Telegram Group & Telegram Channel
Миллиарды на "корме" для технологий

Когда компания хочет создать мощное ИИ-решение, ей нужно сделать две вещи:
1. Получить хренову тучу данных.
2. Удостовериться, что эти данные адекватного качества, и их можно использовать для обучения модели.
Понятно, что еще нужно разработать модель, обучать её, контролировать и улучшать, а ещё завернуть всё это дело в обёртку продукта. Но это уже так, мелочи, хех.

Так вот, в мире есть специальные компании, которые зарабатывают огромные деньги на решение этих двух задач, и особенно на п.2.

Самая крупная из таких компаний называется Scale AI. Её в 22 года основал отчислившийся из MIT Александр Вонг. В 2021 году, когда Вонгу было 24 года, Scale AI оценили в >7 млрд $, а сам Александр стал самым молодым миллиардером из числа self-made (наследники и прочие "дети отцов" не в счёт).

Однако, Scale AI появился благодаря не AI-буму, а беспилотным авто. В 2019-2020 годах Гуглы, Уберы и автомобильные концерны активно развивали свои беспилотные юниты. Чтобы научить машину ездить без водителя, куче сотрудников сначала нужно обработать сотни тысяч транспортных кадров - буквально очертить мышкой автомобили, пешеходов, здания, светофоры и т.д. Причем сделать это нужно тщательно и аккуратно, так что задача отнимала дофига времени и трудозатрат, выраженных в деньгах. Scale AI создала специальное ПО, распознающее объекты на таких фотках. Это ПО сносно справлялось с большой частью кадров, а остальные отправлялись кожаным аутсорсерам.

Бизнес рос, а аутсорсеры отъедали свой кусочек маржи. Поэтому Scale AI решила выстроить свою сеть дешевых разметчиков. Для этого создали дочернюю структуру Remotasks, которая запрягала индийцев, филиппинцев, нигерийцев и прочих инглиш-спикинг жителей "третьего мира" на разметку изображений.

В 2022-2023 годах по понятным причинам у Scale AI случился квантовый скачок бизнеса. Сейчас стартап является ключевым поставщиком размеченных данных для OpenAI, Google, Amazon и других разработчиков с собственными ИИ-моделями. Также в клиентах числятся автомобильные концерны, компании из кибербеза и вообще, львиная доля американского технологического сектора. Еще Вонг тесно сотрудничает с американской военкой и вхож во многие кабинеты. Из-за этого 27-летнего молодого человека с китайскими корнями иногда называют "самым влиятельным стартапером из Долины" и "вторым после Сэма Альтмана человеком в AI" (ну, их тех, кто публичен).

А в Remotasks сейчас трудятся около 250 тыс. фрилансеров из различных небогатых стран. Периодически компанию обвиняют в эксплуатации туземцев за еду. Тот громкий скандал с психотравмами кенийских разметчиков был связан с другим подрядчиком, но у Remotasks были похожие обвинения. Видимо, именно поэтому Scale AI выделил свой аутсорсный юнит в отдельный бренд, а сам чинно-благородно пилит софт из Сан-Франциско.

Дизраптор



group-telegram.com/disruptors_official/1923
Create:
Last Update:

Миллиарды на "корме" для технологий

Когда компания хочет создать мощное ИИ-решение, ей нужно сделать две вещи:
1. Получить хренову тучу данных.
2. Удостовериться, что эти данные адекватного качества, и их можно использовать для обучения модели.
Понятно, что еще нужно разработать модель, обучать её, контролировать и улучшать, а ещё завернуть всё это дело в обёртку продукта. Но это уже так, мелочи, хех.

Так вот, в мире есть специальные компании, которые зарабатывают огромные деньги на решение этих двух задач, и особенно на п.2.

Самая крупная из таких компаний называется Scale AI. Её в 22 года основал отчислившийся из MIT Александр Вонг. В 2021 году, когда Вонгу было 24 года, Scale AI оценили в >7 млрд $, а сам Александр стал самым молодым миллиардером из числа self-made (наследники и прочие "дети отцов" не в счёт).

Однако, Scale AI появился благодаря не AI-буму, а беспилотным авто. В 2019-2020 годах Гуглы, Уберы и автомобильные концерны активно развивали свои беспилотные юниты. Чтобы научить машину ездить без водителя, куче сотрудников сначала нужно обработать сотни тысяч транспортных кадров - буквально очертить мышкой автомобили, пешеходов, здания, светофоры и т.д. Причем сделать это нужно тщательно и аккуратно, так что задача отнимала дофига времени и трудозатрат, выраженных в деньгах. Scale AI создала специальное ПО, распознающее объекты на таких фотках. Это ПО сносно справлялось с большой частью кадров, а остальные отправлялись кожаным аутсорсерам.

Бизнес рос, а аутсорсеры отъедали свой кусочек маржи. Поэтому Scale AI решила выстроить свою сеть дешевых разметчиков. Для этого создали дочернюю структуру Remotasks, которая запрягала индийцев, филиппинцев, нигерийцев и прочих инглиш-спикинг жителей "третьего мира" на разметку изображений.

В 2022-2023 годах по понятным причинам у Scale AI случился квантовый скачок бизнеса. Сейчас стартап является ключевым поставщиком размеченных данных для OpenAI, Google, Amazon и других разработчиков с собственными ИИ-моделями. Также в клиентах числятся автомобильные концерны, компании из кибербеза и вообще, львиная доля американского технологического сектора. Еще Вонг тесно сотрудничает с американской военкой и вхож во многие кабинеты. Из-за этого 27-летнего молодого человека с китайскими корнями иногда называют "самым влиятельным стартапером из Долины" и "вторым после Сэма Альтмана человеком в AI" (ну, их тех, кто публичен).

А в Remotasks сейчас трудятся около 250 тыс. фрилансеров из различных небогатых стран. Периодически компанию обвиняют в эксплуатации туземцев за еду. Тот громкий скандал с психотравмами кенийских разметчиков был связан с другим подрядчиком, но у Remotasks были похожие обвинения. Видимо, именно поэтому Scale AI выделил свой аутсорсный юнит в отдельный бренд, а сам чинно-благородно пилит софт из Сан-Франциско.

Дизраптор

BY Дизраптор




Share with your friend now:
group-telegram.com/disruptors_official/1923

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The War on Fakes channel has repeatedly attempted to push conspiracies that footage from Ukraine is somehow being falsified. One post on the channel from February 24 claimed without evidence that a widely viewed photo of a Ukrainian woman injured in an airstrike in the city of Chuhuiv was doctored and that the woman was seen in a different photo days later without injuries. The post, which has over 600,000 views, also baselessly claimed that the woman's blood was actually makeup or grape juice. "There are several million Russians who can lift their head up from propaganda and try to look for other sources, and I'd say that most look for it on Telegram," he said. For example, WhatsApp restricted the number of times a user could forward something, and developed automated systems that detect and flag objectionable content. He adds: "Telegram has become my primary news source." "There are a lot of things that Telegram could have been doing this whole time. And they know exactly what they are and they've chosen not to do them. That's why I don't trust them," she said.
from de


Telegram Дизраптор
FROM American