Мэтт, американец, доктор философии. Доктор наук в области коммуникаций, недавно начал внештатную карьеру в компании Scale AI, работая на дому, обучая модели ИИ.

Но является ли Мэтт теперь уважаемым программистом искусственного интеллекта? Не совсем. Его работа довольно обыденная: он работает в системе Scale AI, просматривая ответы ИИ с точки зрения пользователя, чтобы обеспечить точность и предоставлять обратную связь. Например, он мог бы проверить, какие ответы ChatGPT потенциально могут получить отрицательные отзывы пользователей при обучении ИИ для Google бронированию авиабилетов.

Масштабный ИИ сам по себе не создает больших моделей; вместо этого он сотрудничает с крупными производителями ИИ, такими как Alphabet, OpenAI, Meta и другими, обеспечивая «человеческий надзор».

Однако недорогой рабочей силы из таких мест, как Африка, Индия и Филиппины, уже недостаточно для удовлетворения потребностей клиентов. В результате Scale AI начала сворачивать свои зарубежные операции и в настоящее время нанимает сотни тысяч работников внутри США, включая таких высокообразованных людей, как Мэтт.

Основанная восемь лет назад, эта крупномасштабная компания по аннотированию данных недавно завершила в мае раунд финансирования серии F стоимостью 1 миллиард долларов под руководством Accel при участии таких мировых гигантов, как Amazon, Intel, AMD, Cisco, Meta и Tiger Global. Компания прогнозирует, что ее выручка в этом году превысит 1 миллиард долларов, что позиционирует ее как одну из ведущих компаний, генерирующих доход в секторе генеративного искусственного интеллекта.

Ее последняя оценка взлетела до $13.8 млрд, что стало значительным достижением среди стартапов в области искусственного интеллекта и превзошло выдающуюся компанию Hugging Face из Силиконовой долины, которая достигла оценки в $4.5 млрд после раунда финансирования в августе прошлого года. Оценка теперь приближает его к xAI Илона Маска, оценка которого в последнем раунде финансирования достигла 18 миллиардов долларов.

Scale AI, компания, которая нанимает людей для выполнения тяжелой работы для ИИ, стала важнейшим арсеналом в сегодняшней гонке ИИ.

Когда мы говорим о «крупномасштабном обучении моделей», мы представляем себе тысячи продвинутых чипов, управляющих большими моделями для анализа сотен миллиардов байтов текста. Однако это лишь первый шаг – предварительная подготовка.

Но полагаться исключительно на это недостаточно, чтобы гарантировать, что такие системы, как Claude от Anthropic, ChatGPT от OpenAI, Llama от Meta и Bard от Google, будут давать правильные ответы в человеческом стиле.

Для этого необходим второй шаг: тонкая настройка. Это требует значительных человеческих усилий, либо задействованных внутри компании-производителей ИИ, либо от таких компаний, как Scale, Surge AI, Labelbox, Telus International и других. Эти компании предоставляют большие команды для написания идеальных ответов для чат-ботов клиентов, удерживая ботов за руки, чтобы они давали более «идеальные» ответы.

Компании, предоставляющие услуги аннотирования данных для моделей ИИ, не совсем новы; Последняя волна, поднявшая такие компании, была в области автономного вождения.

Scale AI была основана в 2016 году. Фактически, Scale AI имеет глубокие связи с OpenAI с момента ее создания, что было заложено в программе запуска скаковых лошадей Y Combinator и получило поддержку от YC еще до завершения программы. В то время президентом YC был Сэм Альтман, который позже стал соучредителем OpenAI.

Тогда, еще до начала «Битвы тысячи моделей», Scale AI впервые поймал волну безумия в области технологий автономного вождения, прокатившуюся по Кремниевой долине. Достижение автономного вождения требовало обучения алгоритмов искусственного интеллекта, и в то время не было других аутсорсинговых компаний, способных комментировать 3D-изображения, генерируемые радаром и датчиками автономных транспортных средств.

Первоначально инженеры Scale AI потратили несколько месяцев на разработку продукта для 3D-аннотаций для стартапа по автономной доставке Nuro. Вскоре клиентами Scale AI стали компании Waymo от Alphabet, Cruise от General Motors и даже Apple.

К концу 2017 года Scale AI наняла более 1,000 аннотаторов, в основном на Филиппинах. В среднем эти контрактники зарабатывали 1.5 доллара в час и работали 10 часов в неделю.

К 2019 году компания OpenAI также была создана в течение нескольких лет, сосредоточившись в первую очередь на разработке крупных моделей искусственного интеллекта, а затем стала клиентом Scale AI. Однако в то время крупные модели ИИ не были ключевым источником дохода Scale AI.

Когда шумиха вокруг технологии автономного вождения постепенно утихла и рынок вернулся к рациональности, компания Scale AI столкнулась с кризисом. К 2022 году рост доходов Scale AI снизился на 50%, что разочаровало инвесторов.

Однако к концу 2022 года OpenAI выпустила ChatGPT, и Scale AI внезапно возродился.

Помимо OpenAI, Scale AI также сотрудничала с Meta и Alphabet, материнской компанией Google, в реализации крупных модельных инициатив. Выручка компании выросла с $227 млн ​​в 2022 году до $680 млн в 2023 году.

Находясь на гребне этой волны, Scale AI поставила цель увеличить выручку на 206% к 2024 году и стремится достичь прибыльности.

На этом этапе Scale AI начал вносить изменения. Дешевая рабочая сила из-за границы может справиться только с базовыми задачами, но продукты, основанные на больших моделях письма, программирования и специальных знаний, процветают. Масштабируемому ИИ необходимо обновить свою рабочую силу.

В презентации для инвесторов Scale заявила, что строит критически важную инфраструктуру искусственного интеллекта, стремясь стать «фабрикой данных искусственного интеллекта», напоминающей полупроводниковые компании. Основатель компании также публично подчеркнул вклад людей с докторскими степенями, врачей, юристов и других людей в обучение систем искусственного интеллекта: «Нам нужны лучшие и самые яркие умы для предоставления данных».

Согласно отчету Rest of World, Scale AI недавно закрыла объекты подрядчиков в Кении, Нигерии и Пакистане. Сейчас компания фокусируется на наборе высококвалифицированных специалистов в США для помощи в обучении крупных моделей.

Около 300,000 XNUMX человек ждут выполнения задач через оперативные рабочие группы Outlier, дочерней компании Scale AI.

«Наемники» Scale AI в США стоят недешево: средняя почасовая оплата достигает 40 долларов. Тем не менее, эта работа по-прежнему вызывает ощущение «тяжелой работы».

Мелисса Куаши из Массачусетса зарабатывает 40 долларов в час в качестве фрилансера и редактора в Scale AI. В ее задачи входит оценка различных ответов, генерируемых крупными моделями, оценка того, как модели отвечают на вопросы, и оценка качества ответов.

Для Куаши работа в Scale AI кажется «самой тупой видеоигрой, в которую я когда-либо играл». Однажды она потратила два часа на написание «трехдневного плана питания», просто чтобы улучшить ответы для чат-бота.

Более того, поскольку Scale AI накапливает большую рабочую силу, баланс спроса и предложения начал нарушаться. Зачастую задач, распределяемых Scale AI, недостаточно для удовлетворения спроса его «наёмников». Многие считают, что, хотя эта работа предлагает гибкий график и привлекательную оплату, бывают длительные периоды, когда им нечего делать. Согласно интервью The Information с 10 подрядчиками Scale AI, большинство из них высказывают схожие жалобы.

Возможно, к этим проблемам привело быстрое расширение компании в сфере искусственного интеллекта. Scale AI, кажется, больше ориентирован на удовлетворение клиентов, чем на опыт работы своей рабочей силы. Помимо жалоб на недостаточное обучение и частые сбои в системе, работники также критикуют компанию за недостаточное выполнение задач.

Еще один неприятный вопрос – система вознаграждений. Даже высококвалифицированные специалисты, предоставляющие рабочую силу для масштабирования ИИ в США, мало что могут сказать. Одного подрядчика, упомянутого ранее, доктора философии по имени Мэтт, по необъяснимым причинам вышвырнули с платформы.

Вознаграждение зависит не от объема работы, а от оценок качества, и Scale AI сохраняет за собой полный контроль. Даже когда срок платежа наступил, он может быть отложен из-за того, что клиенты тратят время на подтверждение.

Основываясь на качестве, а не на количестве выплат, масштабирование ИИ помогает контролировать затраты, что является критическим фактором для компании на данном этапе.

Поскольку Scale AI смещает свое внимание с оффшорных рынков, предоставляющих дешевую рабочую силу, в США, контроль затрат становится все более сложной задачей. Согласно финансовым данным, полученным The Information, валовая прибыль Scale AI (включая затраты, выплачиваемые работникам) упала с 59% в 2022 году до 49% в 2023 году.

Одновременно Scale AI сообщила инвесторам, что работает над сокращением затрат. Компания прогнозирует увеличение валовой прибыли на 5 процентных пунктов в этом году, стремясь к 60% к 2025 году.

Scale AI заявила, что стремится сократить расходы за счет использования внутренних инструментов для автоматизации идентификации «эффективных экспертов», снижения стоимости моделей ручного обучения и использования компьютерных данных для повышения эффективности человеческого труда.

Еще одна мера экономии включает сокращение внутреннего персонала (в отличие от «наемников», подразумевающих формальных сотрудников Scale AI). В феврале 2023 года Scale AI воспользовалась возможностью на фоне бума искусственного интеллекта и увольнений в Кремниевой долине, сократив свою рабочую силу на 20%.

Помимо усилий по сокращению затрат, Scale AI расширяет свой бизнес.

Несмотря на сопротивление сотрудников, Scale AI отказалась от своего обязательства не работать с правительствами. Недавно соучредитель Александр Ванг появился рядом с генералом армии США в Вашингтоне, указав, что компания зарабатывает более 100 миллионов долларов в год на государственных контрактах. Ван также посетил Катар для встреч за закрытыми дверями с чиновниками, стремящимися разработать свои собственные большие языковые модели.

Помимо предоставления обильных человеческих ресурсов для производителей ИИ, Scale AI предлагает синтетические наборы данных, генерируемые ИИ, — данные, генерируемые ИИ для обучения ИИ, что отвечает растущим требованиям в обучении моделей ИИ.

В настоящее время «высококачественные люди» остаются важнейшим «ресурсом» Scale AI, и компания предпринимает шаги для воспитания этих лучших специалистов.

В техасском Остине и Джексонвилле, штат Флорида, компания Scale AI провела многодневные семинары, пригласив к участию десятки «элитных работников».

Один из участников семинара в Остине упомянул около 50 инструкторов, участвующих в проекте, который, как сообщается, связан с чат-ботом Alphabet Bard. Они обсуждали ответы, написанные на различные подсказки, и даже по вечерам вместе наслаждались караоке.

В Джексонвилле Квази встретил профессоров университетов, аспирантов, писателей и ведущих подкастов. «Мы работали непрерывно шесть часов, а затем выпили бокал вина».

«Все с нетерпением ждут улучшения больших языковых моделей. Но никто не говорит о том, кто может потерять работу из-за нашей работы».

По иронии судьбы, сотни тысяч людей работают на ИИ, чтобы повысить его производительность. Тем не менее, когда ИИ станет достаточно опытным, эти работники могут быть одними из первых, кого заменят. В конце концов, если ИИ может стать самодостаточным, зачем полагаться на «высокоинтеллектуальный труд» стоимостью 40 долларов в час?