Крупные компании, занимающиеся искусственным интеллектом, обещают автоматизированное будущее, но многие из их продуктов опираются на маркированные данные обучения, поступающие из Масштаб AI, стартап, который подчеркивает тесную связь машинного обучения между людьми-подрядчиками и алгоритмами.
Трехлетний стартап объявил в понедельник, что закрыл раунд финансирования Series C стоимостью 100 млн. Долл. США под руководством Фонда учредителей при участии Accel, Coatue Management, Index Ventures, Spark Capital, Thrive Capital, основателей Instagram Кевина Систрома и Майка Кригера и Генеральный директор Quora Адам д'Анджело. Отчет в Bloomberg Подробно, что это финансирование принесет Scale оценку более 1 млрд долларов.
«В целом, ИИ и машинное обучение растут так быстро, как область, поэтому целесообразно увеличить эту сумму, что позволит нам извлечь выгоду из наших амбиций», – заявил в интервью TechCrunch 22-летний руководитель компании Александр Ван. , «Мы не хотим постоянно нуждаться в привлечении капитала, поэтому в идеале это последний сбор средств для нас».
По словам Вана, в Scale работает около 100 человек, но его ограниченный штатный персонал – это небольшая часть человеческой силы, стоящей за услугами, которые предлагает Scale. Стартап имеет около 30 000 подрядчиков, помогающих в процессе маркировки. «Люди очень важны для того, что мы делаем, потому что они там, чтобы убедиться, что все данные, которые мы предоставляем, действительно высокого качества», – говорит Ван.
Компании предоставляют Scale данные через свой API, а стартап направляет свои ресурсы на маркировку текста, аудио, изображений и видео, чтобы можно было обучить модели машинного обучения своих клиентов.
Клиентами стартапа являются Waymo, OpenAI, Airbnb и Lyft.
Для клиента, работающего с автономными данными вождения, услуги Scale могут означать снятие собранных видеокадров и ручное сегментирование отдельных автомобилей, людей или других препятствий. Для другого клиента это может означать создание языковых связей на основе здравого смысла, чтобы модели обработки естественного языка могли понимать язык в контексте.
«Человеческая проницательность» может помочь минимизировать смещение маркировки и предоставить клиентам более точные и точные данные, хотя, как и почти со всеми стартапами ИИ, надежда состоит в том, что эти выводы постепенно откроют будущее, в котором эти люди будут полагаться на людей. петля будет уменьшена. Тем временем, Scale находится среди армии подрядчиков, которые могут стать ключом к наращиванию интеллекта в области машинного обучения в Силиконовой долине.
«AI-компании будут приходить и уходить, когда они соревнуются, чтобы найти наиболее эффективные приложения машинного обучения. Масштабный ИИ будет длиться со временем, потому что он обеспечивает базовую инфраструктуру для наиболее важных игроков в космосе », – заявил партнер Фонда основателей и бывший советник Трампа Питер Тиль.