מאט, אמריקאי עם דוקטורט. בתקשורת, פתח לאחרונה בקריירה עצמאית עם Scale AI, עובד מהבית באימון מודלים של AI.

אבל האם מאט עכשיו הוא מתכנת AI מוערך? לא בדיוק. העבודה שלו היא ארצית למדי: הוא עובד בתוך המערכת של Scale AI, בוחן תגובות בינה מלאכותית מנקודת מבט של משתמש כדי להבטיח דיוק ומספק משוב. לדוגמה, הוא עשוי לאמת אילו תגובות מ-ChatGPT עשויות לקבל משוב שלילי ממשתמשים בעת אימון בינה מלאכותית עבור גוגל להזמנת טיסות.

Scale AI עצמו אינו מייצר דגמים גדולים; במקום זאת, היא משתפת פעולה עם יצרני AI גדולים כמו Alphabet, OpenAI, Meta ואחרים, ומספקת "פיקוח אנושי".

עם זאת, העבודה הזולה ממקומות כמו אפריקה, הודו והפיליפינים כבר לא מספיקה כדי לענות על דרישות הלקוחות. כתוצאה מכך, Scale AI החלה לצמצם את פעילותה בחו"ל וכעת היא מעסיקה מאות אלפי עובדים מקומיים בארצות הברית, כולל אנשים בעלי השכלה גבוהה כמו מאט.

חברת הערות נתונים בקנה מידה גדול זו, שנוסדה לפני שמונה שנים, השלימה לאחרונה סבב גיוס של מיליארד דולר בסדרה F במאי, בהובלת Accel בהשתתפות ענקיות עולמיות כמו אמזון, אינטל, AMD, סיסקו, מטה וטייגר העולמית. החברה צופה שהכנסותיה יעלו על מיליארד דולר השנה, מה שממצב אותה כאחת החברות המניבות הכנסות המובילות במגזר הבינה המלאכותית היצירתית.

הערכת השווי האחרונה שלה זינקה ל-13.8 מיליארד דולר, מסמנת הישג משמעותי בקרב חברות סטארט-אפ בינה מלאכותית ועולה על מצטיין עמק הסיליקון, Hugging Face, שהשיגה שווי של 4.5 מיליארד דולר בעקבות סבב הגיוס שלה באוגוסט האחרון. הערכת השווי ממקמת אותה כעת יותר ל-xAI של אילון מאסק, שהגיעה להערכת שווי של 18 מיליארד דולר בסבב הגיוס האחרון שלה.

Scale AI, החברה שמעסיקה בני אדם כדי לעשות עבודת גרימה עבור AI, הפכה לארסנל קריטי במירוץ ה-AI של היום.

כאשר אנו מדברים על "אימון מודלים בקנה מידה גדול", אנו מדמיינים אלפי שבבים מתקדמים המניעים דגמים גדולים לנתח מאות מיליארדי בייטים של טקסט. עם זאת, זהו רק הצעד הראשון של אימון מקדים.

אבל הסתמכות על זה בלבד לא מספיקה כדי להבטיח שמערכות כמו קלוד של אנתרופיק, ChatGPT של OpenAI, Llama של Meta וה-Bard של גוגל מספקות תשובות נכונות בסגנון אנושי.

כדי להשיג זאת, יש צורך בשלב שני: כוונון עדין. זה כרוך בכמות משמעותית של מאמץ אנושי, בין אם מועסק באופן פנימי על ידי יצרני בינה מלאכותית או שמקורם בחברות כמו Scale, Surge AI, Labelbox, Telus International ואחרות. חברות אלו מספקות צוותים גדולים כדי לכתוב תגובות אידיאליות עבור צ'אט בוטים של לקוחות, כשהן מחזיקות את הבוטים ביד כדי לספק תשובות "מושלמות" יותר.

חברות המספקות שירותי הערת נתונים עבור מודלים של AI אינן חדשות לגמרי; הגל האחרון שהרים חברות כאלה היה בנהיגה אוטונומית.

Scale AI נוסדה בשנת 2016. למעשה, ל-Scale AI יש קשרים עמוקים עם OpenAI מראשיתה, שהודגרה בתוכנית סוסי המירוץ של Y Combinator, שזכתה לתמיכה מ-YC עוד לפני שהתוכנית הסתיימה. באותה תקופה, נשיא YC היה סם אלטמן, שלימים היה שותף להקמת OpenAI.

אז, לפני שהחל "הקרב של אלף הדגמים", סקאל AI תפס לראשונה את גל הטירוף של טכנולוגיית הנהיגה האוטונומית ששוטף את עמק הסיליקון. השגת נהיגה אוטונומית דרשה הכשרה של אלגוריתמי בינה מלאכותית, ולא היו חברות מיקור חוץ אחרות שיכולות להעיר את התמונות התלת מימדיות שנוצרו על ידי מכ"ם וחיישנים של כלי רכב אוטונומיים באותה תקופה.

בתחילה, מהנדסי בינה מלאכותית של Scale השקיעו מספר חודשים בפיתוח מוצר הערות תלת מימד עבור סטארט-אפ האספקה ​​האוטונומית Nuro. עד מהרה, Waymo של Alphabet, Cruise של General Motors ואפילו אפל הפכו ללקוחות של Scale AI.

עד סוף 2017, Scale AI שכרה יותר מ-1,000 כותבים, בעיקר בפיליפינים. בממוצע, עובדי קבלן אלה הרוויחו 1.5 דולר לשעה ועבדו 10 שעות שבועיות.

עד 2019, גם OpenAI הוקמה כבר כמה שנים, כשהיא מתמקדת בעיקר בפיתוח דגמי AI גדולים, ולאחר מכן הפכה ללקוחה של Scale AI. עם זאת, באותה תקופה, דגמי בינה מלאכותית לא היו מקור הכנסה מרכזי עבור בינה מלאכותית ב-Scale.

כאשר ההייפ סביב טכנולוגיית הנהיגה האוטונומית שככה בהדרגה והשוק חזר לרציונליות, Scale AI התמודד עם משבר. עד 2022, צמיחת ההכנסות של Scale AI ירדה ב-50%, מה שאכזב את המשקיעים.

עם זאת, עד סוף 2022, OpenAI הוציאה את ChatGPT, ו-Scale AI חוותה התעוררות פתאומית.

בנוסף ל-OpenAI, Scale AI גם שיתפה פעולה עם Meta ו-Alphabet, חברת האם של גוגל, על יוזמות מודל גדולות. הכנסות החברה זינקו מ-227 מיליון דולר ב-2022 ל-680 מיליון דולר ב-2023.

על פסגת הגל הזה, Scale AI קבע יעד של צמיחה של 206% בהכנסות לשנת 2024 ושואף להשיג רווחיות.

בשלב זה, Scale AI החל לבצע שינויים. כוח עבודה זול מחו"ל יכול להתמודד רק עם משימות בסיסיות, אבל מוצרים המונעים על ידי דגמים גדולים בכתיבה, תכנות וידע מיוחד פורחים. Scale AI צריך לשדרג את כוח העבודה שלה.

במצגת של משקיעים, Scale הצהירה שהיא בונה תשתית בינה מלאכותית קריטית, במטרה להפוך ל"יציקת מידע AI", המזכירה חברות מוליכים למחצה. מייסד החברה גם הדגיש בפומבי את תרומתם של אנשים בעלי תואר דוקטור, רופאים, עורכי דין ואחרים בהכשרת מערכות בינה מלאכותית: "אנחנו צריכים את המוחות הטובים והמבריקים ביותר כדי לתרום נתונים".

לפי הדו"ח של שאר העולם, Scale AI סגר לאחרונה אתרי קבלנים בקניה, ניגריה ופקיסטן. החברה מתמקדת כעת בגיוס אנשים בעלי מיומנויות גבוהות בארה"ב כדי לסייע בהכשרת דוגמניות גדולות.

כ-300,000 אנשים ממתינים למשימות דרך קבוצות העבודה התפעוליות של חברת הבת של Scale AI Outlier.

"שכירי החרב" של Scale AI בארה"ב אינם זולים, כאשר השכר הממוצע לשעה מגיע ל-40 דולר. עם זאת, העבודה עדיין טומנת בחובה תחושה של "עבודת נהמות".

מליסה קוואשי ממסצ'וסטס מרוויחה 40 דולר לשעה כפרילנסרית ועורכת ב-Scale AI. המשימות שלה כוללות הערכת תגובות שונות שנוצרו על ידי מודלים גדולים, הערכת האופן שבו מודלים עונים על שאלות ודירוג איכות התגובות.

עבור Quashie, העבודה ב-Scale AI מרגישה כמו "משחק הווידאו הכי מטופש ששיחקתי אי פעם". פעם היא בילתה שעתיים בכתיבת "תוכנית ארוחות לשלושה ימים" רק כדי לשפר תשובות לצ'אטבוט.

יתרה מכך, עם Scale AI שצוברת כוח עבודה גדול, מאזן ההיצע והביקוש החל להטות. לעתים קרובות, המשימות המופצות על ידי Scale AI אינן מספיקות כדי לענות על הדרישה של "שכירי החרב" שלה. רבים מגלים שבעוד שהעבודה מציעה שעות גמישות ושכר אטרקטיבי, יש תקופות ארוכות שאין מה לעשות. על פי ראיונות של The Information עם 10 קבלני בינה מלאכותית בקנה מידה, רובם חולקים תלונות דומות.

אולי ההתרחבות המהירה של החברה בגל ה-AI הובילה לבעיות אלו. נראה כי Scale AI מתמקד יותר בריצוי לקוחות מאשר בחוויית העבודה של כוח העבודה שלה. בנוסף לתלונות על הכשרה לא מספקת ותקיעות מערכות תכופות, עובדים גם מבקרים את החברה על כך שאינה מספקת מספיק משימות.

סוגיה מטרידה נוספת היא מערכת הפיצויים. אפילו לאנשים מיומנים מאוד המספקים כוח אדם ל-Scale AI בארה"ב אין הרבה מה לומר. קבלן אחד, שהוזכר קודם לכן, דוקטור בשם מאט, הודח מהרציף בצורה בלתי מוסברת.

התמורה מבוססת לא על כמות העבודה אלא על הערכות איכות, ו-Scale AI שומרת על השליטה האולטימטיבית. גם כאשר התשלום מגיע, זה יכול להתעכב בגלל שלוקח ללקוחות זמן לאשר.

בהתבסס על איכות ולא על כמות עבור תשלומים עוזר Scale AI לשלוט בעלויות, שהוא גורם קריטי עבור החברה בשלב זה.

ככל ש-Scale AI מעבירה את המיקוד שלה משווקים מחוץ לחוף המספקים כוח אדם זול לארה"ב, בקרת העלויות הופכת למאתגרת יותר. לפי נתונים פיננסיים שהגיעו לידי The Information, הרווח הגולמי של Scale AI (כולל עלויות המשולמות לעובדים אנושיים) ירד מ-59% ב-2022 ל-49% ב-2023.

במקביל, Scale AI הודיעה למשקיעים שהיא עובדת על הפחתת עלויות. החברה צופה עלייה של 5 נקודות אחוז ברווח הגולמי השנה, בשאיפה ל-60% עד 2025.

Scale AI הצהירה כי היא שואפת לצמצם עלויות על ידי שימוש בכלים פנימיים לאוטומציה של זיהוי של "מומחים יעילים", הפחתת העלות של הדרכה ידנית של מודלים, והסתמכות על נתונים ממוחשבים כדי לשפר את יעילות העבודה האנושית.

אמצעי נוסף לחיסכון בעלויות כולל צמצום הצוות הפנימי (להבדיל מ"שכירי החרב", בהתייחס לעובדים פורמליים ב-Scale AI). בפברואר 2023, Scale AI ניצלה הזדמנות על רקע תנופת הבינה המלאכותית ופיטורי עמק הסיליקון, וקיצצה את כוח האדם שלה ב-20%.

בנוסף למאמצי קיצוץ עלויות, Scale AI מרחיבה את עסקיה.

למרות התנגדות העובדים, Scale AI ביטלה את מחויבותה לא לעבוד עם ממשלות. לאחרונה הופיע המייסד השותף אלכסנדר וואנג לצד גנרל צבא ארה"ב בוושינגטון, מה שמצביע על כך שהחברה מרוויחה יותר מ-100 מיליון דולר בשנה מחוזים ממשלתיים. וואנג גם ביקר בקטאר לפגישות בדלתיים סגורות עם פקידים להוטים לפתח מודלים שפה גדולים משלהם.

מעבר לאספקת משאבים אנושיים רבים ליצרני בינה מלאכותית, Scale AI מציעה מערכי נתונים סינתטיים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית - נתונים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית לאימון בינה מלאכותית, העונים על הדרישות ההולכות וגוברות באימון מודלים של בינה מלאכותית.

נכון לעכשיו, "בני אדם באיכות גבוהה" נותרו ה"משאב" המכריע של Scale AI, והחברה נוקטת בצעדים כדי לטפח את הביצועים המובילים הללו.

באוסטין וג'קסונוויל שבפלורידה בטקסס, Scale AI אירחה סדנאות בנות מספר ימים שהזמינו עשרות "עובדי עילית" להשתתף.

משתתף אחד מהסדנה של אוסטין הזכיר כ-50 מאמנים המעורבים בפרויקט שעל פי הדיווחים קשור לצ'אטבוט בארד של אלפבית. הם דנו בתגובות שנכתבו להנחיות שונות ואף נהנו מקריוקי יחד בערבים.

בג'קסונוויל, קוואזי נתקל בפרופסורים באוניברסיטאות, סטודנטים לדוקטורט, סופרים ומנחי פודקאסטים. "עבדנו ברציפות שש שעות ואז נהנינו מכוס יין".

"כולם מתלהבים משיפור מודלים של שפות גדולות. אבל אף אחד לא מדבר על מי שעלול לאבד את עבודתו בגלל העבודה שאנחנו עושים".

למרבה האירוניה, מאות אלפי בני אדם עובדים עבור AI כדי לשפר את הביצועים שלו. עם זאת, כאשר הבינה המלאכותית תהיה מיומנת מספיק, העובדים הללו עשויים להיות בין הראשונים שהוחלפו. אחרי הכל, אם בינה מלאכותית יכולה להיות עצמאית, למה להסתמך על 'עבודה בעלת אינטלקט גבוה' בעלות של 40 דולר לשעה?