AI 일자리는 고등 교육으로 이동하고 있으며 미국 박사는 인도인의 일자리를 훔치고 있습니다.

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2024-07-01 1232

Matt, 박사 학위를 가진 미국인입니다. 커뮤니케이션 부문에서 최근 Scale AI에서 프리랜서 경력을 시작하여 홈 트레이닝 AI 모델 작업을 하고 있습니다.

하지만 이제 Matt는 존경받는 AI 프로그래머인가요? 좀 빠지는. 그의 업무는 다소 평범합니다. 그는 Scale AI 시스템 내에서 작업하며 사용자 관점에서 AI 응답을 검토하여 정확성을 보장하고 피드백을 제공합니다. 예를 들어 Google이 항공편을 예약하도록 AI를 교육할 때 ChatGPT의 어떤 응답이 잠재적으로 부정적인 사용자 피드백을 받을 수 있는지 확인할 수 있습니다.

Scale AI 자체는 대규모 모델을 생성하지 않습니다. 대신 Alphabet, OpenAI, Meta 등과 같은 주요 AI 생산자와 협력하여 "인간 감독"을 제공합니다.

그러나 아프리카, 인도, 필리핀과 같은 곳의 저렴한 노동력은 더 이상 고객의 요구를 충족시키기에 충분하지 않습니다. 결과적으로 Scale AI는 해외 사업 규모를 축소하기 시작했으며 현재 Matt와 같은 고등 교육을 받은 개인을 포함하여 미국 내에서 수십만 명의 직원을 고용하고 있습니다.

1년 전 설립된 이 대규모 데이터 주석 회사는 최근 Amazon, Intel, AMD, Cisco, Meta 및 Tiger Global과 같은 글로벌 대기업이 참여하는 Accel이 주도하는 1억 달러 규모의 시리즈 F 자금 조달 라운드를 완료했습니다. 회사는 올해 수익이 XNUMX억 달러를 초과할 것으로 예상하고 있으며, 이를 통해 생성 AI 부문에서 최고의 수익 창출 기업 중 하나로 자리매김할 것입니다.

최근 가치 평가액은 13.8억 달러로 치솟아 AI 스타트업 중 상당한 성과를 거두었으며 지난 4.5월 자금 조달 라운드 이후 18억 달러 가치 평가를 달성한 실리콘밸리의 대표적인 Hugging Face를 능가했습니다. 현재 가치 평가는 최근 자금 조달 라운드에서 XNUMX억 달러의 가치 평가에 도달한 Elon Musk의 xAI에 더 가까워졌습니다.

A

인간을 고용하여 AI를 위한 힘든 작업을 수행하는 회사인 Scale AI는 오늘날 AI 경쟁에서 중요한 무기고가 되었습니다.

"대규모 모델 훈련"에 대해 이야기할 때 우리는 수천억 바이트의 텍스트를 분석하기 위해 대형 모델을 구동하는 수천 개의 고급 칩을 상상합니다. 그러나 이것은 첫 번째 단계인 사전 훈련에 불과합니다.

그러나 이것에만 의존하는 것만으로는 Anthropic의 Claude, OpenAI의 ChatGPT, Meta의 Llama, Google의 Bard와 같은 시스템이 인간과 같은 스타일로 정답을 제공하도록 보장하기에는 충분하지 않습니다.

이를 달성하려면 두 번째 단계인 미세 조정이 필요합니다. 여기에는 AI 제조업체가 내부적으로 고용하거나 Scale, Surge AI, Labelbox, Telus International 등과 같은 회사에서 소싱하는 상당한 양의 인간 노력이 필요합니다. 이들 회사는 고객 챗봇에 대한 이상적인 응답을 작성할 수 있는 대규모 팀을 제공하고 보다 "완벽한" 답변을 제공하기 위해 봇을 직접 관리합니다.

AI 모델에 대한 데이터 주석 서비스를 제공하는 회사는 완전히 새로운 것은 아닙니다. 그러한 기업을 끌어올린 마지막 물결은 자율주행이었습니다.

Scale AI는 2016년에 설립되었습니다. 실제로 Scale AI는 창립 초기부터 OpenAI와 깊은 관계를 맺고 있으며 Y Combinator의 스타트업 경주마 프로그램에 참여하여 프로그램이 종료되기 전부터 YC의 지원을 받았습니다. 당시 YC의 회장은 나중에 OpenAI를 공동 창립한 Sam Altman이었습니다.

당시 '천개 모델의 전쟁'이 시작되기 전, Scale AI는 실리콘밸리를 휩쓸고 있는 자율주행 기술 열풍의 물결을 가장 먼저 포착했습니다. 자율주행을 위해서는 AI 알고리즘 훈련이 필요했고, 당시에는 자율주행차의 레이더와 센서가 생성한 3D 이미지에 주석을 달 수 있는 아웃소싱 업체가 없었다.

처음에 Scale AI 엔지니어는 자율 배송 스타트업 Nuro를 위한 3D 주석 제품을 개발하는 데 몇 달을 보냈습니다. 곧 Alphabet의 Waymo, General Motors의 Cruise, 심지어 Apple까지 Scale AI의 고객이 되었습니다.

2017년 말까지 Scale AI는 주로 필리핀에서 1,000명이 넘는 주석자를 고용했습니다. 평균적으로 이들 계약직 근로자는 시간당 1.5달러를 받고 주당 10시간을 일했습니다.

2019년까지 OpenAI도 수년간 설립되어 주로 AI 대형 모델 개발에 주력했으며 이후 Scale AI의 고객이 되었습니다. 하지만 당시에는 AI 대형 모델이 Scale AI의 주요 수익원이 아니었습니다.

자율주행 기술에 대한 과대광고가 점차 가라앉고 시장이 합리화되면서 Scale AI는 위기에 직면했습니다. 2022년까지 Scale AI의 매출 성장은 50% 감소하여 투자자들을 실망시켰습니다.

하지만 2022년 말쯤 OpenAI가 ChatGPT를 출시했고, Scale AI는 갑작스러운 부활을 경험했습니다.

OpenAI 외에도 Scale AI는 대규모 모델 이니셔티브에서 Google의 모회사인 Meta 및 Alphabet과도 파트너십을 맺었습니다. 회사 매출은 227년 2022억 680만 달러에서 2023년 XNUMX억 XNUMX만 달러로 급증했습니다.

이 흐름의 정점에 올라 Scale AI는 206년 매출 성장 목표를 2024%로 설정하고 수익성 달성을 목표로 하고 있습니다.

B

이 시점에서 Scale AI는 변화를 시작했습니다. 해외의 값싼 노동력은 기본적인 업무만 감당할 수 있지만 글쓰기, 프로그래밍, 전문지식 분야에서 대형 모델이 주도하는 제품이 붐을 이루고 있다. Scale AI는 인력을 업그레이드해야 합니다.

스케일은 투자자 설명회에서 반도체 기업을 연상시키는 'AI 데이터 파운드리'를 목표로 핵심 AI 인프라를 구축하고 있다고 밝혔습니다. 이 회사의 창립자는 또한 AI 시스템 교육에 박사학위를 소지한 개인, 의사, 변호사 등의 기여를 공개적으로 강조했습니다. "데이터를 제공하려면 가장 뛰어나고 총명한 마음이 필요합니다."

Rest of World의 보고서에 따르면 Scale AI는 최근 케냐, 나이지리아, 파키스탄의 계약업체 사이트를 폐쇄했습니다. 이 회사는 현재 미국 내에서 대형 모델 교육을 지원하기 위해 숙련된 인력을 채용하는 데 주력하고 있습니다.

Scale AI의 자회사 Outlier의 운영 워크그룹을 통해 약 300,000만명이 업무를 기다리고 있습니다.

미국의 Scale AI '용병'은 평균 시간당 임금이 40달러에 달할 정도로 저렴하지 않습니다. 그러나 그 직업은 여전히 "힘든 일"이라는 느낌을 가지고 있습니다.

매사추세츠 출신의 Melissa Quashie는 Scale AI의 프리랜서 겸 편집자로 시간당 40달러를 받습니다. 그녀의 임무에는 대형 모델에서 생성된 다양한 응답 평가, 모델이 질문에 응답하는 방식 평가, 응답 품질 평가 등이 포함됩니다.

Quashie에게 Scale AI에서 일하는 것은 "내가 플레이한 비디오 게임 중 가장 멍청한 비디오 게임"처럼 느껴집니다. 그녀는 챗봇에 대한 답변을 개선하기 위해 "3일 식사 계획"을 작성하는 데 2시간을 보낸 적이 있습니다.

게다가 Scale AI가 대규모 인력을 축적하면서 수급 균형이 기울어지기 시작했습니다. Scale AI가 배포한 작업이 "용병"의 요구를 충족하기에는 부족한 경우가 많습니다. 많은 사람들은 이 직업이 탄력적인 근무 시간과 매력적인 급여를 제공하지만 오랜 시간 동안 할 일이 없다는 사실을 알고 있습니다. The Information이 10개의 Scale AI 계약업체와 진행한 인터뷰에 따르면 대부분 유사한 불만 사항을 공유합니다.

아마도 AI 물결에서 회사의 급속한 확장이 이러한 문제를 야기했을 것입니다. Scale AI는 노동력의 업무 경험보다 고객 만족에 더 초점을 맞춘 것으로 보입니다. 직원들은 교육 부족과 잦은 시스템 충돌에 대한 불만 외에도 회사가 충분한 작업을 제공하지 않는다고 비난하기도 합니다.

또 다른 골치 아픈 문제는 보상 시스템이다. 미국에서는 Scale AI에 노동력을 제공하는 고도로 숙련된 개인조차도 발언권이 거의 없습니다. 앞서 언급한 한 계약자 Matt라는 박사는 설명할 수 없는 이유로 플랫폼에서 쫓겨났습니다.

보상은 작업량이 아닌 품질 평가에 따라 이루어지며, Scale AI는 궁극적인 통제권을 갖습니다. 결제가 완료되더라도 고객의 확인에 시간이 걸리기 때문에 지연될 수 있습니다.

C

지불금의 양보다는 질에 따라 Scale AI가 비용을 제어하는 데 도움이 되며, 이는 이 단계에서 회사에 중요한 요소입니다.

Scale AI가 값싼 노동력을 제공하는 해외 시장에서 미국으로 초점을 이동함에 따라 비용 관리가 더욱 어려워지고 있습니다. 더인포메이션(The Information)이 입수한 재무 데이터에 따르면, Scale AI의 총마진(인력에게 지불한 비용 포함)은 59년 2022%에서 49년 2023%로 떨어졌다.

동시에 Scale AI는 투자자들에게 비용 절감을 위해 노력하고 있음을 알렸습니다. 회사는 올해 매출총이익률이 5%포인트 증가해 60년에는 2025%를 목표로 하고 있다.

Scale AI는 내부 도구를 사용하여 "효율적인 전문가" 식별을 자동화하고, 수동 교육 모델 비용을 줄이고, 컴퓨터 생성 데이터에 의존하여 인간 노동 효율성을 향상함으로써 비용을 절감하는 것을 목표로 한다고 밝혔습니다.

또 다른 비용 절감 조치에는 내부 직원(Scale AI의 공식 직원을 가리키는 "용병"과 다름)의 축소가 포함됩니다. 2023년 20월, Scale AI는 AI 붐과 실리콘 밸리의 해고 속에서 기회를 포착하여 인력을 XNUMX% 줄였습니다.

Scale AI는 비용 절감 노력 외에도 사업을 확장하고 있습니다.

직원들의 반대에도 불구하고 Scale AI는 정부와 협력하지 않겠다는 약속을 철회했습니다. 최근 공동 창업자인 알렉산더 왕(Alexander Wang)이 미 육군 장군과 함께 워싱턴에 모습을 드러냈는데, 이는 이 회사가 정부 계약을 통해 연간 100억 달러 이상의 수익을 올리고 있음을 나타냅니다. Wang은 또한 자신만의 대규모 언어 모델을 개발하려는 관리들과의 비공개 회의를 위해 카타르를 방문했습니다.

Scale AI는 AI 제조업체에 풍부한 인적 자원을 제공하는 것 외에도 AI 생성 합성 데이터세트, 즉 AI를 교육하기 위해 AI가 생성한 데이터를 제공하여 AI 모델 교육에 대한 증가하는 수요를 충족합니다.

현재 '고품질 인간'은 Scale AI의 중요한 '자원'으로 남아 있으며, 회사는 이러한 최고 성과자를 육성하기 위한 조치를 취하고 있습니다.

텍사스의 오스틴과 플로리다의 잭슨빌에서 Scale AI는 수십 명의 "엘리트 근로자"를 초대하여 며칠 동안 워크숍을 주최했습니다.

오스틴 워크숍의 한 참석자는 Alphabet의 Bard 챗봇과 관련된 프로젝트에 참여한 것으로 알려진 약 50명의 트레이너를 언급했습니다. 그들은 다양한 프롬프트에 대해 작성된 답변에 대해 토론하고 저녁에는 함께 노래방을 즐기기도 했습니다.

잭슨빌에서 Quasi는 대학 교수, 박사 과정 학생, 작가 및 팟캐스트 진행자를 만났습니다. "우리는 6시간 동안 계속해서 일한 뒤 와인 한 잔을 즐겼습니다."

"모두가 대규모 언어 모델을 개선하는 것에 열광하고 있습니다. 하지만 우리가 하고 있는 작업 때문에 누가 일자리를 잃을 수 있는지에 대해서는 아무도 이야기하지 않습니다."

아이러니하게도 수십만 명의 인간이 AI의 성능을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 AI가 충분히 능숙해지면 이러한 작업자가 가장 먼저 교체될 수 있습니다. 결국, AI가 자급자족할 수 있다면 왜 시간당 40달러의 비용이 드는 '고지능 노동'에 의존해야 할까요?

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