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编辑：小王

在人工智能的浪潮中,一家名为Scale AI的公司正悄然崛起。
这家成立仅8年的初创公司,凭借为AI模型供应数据标注和演习做事,在2023年5月完成了10亿美元的F轮融资,估值飙升至138亿美元。
这一数字不仅超越了硅谷明星公司Hugging Face的45亿美元估值,乃至靠近埃隆·马斯克(Elon Musk)的xAI最新180亿美元估值。

Scale AI的商业模式看似大略:为AI公司供应"人类"。
但这个大略的模式背后,却蕴含着AI发展的核心痛点和巨大商机。

从自动驾驶到大措辞模型:Scale AI的华美转身

Scale AI成立于2016年,最初紧张为自动驾驶公司供应数据标注做事。
公司创始人亚历山大·王(Alexandr Wang)当时还是麻省理工学院的一逻辑学生,他敏锐地创造了自动驾驶技能对数据标注的巨大需求。

在短短几个月内,Scale AI就为自动配送初创公司Nuro开拓出了3D标注产品。
很快,Alphabet旗下的Waymo、通用汽车的Cruise,乃至苹果公司都成为了Scale AI的客户。
到2017年底,Scale AI已经在菲律宾雇佣了1000多名标注员,以每小时1.5美元的低廉人为为客户供应做事。

然而,随着自动驾驶技能热潮的退却,Scale AI在2022年遭遇了增长危急。
但就在这个节骨眼上,OpenAI发布了ChatGPT,为Scale AI带来了新的机遇。
公司迅速调度计策,将重心转向为大措辞模型供应演习做事。
这一转型极为成功,Scale AI的收入从2022年的2.27亿美元暴增至2023年的6.8亿美元。

高学历"AI演习师":新兴职业的机遇与寻衅

随着业务重心的转移,Scale AI也开始改变其人力资源策略。
过去依赖的外洋廉价劳动力已经无法知足演习高等AI模型的需求。
公司开始在美国本土招募高学历人才,包括博士、年夜夫、状师等专业人士,以提升AI模型在写作、编程和专业知识方面的能力。

这一策略为许多高学历人士带来了新的就业机会。
例如,拥有通信博士学位的马特就成为了Scale AI的一名"AI演习师"。
他的事情是浏览AI模型给用户的各种回答,判断AI是否出错,并供应反馈。
虽然这份事情听起来有些单调,但均匀时薪高达40美元,远高于传统的数据标注事情。

然而,这份新兴职业也面临着诸多寻衅。
许多"AI演习师"抱怨事情呆板乏味,缺少造诣感。
例如,编辑梅丽莎·夸西(Melissa Quashie)将在Scale AI的事情形容为"我玩过的最呆的电子游戏"。
此外,事情量不稳定、培训不敷、系统常常崩溃等问题也让许多人感到沮丧。

更令人担忧的是薪酬结算问题。
Scale AI根据事情质量而非事情量来支付报酬,而质量评判的终极阐明权节制在公司手中。
这导致许多演习师感到缺少话语权,乃至可能由于客户迟迟不确认而无法及时得到应得的报酬。

人类VS人工智能:Scale AI的商业模式能持续多久?

Scale AI的成功引发了一个有趣的悖论:数以十万计的人类在为AI打工,目的是让AI变得更加智能。
然而,当AI足够精良时,这些"人类苦力"会不会成为第一批被淘汰的工具?

这个问题不仅关乎"AI演习师"们的职业前景,也直接影响到Scale AI商业模式的可持续性。
目前,Scale AI正在采纳多项方法来应对这一寻衅:

拓展业务范围:除了为AI公司供应人力资源,Scale AI还开始涉足政府条约和国际市场。
公司每年从政府条约中得到超过1亿美元的收入,并积极与卡塔尔等国家互助开拓本地化的大措辞模型。
开拓AI天生的合成数据集:为了知足AI模型演习中不断增长的数据需求,Scale AI开始供应由AI天生的数据集,用于演习其他AI模型。
提高运营效率:公司正在开拓内部工具,以自动识别"高效专家",并利用打算机天生的数据来提高人类事情的效率。
掌握本钱:Scale AI在2023年2月裁员20%,以应对宏不雅观经济压力和硅谷裁员潮。

只管如此,Scale AI的毛利率仍从2022年的59%低落到了2023年的49%。
公司向投资者承诺,将在未来两年内将毛利率提升至60%,但这一目标的实现还有待不雅观察。

道德困境:AI发展中的人性考量

Scale AI的商业模式也引发了一系列道德问题。
首先,公司将大量事情外包给发展中国家的低薪工人,这种做法是否公正?其次,随着AI能力的提升,那些为AI"打工"的人类终极会不会失落去事情?

更深层次的问题是,我们是否该当完备依赖人工智能来办理问题?在杰克逊维尔的一次研讨会上,一位参与者道出了许多人的担忧:"我们是否正在培养一个可能终极取代我们的系统?"

这些问题不仅关乎Scale AI一家公司,更涉及全体AI家当的未来发展方向。
如何在推动技能进步的同时,保护人类的就业权柄和肃静,将是全体社会须要共同面对的寻衅。

Scale AI的未来:机遇与寻衅并存

只管面临各类寻衅,Scale AI的未来仍充满机遇。
公司估量2024年收入将增长206%,并有望实现盈利。
这一年夜志勃勃的目标反响了AI行业的巨大潜力,也彰显了Scale AI在行业中的领先地位。

然而,要实现这一目标,Scale AI还须要战胜诸多障碍:

技能创新:随着AI技能的快速发展,Scale AI须要不断创新,开拓新的工具和方法来提高数据标注和模型演习的效率。
人才竞争:吸引和留住高质量的AI演习师将成为公司的关键寻衅。
如何在保持本钱掌握的同时,为员工供应有竞争力的薪酬和良好的事情体验,将是Scale AI须要平衡的难题。
竞争压力:随着AI行业的快速发展,越来越多的公司进入这一领域。
Scale AI须要持续提升自身上风,以保持市场领先地位。
道德与合规:随着AI在各行各业的运用不断深入,干系的伦理和法律问题也日益凸显。
Scale AI须要在推动技能发展的同时,确保其业务实践符合道德标准和法律法规。
国际化计策:虽然Scale AI已经开始在环球范围内拓展业务,但如何应对不同国家和地区的政策法规、文化差异等寻衅,将是公司国际化过程中须要战胜的难题。

结语:人机协作的未来蓝图

Scale AI的崛起不仅揭示了AI家当的巨大潜力,也为我们描述了一幅人机协作的未来蓝图。
在这幅蓝图中,人类不再是被动地等待被AI取代,而是主动参与到AI的演习和完善过程中,成为技能进步的推动者。

然而,这幅蓝图的实现还须要我们共同努力。
我们须要思考如何平衡技能进步和人类福祉,如何在AI时期重新定义事情的代价和意义,以及如何确保技能发展的成果能够公正地惠及每一个人。

Scale AI的故事提醒我们,在拥抱AI带来的机遇的同时,我们也不能忽略个中的寻衅和风险。
只有在推动技能创新和保护人类利益之间找到平衡,我们才能真正构建一个人机和谐共处的美好未来。

在这个快速变革的时期,Scale AI的发展轨迹无疑值得我们持续关注。
它不仅代表了一家公司的发展,更折射出全体AI家当的发展趋势和未来方向。
无论你是技能爱好者、投资者,还是对未来职业发展感兴趣的普通人,Scale AI的故事都为我们供应了一个独特的视角,帮助我们更好地理解和应对AI时期的机遇与寻衅。

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