मैट, जो संचार में पीएचडी के साथ एक अमेरिकी हैं, ने हाल ही में स्केल एआई के साथ एक फ्रीलांस कैरियर शुरू किया है, जहां वे घर से ही एआई मॉडलों को प्रशिक्षण देते हैं।

लेकिन क्या मैट अब एक सम्मानित AI प्रोग्रामर है? बिलकुल नहीं। उसका काम बल्कि सांसारिक है: वह स्केल AI के सिस्टम के भीतर काम करता है, सटीकता सुनिश्चित करने और प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से AI प्रतिक्रियाओं की समीक्षा करता है। उदाहरण के लिए, वह यह सत्यापित कर सकता है कि Google के लिए उड़ान बुक करने के लिए AI को प्रशिक्षित करते समय ChatGPT से कौन सी प्रतिक्रियाएँ संभावित रूप से नकारात्मक उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकती हैं।

स्केल एआई स्वयं बड़े मॉडल का निर्माण नहीं करता है; इसके बजाय, यह अल्फाबेट, ओपनएआई, मेटा और अन्य जैसे प्रमुख एआई उत्पादकों के साथ सहयोग करता है, तथा "मानवीय निरीक्षण" प्रदान करता है।

हालाँकि, अफ्रीका, भारत और फिलीपींस जैसी जगहों से आने वाले सस्ते श्रम अब क्लाइंट की माँगों को पूरा करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं। नतीजतन, स्केल एआई ने अपने विदेशी परिचालन को कम करना शुरू कर दिया है और अब संयुक्त राज्य अमेरिका में घरेलू स्तर पर सैकड़ों हज़ारों कर्मचारियों को रोजगार दे रहा है, जिनमें मैट जैसे उच्च शिक्षित व्यक्ति भी शामिल हैं।

आठ साल पहले स्थापित, इस बड़े पैमाने की डेटा एनोटेशन कंपनी ने हाल ही में मई में $1 बिलियन की सीरीज़ F फंडिंग राउंड पूरी की, जिसका नेतृत्व एक्सेल ने किया और इसमें अमेज़ॅन, इंटेल, एएमडी, सिस्को, मेटा और टाइगर ग्लोबल जैसी वैश्विक दिग्गज कंपनियों ने भाग लिया। कंपनी का अनुमान है कि इस साल उसका राजस्व $1 बिलियन से अधिक हो जाएगा, जिससे यह जनरेटिव एआई क्षेत्र में शीर्ष राजस्व-उत्पादक कंपनियों में से एक बन जाएगी।

इसका नवीनतम मूल्यांकन बढ़कर 13.8 बिलियन डॉलर हो गया है, जो AI स्टार्टअप्स के बीच एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है और सिलिकॉन वैली के स्टैंडआउट हगिंग फेस को पीछे छोड़ दिया है, जिसने पिछले अगस्त में अपने फंडिंग राउंड के बाद 4.5 बिलियन डॉलर का मूल्यांकन हासिल किया था। मूल्यांकन अब इसे एलन मस्क के xAI के करीब ले जाता है, जो अपने नवीनतम फंडिंग राउंड में 18 बिलियन डॉलर के मूल्यांकन पर पहुंच गया था।

स्केल एआई, वह कंपनी जो एआई के लिए कठिन काम करने के लिए मनुष्यों को नियुक्त करती है, आज की एआई दौड़ में एक महत्वपूर्ण शस्त्रागार बन गई है।

जब हम "बड़े पैमाने पर मॉडल प्रशिक्षण" के बारे में बात करते हैं, तो हम हजारों उन्नत चिप्स की कल्पना करते हैं जो सैकड़ों अरबों बाइट्स के टेक्स्ट का विश्लेषण करने के लिए बड़े मॉडल को चलाते हैं। हालाँकि, यह केवल पहला चरण है - प्री-ट्रेनिंग।

लेकिन केवल इस पर निर्भर रहना यह सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त नहीं है कि एंथ्रोपिक के क्लाउड, ओपनएआई के चैटजीपीटी, मेटा के लामा और गूगल के बार्ड जैसी प्रणालियां मानव जैसी शैली में सही उत्तर प्रदान करें।

इसे प्राप्त करने के लिए, दूसरा चरण आवश्यक है: फाइन-ट्यूनिंग। इसमें मानव प्रयास की एक महत्वपूर्ण मात्रा शामिल है, जिसे या तो एआई निर्माताओं द्वारा आंतरिक रूप से नियोजित किया जाता है या स्केल, सर्ज एआई, लेबलबॉक्स, टेलस इंटरनेशनल और अन्य जैसी कंपनियों से प्राप्त किया जाता है। ये कंपनियाँ ग्राहक चैटबॉट के लिए आदर्श प्रतिक्रियाएँ लिखने के लिए बड़ी टीमें प्रदान करती हैं, और अधिक "परफेक्ट" उत्तर देने के लिए बॉट का हाथ थामती हैं।

एआई मॉडलों के लिए डेटा एनोटेशन सेवाएं प्रदान करने वाली कंपनियां पूरी तरह से नई नहीं हैं; पिछली लहर जिसने ऐसी कंपनियों को ऊपर उठाया था, वह स्वचालित ड्राइविंग के क्षेत्र में थी।

स्केल एआई की स्थापना 2016 में हुई थी। वास्तव में, स्केल एआई का ओपनएआई के साथ शुरू से ही गहरा संबंध है, जिसे वाई कॉम्बिनेटर के स्टार्टअप रेसहॉर्स प्रोग्राम में शामिल किया गया था, कार्यक्रम समाप्त होने से पहले ही वाईसी से समर्थन प्राप्त हुआ था। उस समय, वाईसी के अध्यक्ष सैम ऑल्टमैन थे, जिन्होंने बाद में ओपनएआई की सह-स्थापना की।

उस समय, "हजारों मॉडलों की लड़ाई" शुरू होने से पहले, स्केल एआई ने सबसे पहले सिलिकॉन वैली में फैल रही स्वायत्त ड्राइविंग तकनीक उन्माद की लहर को पकड़ा था। स्वायत्त ड्राइविंग को प्राप्त करने के लिए एआई एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता थी, और उस समय स्वायत्त वाहनों के रडार और सेंसर द्वारा उत्पन्न 3 डी छवियों को एनोटेट करने में सक्षम कोई अन्य आउटसोर्सिंग कंपनियां नहीं थीं।

शुरुआत में, स्केल एआई इंजीनियरों ने स्वायत्त डिलीवरी स्टार्टअप नूरो के लिए 3डी एनोटेशन उत्पाद विकसित करने में कई महीने बिताए। जल्द ही, अल्फाबेट के वेमो, जनरल मोटर्स के क्रूज़ और यहां तक ​​कि एप्पल भी स्केल एआई के ग्राहक बन गए।

2017 के अंत तक, स्केल एआई ने 1,000 से ज़्यादा एनोटेटर्स को काम पर रखा था, मुख्य रूप से फिलीपींस में। औसतन, ये अनुबंध कर्मचारी प्रति घंटे 1.5 डॉलर कमाते थे और प्रति सप्ताह 10 घंटे काम करते थे।

2019 तक, OpenAI भी कई वर्षों से स्थापित था, मुख्य रूप से AI बड़े मॉडल विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करता था, बाद में Scale AI का ग्राहक बन गया। हालाँकि, उस समय, AI बड़े मॉडल Scale AI के लिए राजस्व का मुख्य स्रोत नहीं थे।

जैसे-जैसे ऑटोनॉमस ड्राइविंग तकनीक के बारे में प्रचार धीरे-धीरे कम होता गया और बाजार तर्कसंगतता की ओर लौटा, स्केल एआई को संकट का सामना करना पड़ा। 2022 तक, स्केल एआई की राजस्व वृद्धि में 50% की गिरावट आई, जिससे निवेशक निराश हो गए।

हालाँकि, 2022 के अंत तक, OpenAI ने ChatGPT जारी कर दिया, और Scale AI ने अचानक पुनरुत्थान का अनुभव किया।

ओपनएआई के अलावा, स्केल एआई ने बड़े मॉडल पहलों पर मेटा और अल्फाबेट, गूगल की मूल कंपनी के साथ भी भागीदारी की। कंपनी का राजस्व 227 में 2022 मिलियन डॉलर से बढ़कर 680 में 2023 मिलियन डॉलर हो गया।

इस लहर की चोटी पर सवार होकर, स्केल एआई ने 206 के लिए 2024% राजस्व वृद्धि का लक्ष्य निर्धारित किया है और लाभप्रदता हासिल करने का लक्ष्य रखा है।

इस मोड़ पर, स्केल एआई ने बदलाव करना शुरू कर दिया है। विदेशों से आने वाला सस्ता श्रम केवल बुनियादी काम ही कर सकता है, लेकिन लेखन, प्रोग्रामिंग और विशेष ज्ञान में बड़े मॉडल द्वारा संचालित उत्पाद तेजी से बढ़ रहे हैं। स्केल एआई को अपने कार्यबल को अपग्रेड करने की आवश्यकता है।

निवेशक प्रस्तुति में, स्केल ने कहा कि यह महत्वपूर्ण एआई बुनियादी ढांचे का निर्माण कर रहा है, जिसका लक्ष्य सेमीकंडक्टर कंपनियों की याद दिलाने वाली "एआई डेटा फाउंड्री" बनना है। कंपनी के संस्थापक ने एआई सिस्टम के प्रशिक्षण में डॉक्टरेट की डिग्री वाले व्यक्तियों, डॉक्टरों, वकीलों और अन्य लोगों के योगदान पर भी सार्वजनिक रूप से जोर दिया है: "हमें डेटा का योगदान करने के लिए सबसे अच्छे और प्रतिभाशाली दिमागों की आवश्यकता है।"

रेस्ट ऑफ़ वर्ल्ड की रिपोर्ट के अनुसार, स्केल एआई ने हाल ही में केन्या, नाइजीरिया और पाकिस्तान में ठेकेदार साइटों को बंद कर दिया है। कंपनी अब बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने में सहायता के लिए अमेरिका में उच्च-कुशल व्यक्तियों की भर्ती पर ध्यान केंद्रित कर रही है।

स्केल एआई की सहायक कंपनी आउटलाइयर के परिचालन कार्यसमूहों के माध्यम से लगभग 300,000 लोग कार्यों की प्रतीक्षा कर रहे हैं।

अमेरिका में स्केल एआई के "भाड़े के सैनिक" सस्ते नहीं हैं, औसत प्रति घंटा वेतन $40 तक पहुँचता है। हालाँकि, नौकरी अभी भी "कठिन काम" की भावना रखती है।

मैसाचुसेट्स की मेलिसा क्वाशी स्केल एआई में फ्रीलांसर और संपादक के रूप में प्रति घंटे $40 कमाती हैं। उनके कार्यों में बड़े मॉडलों द्वारा उत्पन्न विभिन्न प्रतिक्रियाओं का मूल्यांकन करना, यह आकलन करना कि मॉडल प्रश्नों का उत्तर कैसे देते हैं, और प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता का मूल्यांकन करना शामिल है।

क्वाशी के लिए, स्केल एआई में काम करना "मेरे द्वारा अब तक खेले गए सबसे बेवकूफ़ वीडियो गेम" जैसा लगता है। एक बार उन्होंने चैटबॉट के उत्तरों को बेहतर बनाने के लिए "तीन-दिवसीय भोजन योजना" लिखने में दो घंटे लगा दिए।

इसके अलावा, स्केल एआई के पास बड़ी संख्या में कर्मचारी होने के कारण, आपूर्ति-मांग संतुलन बिगड़ने लगा है। अक्सर, स्केल एआई द्वारा वितरित कार्य उसके "भाड़े के सैनिकों" की मांग को पूरा करने के लिए अपर्याप्त होते हैं। कई लोगों का मानना ​​है कि नौकरी में लचीले घंटे और आकर्षक वेतन तो मिलता है, लेकिन लंबे समय तक कुछ भी करने को नहीं मिलता। 10 स्केल एआई ठेकेदारों के साथ द इंफॉर्मेशन द्वारा किए गए साक्षात्कारों के अनुसार, अधिकांश लोगों की शिकायतें एक जैसी हैं।

शायद कंपनी के AI लहर में तेजी से विस्तार ने इन मुद्दों को जन्म दिया है। स्केल AI अपने श्रम बल के कार्य अनुभव की तुलना में ग्राहकों को खुश करने पर अधिक केंद्रित है। अपर्याप्त प्रशिक्षण और लगातार सिस्टम क्रैश की शिकायतों के अलावा, कर्मचारी पर्याप्त कार्य प्रदान नहीं करने के लिए कंपनी की आलोचना भी करते हैं।

एक और परेशान करने वाला मुद्दा मुआवज़ा प्रणाली है। यहां तक ​​कि अमेरिका में स्केल एआई को श्रम प्रदान करने वाले उच्च कुशल व्यक्तियों की भी बहुत कम बात मानी जाती है। एक ठेकेदार, जिसका पहले उल्लेख किया गया था, मैट नामक एक पीएचडी को बिना किसी कारण के प्लेटफ़ॉर्म से बाहर कर दिया गया था।

मुआवज़ा काम की मात्रा पर नहीं बल्कि गुणवत्ता के आकलन पर आधारित होता है, और स्केल एआई अंतिम नियंत्रण रखता है। यहां तक ​​कि जब भुगतान देय होता है, तो क्लाइंट द्वारा पुष्टि करने में समय लगने के कारण इसमें देरी हो सकती है।

भुगतान के लिए मात्रा के बजाय गुणवत्ता को आधार बनाने से स्केल एआई को लागतों पर नियंत्रण रखने में मदद मिलती है, जो इस स्तर पर कंपनी के लिए एक महत्वपूर्ण कारक है।

जैसे-जैसे स्केल एआई अपना ध्यान सस्ते श्रम उपलब्ध कराने वाले अपतटीय बाजारों से हटाकर अमेरिका की ओर मोड़ रहा है, लागत नियंत्रण और भी चुनौतीपूर्ण होता जा रहा है। द इन्फॉर्मेशन द्वारा प्राप्त वित्तीय डेटा के अनुसार, स्केल एआई का सकल मार्जिन (मानव श्रमिकों को भुगतान की गई लागत सहित) 59 में 2022% से घटकर 49 में 2023% हो गया है।

साथ ही, स्केल एआई ने निवेशकों को सूचित किया है कि वह लागत कम करने पर काम कर रही है। कंपनी ने इस साल सकल मार्जिन में 5 प्रतिशत की वृद्धि का अनुमान लगाया है, जिसका लक्ष्य 60 तक 2025% तक पहुंचना है।

स्केल एआई ने कहा है कि इसका उद्देश्य "कुशल विशेषज्ञों" की पहचान को स्वचालित करने के लिए आंतरिक उपकरणों का उपयोग करके लागत में कटौती करना, मॉडलों को मैन्युअल रूप से प्रशिक्षित करने की लागत को कम करना, और मानव श्रम दक्षता को बढ़ाने के लिए कंप्यूटर-जनित डेटा पर निर्भर रहना है।

लागत बचाने के एक अन्य उपाय में आंतरिक कर्मचारियों की संख्या में कटौती करना शामिल है (स्केल एआई में औपचारिक कर्मचारियों को संदर्भित करने वाले "भाड़े के सैनिकों" से अलग)। फरवरी 2023 में, स्केल एआई ने एआई बूम और सिलिकॉन वैली में छंटनी के बीच एक अवसर का लाभ उठाते हुए अपने कर्मचारियों की संख्या में 20% की कटौती की।

लागत में कटौती के प्रयासों के अलावा, स्केल एआई अपने कारोबार का विस्तार भी कर रहा है।

कर्मचारियों के विरोध के बावजूद, स्केल एआई ने सरकारों के साथ काम न करने की अपनी प्रतिबद्धता को त्याग दिया है। हाल ही में, सह-संस्थापक अलेक्जेंडर वांग वाशिंगटन में एक अमेरिकी सेना के जनरल के साथ दिखाई दिए, जो दर्शाता है कि कंपनी सरकारी अनुबंधों से सालाना 100 मिलियन डॉलर से अधिक कमाती है। वांग ने अपने स्वयं के बड़े भाषा मॉडल विकसित करने के इच्छुक अधिकारियों के साथ बंद कमरे में बैठक के लिए कतर का भी दौरा किया।

एआई निर्माताओं के लिए प्रचुर मात्रा में मानव संसाधन उपलब्ध कराने के अलावा, स्केल एआई एआई द्वारा उत्पन्न सिंथेटिक डेटासेट प्रदान करता है - एआई को प्रशिक्षित करने के लिए एआई द्वारा उत्पन्न डेटा, जो एआई मॉडल प्रशिक्षण में बढ़ती मांगों को पूरा करता है।

वर्तमान में, "उच्च गुणवत्ता वाले मानव" स्केल एआई के महत्वपूर्ण "संसाधन" बने हुए हैं, और कंपनी इन शीर्ष प्रदर्शनकर्ताओं को पोषित करने के लिए कदम उठा रही है।

टेक्सास के ऑस्टिन और फ्लोरिडा के जैक्सनविले में स्केल एआई ने कई दिनों की कार्यशालाओं का आयोजन किया, जिसमें दर्जनों "कुलीन श्रमिकों" को भाग लेने के लिए आमंत्रित किया गया।

ऑस्टिन कार्यशाला में भाग लेने वाले एक व्यक्ति ने बताया कि लगभग 50 प्रशिक्षक एक परियोजना में शामिल थे, जो कथित तौर पर अल्फाबेट के बार्ड चैटबॉट से संबंधित थी। उन्होंने विभिन्न प्रॉम्प्ट के लिए लिखे गए उत्तरों पर चर्चा की और शाम को एक साथ कराओके का भी आनंद लिया।

जैक्सनविले में क्वासी ने यूनिवर्सिटी के प्रोफेसरों, पीएचडी छात्रों, लेखकों और पॉडकास्ट होस्टों से मुलाकात की। "हमने लगातार छह घंटे काम किया और फिर एक ग्लास वाइन का आनंद लिया।"

"हर कोई बड़े भाषा मॉडल में सुधार को लेकर उत्साहित है। लेकिन कोई भी इस बारे में बात नहीं करता कि हमारे काम के कारण कौन अपनी नौकरी खो सकता है।"

विडंबना यह है कि AI के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए लाखों लोग काम कर रहे हैं। फिर भी, जब AI पर्याप्त रूप से कुशल हो जाएगा, तो ये कर्मचारी सबसे पहले हटाए जाने वालों में से होंगे। आखिरकार, अगर AI आत्मनिर्भर हो सकता है, तो 40 डॉलर प्रति घंटे की लागत वाले 'उच्च-बुद्धि वाले श्रम' पर निर्भर क्यों रहें?