AIの仕事は高等教育に移行しており、アメリカの博士号取得者がインド人から仕事を奪っている

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2024-07-01 1232

コミュニケーション学の博士号を持つアメリカ人のマットは、最近 Scale AI でフリーランスとして働き始め、自宅で AI モデルのトレーニングを行っています。

しかし、マットは今や尊敬される AI プログラマーなのでしょうか? 必ずしもそうではありません。彼の仕事はむしろ平凡です。彼は Scale AI のシステム内で作業し、ユーザーの視点から AI の応答をレビューして正確性を確保し、フィードバックを提供します。たとえば、Google がフライトを予約できるように AI をトレーニングするときに、ChatGPT からのどの応答がユーザーから否定的なフィードバックを受ける可能性があるかを検証するかもしれません。

Scale AI 自体は大規模なモデルを作成していません。代わりに、Alphabet、OpenAI、Meta などの主要な AI プロデューサーと連携して、「人間による監視」を提供しています。

しかし、アフリカ、インド、フィリピンなどの安価な労働力では、もはや顧客の需要を満たすのに十分ではありません。その結果、Scale AI は海外事業の規模を縮小し始め、現在はマットのような高学歴の人材を含む数十万人の労働者を米国国内で雇用しています。

1年前に設立されたこの大規模なデータ注釈会社は、1月にAccelが主導し、Amazon、Intel、AMD、Cisco、Meta、Tiger Globalなどの世界的大手企業が参加したXNUMX億ドルのシリーズF資金調達ラウンドを完了しました。同社は今年の収益がXNUMX億ドルを超えると予測しており、生成AI分野で最も収益を生み出す企業のXNUMXつとしての地位を確立しています。

同社の最新の評価額は13.8億ドルに急騰し、AIスタートアップとしては大きな成果を収め、昨年4.5月の資金調達ラウンドで18億ドルの評価額を達成したシリコンバレーの傑出した企業Hugging Faceを追い抜いた。この評価額は、最新の資金調達ラウンドでXNUMX億ドルの評価額に達したイーロン・マスクのxAIに迫るものだ。

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AI の単純作業を人間に任せる企業である Scale AI は、今日の AI 競争において重要な武器となっている。

「大規模モデルトレーニング」というと、数千億バイトのテキストを分析するために、数千個の高度なチップで大規模モデルを駆動することを思い浮かべます。しかし、これは事前トレーニングの最初のステップにすぎません。

しかし、これだけに頼っていては、Anthropic の Claude、OpenAI の ChatGPT、Meta の Llama、Google の Bard などのシステムが人間のようなスタイルで正しい答えを提供することを保証するのに十分ではありません。

これを達成するには、2 番目のステップである微調整が必要です。これには、AI メーカーが社内で雇用するか、Scale、Surge AI、Labelbox、Telus International などの企業から調達する、かなりの量の人的労力が必要です。これらの企業は、顧客チャットボットの理想的な応答を作成するための大規模なチームを提供し、ボットがより「完璧な」回答を提供できるようにサポートします。

AI モデルのデータ注釈サービスを提供する企業はまったく新しいものではない。そのような企業を牽引した最後の波は自動運転の分野だった。

Scale AI は 2016 年に設立されました。実際、Scale AI は創業当初から OpenAI と深いつながりがあり、Y Combinator のスタートアップ競走馬プログラムで育成され、プログラムが終了する前から YC から支援を受けていました。当時、YC の社長は、後に OpenAI の共同創設者となるサム・アルトマンでした。

当時、「千機種戦争」が始まる前、Scale AI はシリコンバレーを席巻していた自動運転技術ブームの波に最初に乗った。自動運転を実現するには AI アルゴリズムのトレーニングが必要であり、当時は自動運転車のレーダーやセンサーによって生成された 3D 画像に注釈を付けることができるアウトソーシング企業は他にはなかった。

当初、Scale AI のエンジニアは、自動運転配送のスタートアップ企業 Nuro 向けに 3D 注釈製品の開発に数か月を費やしました。すぐに、Alphabet の Waymo、ゼネラルモーターズの Cruise、さらには Apple も Scale AI の顧客になりました。

2017 年後半までに、Scale AI は主にフィリピンで 1,000 人以上のアノテーターを雇用しました。平均すると、これらの契約労働者は 1.5 時間あたり 10 ドルの収入があり、週 XNUMX 時間働いていました。

2019年までにOpenAIも設立されて数年が経ち、主にAI大規模モデルの開発に注力し、その後Scale AIの顧客となった。しかし、当時はAI大規模モデルはScale AIにとって主要な収益源ではなかった。

自動運転技術をめぐる熱狂が徐々に沈静化し、市場が合理性を取り戻すと、Scale AIは危機に直面した。2022年までにScale AIの収益成長は50%減少し、投資家を失望させた。

しかし、2022年末にOpenAIがChatGPTをリリースし、Scale AIは急激な復活を遂げました。

Scale AIはOpenAIに加え、MetaやGoogleの親会社Alphabetとも提携し、大規模なモデル開発に取り組んでいる。同社の収益は227年の2022億680万ドルから2023年にはXNUMX億XNUMX万ドルに急増する。

Scale AI は、この波に乗って、206 年までに収益を 2024% 増加させるという目標を設定し、収益性の達成を目指しています。

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この時点で、スケールAIは変化を起こし始めました。海外からの安価な労働力では基本的な作業しか処理できませんが、ライティング、プログラミング、専門知識の大規模なモデルで駆動する製品は急成長しています。スケールAIは労働力をアップグレードする必要があります。

投資家向けプレゼンテーションで、スケールは、半導体企業を彷彿とさせる「AIデータファウンドリ」になることを目指し、重要なAIインフラを構築していると述べた。同社の創設者はまた、博士号を持つ個人、医師、弁護士などのAIシステムのトレーニングへの貢献を公に強調し、「データを提供する最も優秀で聡明な人材が必要だ」と述べた。

Rest of World のレポートによると、Scale AI は最近、ケニア、ナイジェリア、パキスタンの請負業者の拠点を閉鎖しました。同社は現在、大規模モデルのトレーニングを支援するために、米国内で高スキルの人材を採用することに注力しています。

スケールAIの子会社アウトライヤーの運用ワークグループを通じて、約300,000万人がタスクを待っている。

スケールAIの米国における「傭兵」の賃金は安くはなく、平均時給は40ドルに達する。しかし、この仕事には依然として「つまらない仕事」という感覚が残っている。

マサチューセッツ州の Melissa Quashie さんは、Scale AI でフリーランサー兼編集者として時給 40 ドルを稼いでいます。彼女の仕事には、大規模なモデルによって生成されたさまざまな応答の評価、モデルが質問にどのように答えるかの評価、応答の品質の評価などがあります。

Quashie 氏にとって、Scale AI で働くことは「今までプレイした中で最もバカげたビデオゲーム」のようだ。彼女はかつて、チャットボットの回答を改善するためだけに 2 時間を費やして「3 日間の食事プラン」を書いたこともあった。

さらに、スケール AI が大量の労働力を集めたため、需要と供給のバランスが崩れ始めている。スケール AI が割り当てる仕事は、同社の「傭兵」の需要を満たすには不十分な場合が多い。多くの人は、柔軟な勤務時間と魅力的な給与が提供される一方で、何もすることがない期間が長く続くと感じている。The Information がスケール AI の請負業者 10 社にインタビューしたところ、ほとんどの人が同様の不満を抱いているという。

おそらく、AI の波の中での同社の急速な拡大が、これらの問題を引き起こしたのでしょう。Scale AI は、従業員の職務経験よりも、顧客を満足させることに重点を置いているようです。不十分なトレーニングや頻繁なシステムクラッシュに関する苦情に加えて、従業員は同社が十分なタスクを提供していないことも批判しています。

もう一つの厄介な問題は報酬制度だ。米国の Scale AI に労働力を提供している高度なスキルを持つ個人でさえ、発言権はほとんどない。前述の契約社員の 1 人であるマットという博士号取得者は、不可解なことにプラットフォームから追い出された。

報酬は作業量ではなく品質評価に基づいて決定され、Scale AI が最終的な管理権を保持します。支払い期日であっても、クライアントの確認に時間がかかるため、支払いが遅れる場合があります。

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支払いを量ではなく質に基づいて行うことで、Scale AI はコストを管理しやすくなります。これは、現段階では同社にとって重要な要素です。

スケールAIが安価な労働力を提供する海外市場から米国に重点を移すにつれ、コスト管理はより困難になっている。The Informationが入手した財務データによると、スケールAIの粗利益率（人間の労働者に支払われるコストを含む）は59年の2022％から49年には2023％に低下した。

同時に、スケールAIは投資家に対し、コスト削減に取り組んでいることを伝えた。同社は今年の粗利益率が5パーセントポイント上昇すると予測しており、60年までに2025％を目指している。

Scale AIは、社内ツールを使用して「効率的な専門家」の特定を自動化し、手動でモデルをトレーニングするコストを削減し、コンピューター生成データを利用して人間の労働効率を高めることで、コストを削減することを目指していると述べています。

もう一つのコスト削減策は、社内スタッフの削減（スケールAIの正規従業員を指す「傭兵」とは別）だ。2023年20月、スケールAIはAIブームとシリコンバレーのレイオフのさなかにチャンスを捉え、従業員をXNUMX％削減した。

Scale AI はコスト削減の取り組みに加え、事業拡大にも取り組んでいます。

従業員の反対にもかかわらず、スケールAIは政府と協力しないという約束を放棄した。最近、共同創業者のアレクサンダー・ワン氏はワシントンで米陸軍将軍と同席し、同社が政府契約から年間100億ドル以上を稼いでいることを明かした。ワン氏はまた、独自の大規模言語モデルの開発に熱心な政府関係者との非公開会議のためにカタールを訪問した。

Scale AI は、AI メーカーに豊富な人材を提供するだけでなく、AI が生成した合成データセット (AI をトレーニングするために AI によって生成されたデータ) を提供し、AI モデルのトレーニングに対する高まる需要に応えます。

現在、「質の高い人間」は依然としてScale AIにとって重要な「リソース」であり、同社はこれらの優秀な人材を育成するための措置を講じている。

スケールAIは、テキサス州オースティンとフロリダ州ジャクソンビルで、数十人の「エリート労働者」を招待して数日間のワークショップを開催した。

オースティンのワークショップの参加者の一人は、アルファベットのバードチャットボットに関連するとされるプロジェクトに約 50 人のトレーナーが参加していたことを話しました。彼らはさまざまなプロンプトに対して書かれた応答について話し合い、夜には一緒にカラオケを楽しんだことさえありました。

ジャクソンビルで、クアジさんは大学教授、博士課程の学生、作家、ポッドキャストの司会者らと出会った。「私たちは6時間休みなく仕事をし、その後ワインを一杯楽しみました。」

「誰もが大規模言語モデルの改善に興奮しています。しかし、私たちの仕事のせいで誰が職を失う可能性があるかについては誰も話しません。」

皮肉なことに、何十万人もの人間が AI のパフォーマンス向上のために働いています。しかし、AI が十分に熟練すると、これらの労働者が最初に置き換えられることになるかもしれません。結局のところ、AI が自立できるのであれば、なぜ 40 時間あたり XNUMX ドルもかかる「高度な知能を持つ労働」に頼るのでしょうか。

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