Matt, doktora derecesine sahip bir Amerikalı. İletişim bölümünde yakın zamanda Scale AI ile serbest kariyere başladı ve yapay zeka modellerini evde eğiterek çalıştı.

Peki Matt artık saygın bir yapay zeka programcısı mı? Pek değil. Görevi oldukça sıradan: Scale AI sistemi içinde çalışıyor, doğruluğunu sağlamak için AI yanıtlarını kullanıcının bakış açısından inceliyor ve geri bildirim sağlıyor. Örneğin, Google'ın uçuş rezervasyonu yapması için yapay zekayı eğitirken ChatGPT'den gelen hangi yanıtların potansiyel olarak olumsuz kullanıcı geri bildirimi alabileceğini doğrulayabilir.

Scale AI'nin kendisi büyük modeller üretmez; bunun yerine Alphabet, OpenAI, Meta ve diğerleri gibi büyük yapay zeka üreticileriyle işbirliği yaparak "insan gözetimi" sağlıyor.

Ancak Afrika, Hindistan ve Filipinler gibi yerlerden gelen ucuz işgücü artık müşteri taleplerini karşılamaya yetmiyor. Sonuç olarak Scale AI, denizaşırı operasyonlarını küçültmeye başladı ve şu anda Matt gibi yüksek eğitimli kişiler de dahil olmak üzere Amerika Birleşik Devletleri'nde yüz binlerce işçiyi yurt içinde istihdam ediyor.

Sekiz yıl önce kurulan bu büyük ölçekli veri açıklama şirketi, yakın zamanda Amazon, Intel, AMD, Cisco, Meta ve Tiger Global gibi küresel devlerin katılımıyla Accel liderliğinde 1 milyar dolarlık F Serisi finansman turunu Mayıs ayında tamamladı. Şirket, bu yıl gelirinin 1 milyar doları aşacağını öngörüyor ve kendisini üretken yapay zeka sektöründe en çok gelir getiren şirketlerden biri olarak konumlandırıyor.

En son değerlemesi 13.8 milyar dolara yükseldi; bu, yapay zeka girişimleri arasında önemli bir başarıya işaret etti ve geçen Ağustos ayındaki finansman turunun ardından 4.5 milyar dolarlık bir değerleme elde eden Silikon Vadisi'nin öne çıkan Hugging Face'ini geride bıraktı. Değerleme artık onu Elon Musk'un en son finansman turunda 18 milyar dolarlık değerlemeye ulaşan xAI'sine yaklaştırıyor.

Yapay zeka için zorlu işler yapmak üzere insanları çalıştıran şirket Scale AI, günümüzün yapay zeka yarışında kritik bir cephanelik haline geldi.

"Büyük ölçekli model eğitimi" hakkında konuştuğumuzda, yüz milyarlarca baytlık metni analiz etmek için büyük modelleri çalıştıran binlerce gelişmiş çipi hayal ediyoruz. Ancak bu sadece eğitim öncesi ilk adımdır.

Ancak Anthropic'in Claude'u, OpenAI'nin ChatGPT'si, Meta'nın Llama'sı ve Google'ın Bard'ı gibi sistemlerin insana benzer bir tarzda doğru yanıtlar vermesini sağlamak için yalnızca buna güvenmek yeterli değil.

Bunu başarmak için ikinci bir adım gereklidir: ince ayar. Bu, ya AI üreticileri tarafından dahili olarak kullanılan ya da Scale, Surge AI, Labelbox, Telus International ve diğerleri gibi şirketlerden sağlanan önemli miktarda insan çabasını gerektirir. Bu şirketler, müşteri sohbet robotlarına ideal yanıtlar yazacak ve daha "mükemmel" yanıtlar sunmak için robotları ellerinden tutacak büyük ekipler sağlıyor.

Yapay zeka modelleri için veri açıklama hizmetleri sağlayan şirketler tamamen yeni değil; Bu tür şirketleri ayağa kaldıran son dalga otonom sürüşte yaşandı.

Scale AI, 2016 yılında kuruldu. Aslında Scale AI, başlangıcından bu yana OpenAI ile derin bağlara sahip, Y Combinator'ın başlangıç ​​yarış atı programında kuluçkalanmış ve program sona ermeden önce bile YC'den destek alıyordu. O zamanlar YC'nin başkanı, daha sonra OpenAI'nin kurucu ortağı olan Sam Altman'dı.

O zamanlar, "Bin Model Savaşı" başlamadan önce Scale AI, Silikon Vadisi'ni kasıp kavuran otonom sürüş teknolojisi çılgınlığının dalgasını ilk kez yakaladı. Otonom sürüşün gerçekleştirilmesi, yapay zeka algoritmalarının eğitilmesini gerektiriyordu ve o zamanlar, radar ve otonom araçların sensörleri tarafından oluşturulan 3 boyutlu görüntülere açıklama ekleyebilecek başka dış kaynak şirketi yoktu.

Başlangıçta Scale AI mühendisleri, otonom teslimat girişimi Nuro için bir 3D açıklama ürünü geliştirmek için birkaç ay harcadı. Çok geçmeden Alphabet'in Waymo'su, General Motors'un Cruise'u ve hatta Apple, Scale AI'nin müşterileri haline geldi.

2017'nin sonlarına doğru Scale AI, başta Filipinler olmak üzere 1,000'den fazla açıklayıcıyı işe almıştı. Bu sözleşmeli işçiler ortalama olarak saatte 1.5 dolar kazanıyor ve haftada 10 saat çalışıyorlardı.

2019 yılına gelindiğinde, OpenAI de birkaç yıldır kurulmuştu; öncelikli olarak büyük yapay zeka modelleri geliştirmeye odaklanıyor ve daha sonra Scale AI'nin müşterisi haline geliyordu. Ancak o zamanlar yapay zekanın büyük modelleri Scale AI için önemli bir gelir kaynağı değildi.

Otonom sürüş teknolojisine yönelik heyecan yavaş yavaş azalıp pazar rasyonelliğe döndüğünde Scale AI bir krizle karşı karşıya kaldı. 2022 yılına gelindiğinde Scale AI'nin gelir artışı %50 oranında azalarak yatırımcıları hayal kırıklığına uğrattı.

Ancak 2022'nin sonunda OpenAI, ChatGPT'yi yayınladı ve Scale AI ani bir yeniden canlanma yaşadı.

Scale AI, OpenAI'nin yanı sıra büyük model girişimlerinde Google'ın ana şirketi Meta ve Alphabet ile de ortaklık kurdu. Şirketin geliri 227'de 2022 milyon dolardan 680'te 2023 milyon dolara yükseldi.

Bu dalganın zirvesinde yer alan Scale AI, 206 yılı için %2024 gelir artışı hedefi belirledi ve kârlılığa ulaşmayı hedefliyor.

Bu noktada Scale AI değişiklik yapmaya başladı. Denizaşırı ülkelerden gelen ucuz işgücü yalnızca temel görevleri yerine getirebilir, ancak yazma, programlama ve uzmanlık bilgisindeki büyük modeller tarafından yönlendirilen ürünler hızla artıyor. Scale AI'nin iş gücünü yükseltmesi gerekiyor.

Scale, yatırımcı sunumunda kritik yapay zeka altyapısı inşa ettiğini ve yarı iletken şirketlerini anımsatan bir "Yapay zeka veri dökümhanesi" olmayı hedeflediğini belirtti. Şirketin kurucusu ayrıca doktora derecesine sahip bireylerin, doktorların, avukatların ve diğerlerinin yapay zeka sistemlerinin eğitimindeki katkılarını da kamuoyuna vurguladı: "Verilere katkıda bulunmak için en iyi ve en parlak beyinlere ihtiyacımız var."

Rest of World'ün raporuna göre Scale AI yakın zamanda Kenya, Nijerya ve Pakistan'daki müteahhit tesislerini kapattı. Şirket şu anda büyük modellerin eğitimine yardımcı olmak için ABD'de yüksek vasıflı bireyleri işe almaya odaklanıyor.

Scale AI'nin yan kuruluşu Outlier'in operasyonel çalışma grupları aracılığıyla yaklaşık 300,000 kişi görev bekliyor.

Scale AI'nin ABD'deki "paralı askerleri" ucuz değil; ortalama saatlik ücretleri 40 dolara ulaşıyor. Ancak iş hâlâ bir "homurtu işi" duygusu taşıyor.

Massachusetts'ten Melissa Quashie, Scale AI'da serbest çalışan ve editör olarak saatte 40 dolar kazanıyor. Görevleri arasında büyük modeller tarafından oluşturulan çeşitli yanıtların değerlendirilmesi, modellerin soruları nasıl yanıtladığının değerlendirilmesi ve yanıtların kalitesinin derecelendirilmesi yer alıyor.

Quashie için Scale AI'da çalışmak "şu ana kadar oynadığım en aptal video oyunu" gibi geliyor. Bir keresinde sırf bir chatbot'un yanıtlarını iyileştirmek için "üç günlük bir yemek planı" yazmak için iki saat harcamıştı.

Üstelik Scale AI'nın büyük bir iş gücü biriktirmesiyle arz-talep dengesi değişmeye başladı. Scale AI tarafından dağıtılan görevler çoğu zaman "paralı askerlerinin" talebini karşılamakta yetersiz kalıyor. Birçoğu, işin esnek çalışma saatleri ve cazip ücretler sunmasına rağmen, yapacak hiçbir şeyin olmadığı uzun dönemler olduğunu fark ediyor. The Information'ın 10 Ölçekli Yapay Zeka yüklenicileriyle yaptığı röportajlara göre çoğu benzer şikayetleri paylaşıyor.

Belki de şirketin yapay zeka dalgasındaki hızlı genişlemesi bu sorunlara yol açmıştır. Scale AI, işgücünün iş deneyiminden çok müşterileri memnun etmeye odaklanmış görünüyor. Yetersiz eğitim ve sık sık sistem çökmeleriyle ilgili şikayetlerin yanı sıra çalışanlar, şirketi yeterli görev sağlamamakla da eleştiriyorlar.

Bir diğer can sıkıcı konu ise tazminat sistemidir. ABD'de Yapay Zekayı Ölçeklendirmek için işgücü sağlayan yüksek vasıflı kişilerin bile çok az söz hakkı var. Daha önce bahsettiğimiz Matt adında doktora sahibi bir müteahhit, açıklanamaz bir şekilde platformdan atıldı.

Ücretlendirme, iş miktarına değil kalite değerlendirmelerine dayanır ve Scale AI nihai kontrolü elinde tutar. Ödeme zamanı geldiğinde bile müşterilerin onaylaması zaman aldığı için gecikebilir.

Ödemelerde nicelik yerine kaliteye dayalı olmak, bu aşamada şirket için kritik bir faktör olan AI'nın maliyetleri kontrol etmesine yardımcı olur.

Scale AI, odağını ucuz iş gücü sağlayan offshore pazarlardan ABD'ye kaydırdıkça maliyet kontrolü daha da zorlaşıyor. The Information tarafından elde edilen mali verilere göre Scale AI'nin brüt kar marjı (insan işçilere ödenen maliyetler dahil) 59'deki %2022'dan 49'te %2023'a düştü.

Eş zamanlı olarak Scale AI, yatırımcılara maliyetleri düşürmek için çalıştıklarını bildirdi. Şirket, brüt kar marjında ​​bu yıl yüzde 5 puanlık bir artış öngörüyor ve 60 yılına kadar bu oranın yüzde 2025 olmasını hedefliyor.

Scale AI, "verimli uzmanların" tanımlanmasını otomatikleştirmek için dahili araçları kullanarak, modellerin manuel olarak eğitilme maliyetini azaltarak ve insan iş gücü verimliliğini artırmak için bilgisayar tarafından oluşturulan verilere güvenerek maliyetleri düşürmeyi hedeflediğini belirtti.

Bir başka maliyet tasarrufu önlemi, dahili personelin küçültülmesini içerir (Scale AI'daki resmi çalışanlara atıfta bulunan "paralı askerlerden" farklıdır). Şubat 2023'te Scale AI, yapay zeka patlaması ve Silikon Vadisi'ndeki işten çıkarmaların ortasında bir fırsat yakaladı ve iş gücünü %20 oranında azalttı.

Scale AI, maliyet düşürme çabalarının yanı sıra işini de genişletiyor.

Çalışanların muhalefetine rağmen Scale AI, hükümetlerle çalışmama taahhüdünden vazgeçti. Yakın zamanda kurucu ortak Alexander Wang, Washington'da bir ABD Ordusu generalinin yanında göründü ve şirketin hükümet sözleşmelerinden yılda 100 milyon dolardan fazla kazandığını gösterdi. Wang ayrıca kendi geniş dil modellerini geliştirmeye istekli yetkililerle kapalı kapılar ardında toplantılar yapmak üzere Katar'ı da ziyaret etti.

Scale AI, yapay zeka üreticileri için bol miktarda insan kaynağı sağlamanın ötesinde, yapay zeka tarafından oluşturulan sentetik veri kümeleri sunar; yapay zekayı eğitmek için yapay zeka tarafından oluşturulan veriler, yapay zeka modeli eğitiminde artan talepleri karşılar.

Şu anda "yüksek kaliteli insanlar", Scale AI'nin hayati "kaynağı" olmaya devam ediyor ve şirket, bu en iyi performans gösterenleri yetiştirmek için adımlar atıyor.

Scale AI, Teksas'ın Austin ve Jacksonville, Florida'da düzinelerce "seçkin işçiyi" katılmaya davet eden birkaç günlük atölye çalışmalarına ev sahipliği yaptı.

Austin atölyesinden bir katılımcı, Alphabet'in Bard chatbot'uyla ilgili olduğu bildirilen bir projede yer alan yaklaşık 50 eğitmenden bahsetti. Çeşitli sorulara verilen yanıtları tartıştılar ve hatta akşamları birlikte karaokenin tadını çıkardılar.

Quasi, Jacksonville'de üniversite profesörleri, doktora öğrencileri, yazarlar ve podcast sunucularıyla karşılaştı. "Altı saat boyunca aralıksız çalıştık ve ardından bir kadeh şarabın tadını çıkardık."

"Herkes büyük dil modellerinin geliştirilmesi konusunda heyecan duyuyor. Ancak hiç kimse yaptığımız iş nedeniyle kimin işini kaybedebileceğinden bahsetmiyor."

İronik bir şekilde, yüz binlerce insan yapay zekanın performansını artırmak için çalışıyor. Ancak yapay zeka yeterince yetkin hale geldiğinde, bu çalışanlar ilk değiştirilecekler arasında olabilir. Sonuçta, eğer yapay zeka kendi kendine yeterli hale gelebiliyorsa, neden saati 40 dolar olan 'yüksek zekalı emeğe' güvenelim ki?