Matt, seorang Amerika dengan Ph.D. dalam Communications, baru-baru ini memulakan kerjaya bebas dengan Skala AI, bekerja dari rumah latihan model AI.

Tetapi adakah Matt kini seorang pengaturcara AI yang dihormati? Tidak cukup. Tugasnya agak biasa: dia bekerja dalam sistem Scale AI, menyemak respons AI daripada perspektif pengguna untuk memastikan ketepatan dan memberikan maklum balas. Sebagai contoh, dia mungkin mengesahkan respons daripada ChatGPT yang berpotensi menerima maklum balas pengguna negatif apabila melatih AI untuk Google untuk menempah penerbangan.

Skala AI sendiri tidak menghasilkan model besar; sebaliknya, ia bekerjasama dengan pengeluar AI utama seperti Alphabet, OpenAI, Meta dan lain-lain, memberikan "pengawasan manusia."

Walau bagaimanapun, buruh murah dari tempat seperti Afrika, India dan Filipina tidak lagi mencukupi untuk memenuhi permintaan pelanggan. Oleh itu, Scale AI telah mula mengurangkan operasi luar negaranya dan kini menggaji ratusan ribu pekerja di dalam negara di Amerika Syarikat, termasuk individu berpendidikan tinggi seperti Matt.

Ditubuhkan lapan tahun lalu, syarikat anotasi data berskala besar ini baru-baru ini menyelesaikan pusingan pembiayaan Siri F $1 bilion pada bulan Mei, diketuai oleh Accel dengan penyertaan daripada gergasi global seperti Amazon, Intel, AMD, Cisco, Meta dan Tiger Global. Syarikat itu mengunjurkan pendapatannya melebihi $1 bilion tahun ini, meletakkannya sebagai salah satu syarikat penjana pendapatan teratas dalam sektor AI generatif.

Penilaian terbarunya telah melonjak kepada $13.8 bilion, menandakan pencapaian penting dalam kalangan pemula AI dan mengatasi Hugging Face yang menonjol di Silicon Valley, yang mencapai penilaian $4.5 bilion berikutan pusingan pembiayaannya pada Ogos lalu. Penilaian itu kini meletakkannya lebih dekat dengan xAI Elon Musk, yang mencapai penilaian $18 bilion dalam pusingan pembiayaan terbarunya.

Scale AI, syarikat yang menggaji manusia untuk melakukan kerja-kerja rungutan untuk AI, telah menjadi senjata kritikal dalam perlumbaan AI hari ini.

Apabila kita bercakap tentang "latihan model berskala besar", kita membayangkan beribu-ribu cip termaju memacu model besar untuk menganalisis ratusan bilion bait teks. Walau bagaimanapun, ini hanyalah langkah pertama-pra-latihan.

Tetapi bergantung semata-mata pada ini tidak mencukupi untuk memastikan sistem seperti Anthropic's Claude, OpenAI's ChatGPT, Meta's Llama, dan Google's Bard memberikan jawapan yang betul dalam gaya seperti manusia.

Untuk mencapai matlamat ini, langkah kedua diperlukan: penalaan halus. Ini melibatkan sejumlah besar usaha manusia, sama ada digunakan secara dalaman oleh pengeluar AI atau diperoleh daripada syarikat seperti Scale, Surge AI, Labelbox, Telus International dan lain-lain. Syarikat-syarikat ini menyediakan pasukan yang besar untuk menulis respons yang ideal untuk bot sembang pelanggan, memegang bot untuk menyampaikan jawapan yang lebih "sempurna".

Syarikat yang menyediakan perkhidmatan anotasi data untuk model AI bukanlah baharu sepenuhnya; gelombang terakhir yang mengangkat syarikat sedemikian adalah dalam pemanduan autonomi.

Scale AI telah diasaskan pada 2016. Malah, Scale AI mempunyai hubungan yang mendalam dengan OpenAI sejak penubuhannya, diinkubasi dalam program kuda lumba permulaan Y Combinator, memperoleh sokongan daripada YC walaupun sebelum program itu tamat. Pada masa itu, presiden YC ialah Sam Altman, yang kemudiannya mengasaskan OpenAI.

Pada masa itu, sebelum "Pertempuran Seribu Model" bermula, Skala AI mula-mula menangkap gelombang kegilaan teknologi pemanduan autonomi yang melanda Silicon Valley. Mencapai pemanduan autonomi memerlukan latihan algoritma AI, dan tidak ada syarikat penyumberan luar lain yang mampu menganotasi imej 3D yang dijana oleh radar dan penderia kenderaan autonomi pada masa itu.

Pada mulanya, jurutera Scale AI menghabiskan beberapa bulan membangunkan produk anotasi 3D untuk pemula penghantaran autonomi Nuro. Tidak lama kemudian, Alphabet's Waymo, General Motors' Cruise, dan juga Apple menjadi pelanggan Scale AI.

Menjelang akhir 2017, Scale AI telah mengupah lebih 1,000 annotator, terutamanya di Filipina. Secara purata, pekerja kontrak ini memperoleh $1.5 sejam dan bekerja 10 jam seminggu.

Menjelang 2019, OpenAI juga telah ditubuhkan selama beberapa tahun, memfokuskan terutamanya pada pembangunan model besar AI, seterusnya menjadi pelanggan Scale AI. Walau bagaimanapun, pada masa itu, model besar AI bukanlah sumber pendapatan utama untuk Skala AI.

Apabila gembar-gembur mengenai teknologi pemanduan autonomi beransur-ansur reda dan pasaran kembali kepada rasional, Skala AI menghadapi krisis. Menjelang 2022, pertumbuhan hasil Scale AI telah menurun sebanyak 50%, mengecewakan pelabur.

Walau bagaimanapun, menjelang akhir tahun 2022, OpenAI mengeluarkan ChatGPT, dan Skala AI mengalami kebangkitan secara tiba-tiba.

Selain OpenAI, Scale AI turut bekerjasama dengan Meta dan Alphabet, syarikat induk Google, dalam inisiatif model besar. Pendapatan syarikat melonjak daripada $227 juta pada 2022 kepada $680 juta pada 2023.

Menaiki puncak gelombang ini, Skala AI menetapkan sasaran pertumbuhan hasil sebanyak 206% untuk 2024 dan bertujuan untuk mencapai keuntungan.

Pada ketika ini, Skala AI telah mula membuat perubahan. Buruh murah dari luar negara hanya boleh mengendalikan tugas asas, tetapi produk yang didorong oleh model besar dalam penulisan, pengaturcaraan dan pengetahuan khusus sedang berkembang pesat. Skala AI perlu meningkatkan tenaga kerjanya.

Dalam pembentangan pelabur, Scale menyatakan ia sedang membina infrastruktur AI yang kritikal, bertujuan untuk menjadi "faundri data AI," mengingatkan syarikat semikonduktor. Pengasas syarikat itu juga secara terbuka menekankan sumbangan individu yang mempunyai ijazah kedoktoran, doktor, peguam dan lain-lain dalam melatih sistem AI: "Kami memerlukan minda yang terbaik dan cerdas untuk menyumbang data."

Menurut laporan Rest of World, Scale AI baru-baru ini menutup tapak kontraktor di Kenya, Nigeria dan Pakistan. Syarikat itu kini memberi tumpuan untuk merekrut individu berkemahiran tinggi di AS untuk membantu dalam melatih model besar.

Kira-kira 300,000 orang sedang menunggu tugasan melalui kumpulan kerja operasi anak syarikat Scale AI Outlier.

Skala "askar upahan" AI di AS tidak murah, dengan purata gaji setiap jam mencecah $40. Walau bagaimanapun, pekerjaan itu masih membawa rasa "kerja dengusan."

Melissa Quashie dari Massachusetts memperoleh $40 setiap jam sebagai pekerja bebas dan editor di Scale AI. Tugasnya termasuk menilai pelbagai respons yang dihasilkan oleh model besar, menilai cara model menjawab soalan dan menilai kualiti respons.

Bagi Quashie, bekerja di Scale AI terasa seperti "permainan video paling bodoh yang pernah saya mainkan." Dia pernah menghabiskan dua jam menulis "pelan makan tiga hari" hanya untuk memperbaiki jawapan untuk chatbot.

Selain itu, dengan Skala AI mengumpul tenaga kerja yang besar, imbangan permintaan bekalan telah mula condong. Selalunya, tugas yang diagihkan oleh Scale AI tidak mencukupi untuk memenuhi permintaan daripada "askar upahan." Ramai mendapati bahawa walaupun pekerjaan itu menawarkan waktu yang fleksibel dan gaji yang menarik, terdapat tempoh yang panjang tanpa apa-apa untuk dilakukan. Menurut temu bual oleh The Information dengan kontraktor 10 Skala AI, kebanyakannya berkongsi aduan yang sama.

Mungkin perkembangan pesat syarikat dalam gelombang AI telah membawa kepada isu-isu ini. Skala AI nampaknya lebih tertumpu kepada menyenangkan pelanggan berbanding pengalaman kerja tenaga buruhnya. Selain aduan mengenai latihan yang tidak mencukupi dan sistem yang kerap berlaku ranap, pekerja juga mengkritik syarikat kerana tidak menyediakan tugas yang mencukupi.

Satu lagi isu yang menjengkelkan ialah sistem pampasan. Malah individu berkemahiran tinggi yang menyediakan tenaga kerja untuk Skala AI di AS tidak banyak bercakap. Seorang kontraktor, yang disebut sebelum ini, seorang PhD bernama Matt, secara tidak dapat dijelaskan ditendang dari platform.

Pampasan bukan berdasarkan jumlah kerja tetapi pada penilaian kualiti, dan Skala AI mengekalkan kawalan muktamad. Walaupun pembayaran perlu dibayar, ia boleh ditangguhkan kerana pelanggan mengambil masa untuk mengesahkan.

Berdasarkan kualiti dan bukannya kuantiti untuk pembayaran membantu Skala AI mengawal kos, yang merupakan faktor kritikal bagi syarikat pada peringkat ini.

Apabila Skala AI mengalihkan tumpuannya daripada pasaran luar pesisir yang menyediakan buruh murah kepada AS, kawalan kos menjadi lebih mencabar. Menurut data kewangan yang diperoleh oleh The Information, margin kasar Scale AI (termasuk kos yang dibayar kepada buruh manusia) menurun daripada 59% pada 2022 kepada 49% pada 2023.

Pada masa yang sama, Skala AI telah memaklumkan pelabur bahawa ia sedang berusaha untuk mengurangkan kos. Syarikat itu meramalkan peningkatan 5 mata peratusan dalam margin kasar tahun ini, menyasarkan 60% menjelang 2025.

Skala AI telah menyatakan ia bertujuan untuk mengurangkan kos dengan menggunakan alat dalaman untuk mengautomasikan pengenalan "pakar yang cekap," mengurangkan kos model latihan secara manual, dan bergantung pada data yang dijana komputer untuk meningkatkan kecekapan buruh manusia.

Satu lagi langkah penjimatan kos termasuk mengecilkan kakitangan dalaman (berbeza daripada "askar upahan", merujuk kepada pekerja rasmi di Skala AI). Pada Februari 2023, Skala AI merebut peluang di tengah-tengah ledakan AI dan pemberhentian Lembah Silikon, mengurangkan tenaga kerjanya sebanyak 20%.

Selain daripada usaha mengurangkan kos, Scale AI sedang mengembangkan perniagaannya.

Walaupun terdapat tentangan pekerja, Skala AI telah mengabaikan komitmennya untuk tidak bekerjasama dengan kerajaan. Baru-baru ini, pengasas bersama Alexander Wang muncul bersama seorang jeneral Tentera AS di Washington, menunjukkan syarikat itu memperoleh lebih $100 juta setiap tahun daripada kontrak kerajaan. Wang juga melawat Qatar untuk pertemuan tertutup dengan pegawai yang tidak sabar-sabar untuk membangunkan model bahasa besar mereka sendiri.

Selain menyediakan sumber manusia yang banyak untuk pengilang AI, Scale AI menawarkan set data sintetik yang dijana AI—data yang dijana oleh AI untuk melatih AI, memenuhi permintaan yang semakin meningkat dalam latihan model AI.

Pada masa ini, "manusia berkualiti tinggi" kekal sebagai "sumber" penting Scale AI dan syarikat itu sedang mengambil langkah untuk memupuk mereka yang berprestasi tinggi ini.

Di Austin dan Jacksonville, Florida, Texas, Scale AI menganjurkan bengkel beberapa hari yang menjemput berpuluh-puluh "pekerja elit" untuk mengambil bahagian.

Seorang peserta dari bengkel Austin menyebut kira-kira 50 jurulatih terlibat dalam projek yang dilaporkan berkaitan dengan chatbot Bard Alphabet. Mereka membincangkan jawapan yang ditulis untuk pelbagai gesaan dan juga menikmati karaoke bersama pada waktu malam.

Di Jacksonville, Quasi bertemu dengan profesor universiti, pelajar PhD, penulis dan hos podcast. "Kami bekerja secara berterusan selama enam jam dan kemudian menikmati segelas wain."

"Semua orang teruja untuk menambah baik model bahasa yang besar. Tetapi tiada siapa yang bercakap tentang siapa yang mungkin kehilangan pekerjaan mereka kerana kerja yang kami lakukan."

Ironinya, ratusan ribu manusia bekerja untuk AI untuk meningkatkan prestasinya. Namun, apabila AI menjadi cukup mahir, pekerja ini mungkin antara yang pertama diganti. Lagipun, jika AI boleh menjadi berdikari, mengapa bergantung pada 'buruh intelek tinggi' berharga $40 sejam?