Matt, một người Mỹ có bằng tiến sĩ. trong lĩnh vực Truyền thông, gần đây đã bắt đầu sự nghiệp tự do với Scal AI, làm việc tại các mô hình đào tạo AI tại nhà.

Nhưng bây giờ Matt có phải là một lập trình viên AI được kính trọng không? Không hẳn. Công việc của anh ấy khá nhàm chán: anh ấy làm việc trong hệ thống của Scal AI, xem xét các phản hồi của AI từ góc độ của người dùng để đảm bảo độ chính xác và đưa ra phản hồi. Ví dụ: anh ấy có thể xác minh những phản hồi nào từ ChatGPT có thể nhận được phản hồi tiêu cực của người dùng khi đào tạo AI để Google đặt chuyến bay.

Bản thân AI quy mô không tạo ra các mô hình lớn; thay vào đó, nó hợp tác với các nhà sản xuất AI lớn như Alphabet, OpenAI, Meta và các nhà sản xuất khác, cung cấp "sự giám sát của con người".

Tuy nhiên, nguồn lao động giá rẻ từ những nơi như Châu Phi, Ấn Độ và Philippines không còn đủ để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Do đó, Scal AI đã bắt đầu thu hẹp quy mô hoạt động ở nước ngoài và hiện đang tuyển dụng hàng trăm nghìn công nhân trong nước ở Hoa Kỳ, bao gồm cả những cá nhân có trình độ học vấn cao như Matt.

Được thành lập cách đây 1 năm, công ty chú thích dữ liệu quy mô lớn này gần đây đã hoàn thành vòng tài trợ Series F trị giá 1 tỷ USD vào tháng XNUMX, do Accel dẫn đầu với sự tham gia của các gã khổng lồ toàn cầu như Amazon, Intel, AMD, Cisco, Meta và Tiger Global. Công ty dự kiến ​​​​doanh thu của mình sẽ vượt quá XNUMX tỷ USD trong năm nay, định vị mình là một trong những công ty tạo doanh thu hàng đầu trong lĩnh vực AI sáng tạo.

Mức định giá mới nhất của nó đã tăng lên 13.8 tỷ USD, đánh dấu một thành tựu đáng kể trong số các công ty khởi nghiệp AI và vượt qua Hugging Face nổi bật ở Thung lũng Silicon, công ty đã đạt được mức định giá 4.5 tỷ USD sau vòng cấp vốn vào tháng 18 năm ngoái. Việc định giá hiện đặt nó gần hơn với xAI của Elon Musk, công ty đã đạt mức định giá XNUMX tỷ USD trong vòng cấp vốn mới nhất.

AI quy mô, công ty sử dụng con người để làm những công việc nặng nhọc cho AI, đã trở thành một kho vũ khí quan trọng trong cuộc đua AI ngày nay.

Khi nói về "đào tạo mô hình quy mô lớn", chúng tôi hình dung ra hàng nghìn con chip tiên tiến điều khiển các mô hình lớn để phân tích hàng trăm tỷ byte văn bản. Tuy nhiên, đây chỉ là bước chuẩn bị đầu tiên.

Nhưng chỉ dựa vào điều này là không đủ để đảm bảo các hệ thống như Claude của Anthropic, ChatGPT của OpenAI, Llama của Meta và Bard của Google cung cấp câu trả lời chính xác theo phong cách giống con người.

Để đạt được điều này, bước thứ hai là cần thiết: tinh chỉnh. Điều này đòi hỏi nỗ lực đáng kể của con người, được các nhà sản xuất AI sử dụng nội bộ hoặc có nguồn gốc từ các công ty như Scal, Surge AI, Labelbox, Telus International và các công ty khác. Các công ty này cung cấp cho các nhóm lớn để viết những câu trả lời lý tưởng cho chatbot của khách hàng, nắm giữ các bot để đưa ra những câu trả lời "hoàn hảo" hơn.

Các công ty cung cấp dịch vụ chú thích dữ liệu cho mô hình AI không hoàn toàn mới; làn sóng cuối cùng đã nâng đỡ những công ty như vậy là lĩnh vực xe tự lái.

Thang AI được thành lập vào năm 2016. Trên thực tế, Thang AI có mối quan hệ sâu sắc với OpenAI ngay từ khi thành lập, được ươm tạo trong chương trình ngựa đua khởi nghiệp của Y Combinator, nhận được sự hỗ trợ từ YC ngay cả trước khi chương trình kết thúc. Vào thời điểm đó, chủ tịch của YC là Sam Altman, người sau này đồng sáng lập OpenAI.

Hồi đó, trước khi “Trận chiến ngàn mô hình” bắt đầu, AI quy mô lần đầu tiên đón đầu làn sóng công nghệ lái xe tự động điên cuồng càn quét khắp Thung lũng Silicon. Để đạt được khả năng lái xe tự động, cần phải đào tạo các thuật toán AI và không có công ty gia công nào khác có khả năng chú thích hình ảnh 3D do radar và cảm biến của xe tự hành tạo ra vào thời điểm đó.

Ban đầu, các kỹ sư AI của Scale đã dành vài tháng để phát triển sản phẩm chú thích 3D cho công ty khởi nghiệp giao hàng tự động Nuro. Chẳng bao lâu sau, Waymo của Alphabet, Cruise của General Motors và thậm chí cả Apple đã trở thành khách hàng của Scal AI.

Vào cuối năm 2017, Scal AI đã thuê hơn 1,000 người chú thích, chủ yếu ở Philippines. Trung bình, những công nhân hợp đồng này kiếm được 1.5 USD/giờ và làm việc 10 giờ/tuần.

Đến năm 2019, OpenAI cũng đã thành lập được vài năm, tập trung chủ yếu vào phát triển AI mô hình lớn, sau đó trở thành khách hàng của Scal AI. Tuy nhiên, vào thời điểm đó, các mô hình AI lớn không phải là nguồn doanh thu chính cho AI quy mô.

Khi sự cường điệu xung quanh công nghệ lái xe tự động dần lắng xuống và thị trường trở lại hợp lý, AI của quy mô phải đối mặt với một cuộc khủng hoảng. Đến năm 2022, tốc độ tăng trưởng doanh thu của Scal AI đã giảm 50%, khiến các nhà đầu tư thất vọng.

Tuy nhiên, đến cuối năm 2022, OpenAI phát hành ChatGPT và Scal AI bất ngờ hồi sinh.

Ngoài OpenAI, Scal AI còn hợp tác với Meta và Alphabet, công ty mẹ của Google, trong các sáng kiến ​​mô hình lớn. Doanh thu của công ty đã tăng từ 227 triệu USD vào năm 2022 lên 680 triệu USD vào năm 2023.

Nắm bắt đỉnh cao của làn sóng này, Scal AI đặt mục tiêu tăng trưởng doanh thu 206% cho năm 2024 và đặt mục tiêu đạt được lợi nhuận.

Tại thời điểm này, AI quy mô đã bắt đầu thực hiện những thay đổi. Lao động giá rẻ từ nước ngoài chỉ có thể xử lý các công việc cơ bản, nhưng các sản phẩm được thúc đẩy bởi các mô hình lớn về viết, lập trình và kiến ​​thức chuyên ngành đang bùng nổ. AI quy mô cần nâng cấp lực lượng lao động của mình.

Trong bài thuyết trình với nhà đầu tư, Scal cho biết họ đang xây dựng cơ sở hạ tầng AI quan trọng, nhằm mục đích trở thành “xưởng dữ liệu AI”, gợi nhớ đến các công ty bán dẫn. Người sáng lập công ty cũng đã công khai nhấn mạnh sự đóng góp của các cá nhân có bằng tiến sĩ, bác sĩ, luật sư và những người khác trong việc đào tạo hệ thống AI: “Chúng tôi cần những bộ óc giỏi nhất và thông minh nhất để đóng góp dữ liệu”.

Theo báo cáo của Rest of World, Scal AI gần đây đã đóng cửa các địa điểm của nhà thầu ở Kenya, Nigeria và Pakistan. Công ty hiện đang tập trung tuyển dụng những cá nhân có tay nghề cao tại Mỹ để hỗ trợ đào tạo những người mẫu lớn.

Khoảng 300,000 người đang chờ đợi nhiệm vụ thông qua các nhóm hoạt động của Outlier, công ty con của Scal AI.

Những “lính đánh thuê” AI ở Mỹ có quy mô không hề rẻ, với mức lương trung bình mỗi giờ lên tới 40 USD. Tuy nhiên, công việc vẫn mang cảm giác “cằn nhằn”.

Melissa Quashie đến từ Massachusetts kiếm được 40 đô la mỗi giờ với tư cách là biên tập viên và biên tập viên tự do tại Scal AI. Nhiệm vụ của cô bao gồm đánh giá các phản hồi khác nhau do các mô hình lớn tạo ra, đánh giá cách các mô hình trả lời câu hỏi và đánh giá chất lượng của các phản hồi.

Đối với Quashie, làm việc tại Scal AI có cảm giác giống như "trò chơi điện tử ngu ngốc nhất mà tôi từng chơi". Cô từng dành hai giờ để viết "kế hoạch bữa ăn ba ngày" chỉ để cải thiện câu trả lời cho chatbot.

Hơn nữa, với việc AI quy mô tích lũy được một lực lượng lao động lớn, cán cân cung cầu đã bắt đầu nghiêng đi. Thông thường, các nhiệm vụ do Scal AI phân phối không đủ để đáp ứng nhu cầu từ “lính đánh thuê” của nó. Nhiều người nhận thấy rằng mặc dù công việc có thời gian làm việc linh hoạt và mức lương hấp dẫn nhưng vẫn có những khoảng thời gian dài họ không có việc gì làm. Theo các cuộc phỏng vấn của The Information với 10 nhà thầu AI quy mô, hầu hết đều có chung những phàn nàn.

Có lẽ sự mở rộng nhanh chóng của công ty trong làn sóng AI đã dẫn đến những vấn đề này. AI quy mô dường như tập trung vào việc làm hài lòng khách hàng hơn là trải nghiệm làm việc của lực lượng lao động. Ngoài những lời phàn nàn về việc đào tạo không đầy đủ và hệ thống thường xuyên gặp sự cố, công nhân còn chỉ trích công ty không cung cấp đủ nhiệm vụ.

Một vấn đề khó chịu khác là hệ thống đền bù. Ngay cả những cá nhân có tay nghề cao cung cấp lao động cho Scal AI ở Mỹ cũng ít có tiếng nói. Một nhà thầu, được đề cập trước đó, một tiến sĩ tên là Matt, đã bị đuổi khỏi sân ga một cách khó hiểu.

Việc trả lương không dựa trên số lượng công việc mà dựa trên đánh giá chất lượng và AI quy mô giữ quyền kiểm soát cuối cùng. Ngay cả khi đến hạn thanh toán, việc thanh toán có thể bị chậm trễ do khách hàng mất thời gian để xác nhận.

Dựa trên chất lượng thay vì số lượng thanh toán giúp Scal AI kiểm soát chi phí, đây là yếu tố quan trọng đối với công ty trong giai đoạn này.

Khi AI của quy mô chuyển trọng tâm từ các thị trường nước ngoài cung cấp lao động giá rẻ sang Mỹ, việc kiểm soát chi phí trở nên khó khăn hơn. Theo dữ liệu tài chính mà The Information thu được, tỷ suất lợi nhuận gộp của Scal AI (bao gồm cả chi phí trả cho nhân công) đã giảm từ 59% vào năm 2022 xuống 49% vào năm 2023.

Đồng thời, Scal AI đã thông báo cho các nhà đầu tư rằng họ đang nỗ lực giảm chi phí. Công ty dự báo tỷ suất lợi nhuận gộp tăng 5 điểm phần trăm trong năm nay, hướng tới mục tiêu 60% vào năm 2025.

AI của quy mô cho biết họ nhằm mục đích cắt giảm chi phí bằng cách sử dụng các công cụ nội bộ để tự động nhận dạng "các chuyên gia hiệu quả", giảm chi phí cho các mô hình đào tạo thủ công và dựa vào dữ liệu do máy tính tạo ra để nâng cao hiệu quả lao động của con người.

Một biện pháp tiết kiệm chi phí khác bao gồm cắt giảm nhân sự nội bộ (khác với "lính đánh thuê", ám chỉ nhân viên chính thức tại Scal AI). Vào tháng 2023 năm 20, Scale AI đã nắm bắt được cơ hội trong bối cảnh bùng nổ AI và tình trạng sa thải nhân viên ở Thung lũng Silicon, cắt giảm XNUMX% lực lượng lao động của mình.

Ngoài nỗ lực cắt giảm chi phí, Scal AI đang mở rộng hoạt động kinh doanh của mình.

Bất chấp sự phản đối của nhân viên, Scal AI đã từ bỏ cam kết không làm việc với chính phủ. Gần đây, người đồng sáng lập Alexander Wang đã xuất hiện cùng với một tướng quân đội Hoa Kỳ ở Washington, cho thấy công ty kiếm được hơn 100 triệu USD hàng năm từ các hợp đồng của chính phủ. Wang cũng đến thăm Qatar để họp kín với các quan chức mong muốn phát triển mô hình ngôn ngữ lớn của riêng họ.

Ngoài việc cung cấp nguồn nhân lực dồi dào cho các nhà sản xuất AI, Scal AI còn cung cấp các bộ dữ liệu tổng hợp do AI tạo ra—dữ liệu do AI tạo ra để đào tạo AI, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng trong đào tạo mô hình AI.

Hiện tại, “con người chất lượng cao” vẫn là “tài nguyên” quan trọng của Scal AI và công ty đang thực hiện các bước để nuôi dưỡng những người có thành tích xuất sắc này.

Tại Austin và Jacksonville, Florida, Texas, Scal AI đã tổ chức các hội thảo kéo dài vài ngày mời hàng chục "công nhân ưu tú" tham gia.

Một người tham dự hội thảo ở Austin đã đề cập đến khoảng 50 giảng viên tham gia vào một dự án được cho là có liên quan đến chatbot Bard của Alphabet. Họ thảo luận về các câu trả lời được viết cho nhiều gợi ý khác nhau và thậm chí còn cùng nhau hát karaoke vào buổi tối.

Tại Jacksonville, Quasi gặp gỡ các giáo sư đại học, nghiên cứu sinh tiến sĩ, nhà văn và người dẫn chương trình podcast. “Chúng tôi làm việc liên tục trong sáu tiếng đồng hồ và sau đó thưởng thức một ly rượu vang”.

"Mọi người đều hào hứng với việc cải thiện các mô hình ngôn ngữ lớn. Nhưng không ai nói về việc ai có thể mất việc vì công việc chúng tôi đang làm."

Trớ trêu thay, hàng trăm nghìn người đang làm việc cho AI để nâng cao hiệu suất của nó. Tuy nhiên, khi AI trở nên đủ thành thạo, những công nhân này có thể nằm trong số những người đầu tiên bị thay thế. Suy cho cùng, nếu AI có thể tự cung tự cấp thì tại sao phải dựa vào 'lao động trí tuệ cao' với chi phí 40 USD/giờ?