგენს. სამთავრობო დანახარჯების ლომის წილი AI-ზე კვლავ მოდის ისეთ კომპანიებზე, როგორიცაა Northrop Grumman-ი და Lockheed Martin-ი და არა სილიკონის ველის დამწყებები.

„ეს კომპანიები ნამდვილად არ არიან ისეთი მოწინავეები, როდესაც საქმე ეხება გენერაციული AI-ის გაგებას“, – ამბობს ვანგი. მისთვის მთავრობასთან პარტნიორობა ხანგრძლივი თამაშია. თავდაცვის დეპარტამენტმა უკვე გამოიყენა Scale-ის გამოცდილება უკრაინაში სატელიტური გამოსახულების სტრატეგიული შეფასებისთვის. და ეს მხოლოდ დასაწყისია. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი, ამბობს ის, ერთ დღესაც შეიძლება უფრო ყოვლისმომცველად გამოიყენონ. ავარჯიშეთ პერსონალური ხელოვნური ინტელექტის მოდელი ამერიკის 1.3 მილიონ აქტიური მომსახურე პერსონალის ცოცხალ მონაცემებზე და შესაძლოა, უბრალოდ შეცვალოთ ომის ხასიათი.

მაგრამ იქამდე მიღწევა ადვილი არ იქნება. გენერაციული AIმოდელები მოითხოვს ბევრად უფრო რთულ ტრენინგს, ვიდრე მათი წინამორბედები. მათაც ესაჭიროებათ დამატებითი ადამიანური დახმარება, მაგრამ ინტერნეტიდან მოპოვებული მონაცემების უბრალოდ მარკირების ნაცვლად, ისინი ადამიანებმა უნდა შექმნან. იმისთვის, რომ AI-მ აგიხსნას, თუ რატომ არიან ლეკვები საყვარლები ისე, რომ ეს სწორად ჟღერდეს ადამიანის ყურისთვის, საჭიროა ადამიანები, რომ ის ავარჯიშონ ბუნებრივი ფრაზების გამოყენებაში. „ადამიანის მიერ ჩაწერილი მონაცემები არაჩვეულებრივად მოქმედებს მოდელის წარმადობაზე“, – ამბობს ეიდან გომესი, ტორონტოში დაფუძნებული OpenAI-ის კონკურენტის, Cohere-ის თანადამფუძნებელი, რომელიც Scale-ს პირველად დაკვეთილ მონაცემთა პროვაიდერად მიიჩნევს.

ყველა AI-კომპანია არ იყიდება Scale-ზე. მაგალითად, OpenAI, მისი თანადამფუძნებლის, ვოიცეხ ზარემბას სიტყვებით, ეყრდნობა Scale-ის ადამიანურ მარკირებას, მაგრამ მონაცემთა სამართავად საკუთარი პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებას ირჩევს. ინჟინერიის სამმა ლიდერმა, რომლებმაც გამოიყენეს Scale-ი AI-ის ცნობილ სტარტაპებში, Forbes-ს კონფიდენციალურად განუცხადა, რომ მათ აქვთ პრობლემები ადამიანის მიერ შექმნილი AI-ის სასწავლო მონაცემების ხარისხთან დაკავშირებით. ერთმა აღწერა ტექსტზე დაფუძნებული გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელიც შეფერხდა მარკირების ცუდი ინგლისურის გამო. „მათი მონაცემ­თა ხარისხი შეიძლება იყოს მაღალი, მაგრამ ამასთან, ეს გარანტირებული არაა“, – თქვა მეორემ. Scale-ის სპიკერმა განაცხადა: „ჩვენ ვიძლევით ჩვენი პროდუქტებისა და [მათი] შედეგების ხარისხის გარანტიას“.

ალტერნატივები ჩნდება. სან-ფრანცისკოში დაფუძნებული Surge AI, რომლის დებიუტი 2020 წელს შედგა, გთავაზობთ მონაცემთა მარკირების ინსტრუმენტებს, და კონკრეტულად სამიზნეებად AI-კომპანიებს ისახავს. OpenAI, მომავალ AIმძიმეწონოსან Cohere-სა და Adept-თან ერთად, იყენებს როგორც Scale-ს, ასევე Surge-ს. აქვე არიან ბეი-არეას მილიარდდოლარიანი მარკირების სტარტაპები Labelbox-ი და Snorkel AI, რომლებიც ფოკუსირებულნი არიან ხელოვნური ინტელექტის მიწოდებაზე არატექნოლოგიურ საწარმოებში. იანვარში Scale-მა სრულ განაკვეთზე თანამშრომლების 20% შეამცირა. ვანგმა მიზეზად დაასახელა „გაურკვევლობა“ ბაზრის პირობებში. „ჩვენ გავზრდით თანამშრომლების რაოდენობას, თუ ვივარაუდებთ, რომ მასიური ზრდა გაგრძელდება“, – დაწერა მან ბლოგპოსტში. კომპანიის აქციები ამჟამად კერძო მეორად ბაზრებზე 42%- იანი ფასდაკლებით იყიდება, 2021 წლის ივლისის ბოლო დაფინანსების რაუნდამდე.

Scale-ის დაინტერესებული მხარეები დარწმუნებულნი არიან, რომ ვანგს კომპანიის კონკურენტებზე მეტად წინსვლა შეუძლია. „სადაც ახლაა, ის იქ არ მისულა თავისი გენიოსობის გამო – MIT-ს ბევრი ტინეიჯერი სტოვებს, – ამბობს უილიამ ჰოკი, $13 მილიარდის ღირებულების ფინტექ Plaid-ის მილიარდერი თანადამფუძნებელი, რომელიც Scale-ის საბჭოში ზის. – მას აქვს აბსოლუტურად გიჟური სამუშაო ეთიკა, როგორიც არსად მინახავს“.

Scale-მა ახლახან მოაწერა ხელი კონტრაქტს საკონსულტაციო გიგანტ Accenture-სთან, რომელიც თავისი სერვისების გამოყენებას ასობით კომპანიის დასახმარებლად აპირებს, რათა მათ შექმნან პერსონალური AI-აპლიკაციები და მოდელები. და თითქმის მეოთხედი მილიონი მარკირების სპეციალისტის საშუალებით, Remotasks-ი კვლავ იზრდება, ადასტურებს ვანგი. მთელი ეს ზრდა დამოკიდებულია იმაზე, რასაც ის Scale-ის საბოლოო მიზნად მიიჩნევს: ითამაშოს როლი ამერიკის ხელოვნური ინტელექტის უზენაესობის შენარჩუნებაში.

„ჩვენ ვართ დიდი ძალების კონკურენციის ეპოქაში, – ამბობს ის. – არ მინდა ვთქვა, რომ ამერიკის ლიდერობა რისკის ქვეშაა, მაგრამ ჩვენთვის არასდროს ყოფილა ასე მნიშვნელოვანი მისი შენარჩუნება“.

დატოვე კომენტარი

დაამატე კომენტარი

თქვენი ელფოსტის მისამართი გამოქვეყნებული არ იყო. აუცილებელი ველები მონიშნულია *