Las grandes empresas de inteligencia artificial prometen un futuro automatizado, pero muchos de sus productos se basan en los datos de entrenamiento etiquetados que provienen de Scale AI, una startup que destaca el vínculo íntimo del aprendizaje automático entre contratistas humanos y algoritmos.
La startup de tres años anunció el lunes que había cerrado una ronda de financiación Serie C de $ 100 millones dirigida por Founders Fund con la participación de Accel, Coatue Management, Index Ventures, Spark Capital, Thrive Capital, los fundadores de Instagram Kevin Systrom y Mike Krieger y El CEO de Quora, Adam d'Angelo. Un informe en Bloomberg detalla que este financiamiento hará que la valoración de Scale supere los $ 1 mil millones.
“En general, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están creciendo tan rápido como un campo, por lo que es apropiado aumentar esta cantidad que nos permitirá capitalizar nuestras ambiciones”, dijo el ejecutivo de 22 años de la compañía, Alexandr Wang, a TechCrunch en una entrevista. . “No queremos estar en el negocio de la necesidad constante de recaudar capital, por lo que idealmente esta es la última recaudación de fondos para nosotros”.
Según Wang, Scale tiene alrededor de 100 empleados, pero su limitado personal a tiempo completo es una pequeña fracción del poder humano detrás de los servicios que ofrece Scale. La startup cuenta con casi 30,000 contratistas que ayudan en el proceso de etiquetado. “Los humanos son bastante críticos para lo que estamos haciendo porque están allí para asegurarse de que todos los datos que proporcionamos sean realmente de alta calidad”, dice Wang.
Las empresas proporcionan a Scale datos a través de su API y la startup pone sus recursos a trabajar etiquetando el texto, el audio, las imágenes y el video para que los modelos de aprendizaje automático de sus clientes puedan recibir capacitación.
Los clientes de la startup incluyen Waymo, OpenAI, Airbnb y Lyft.
Para un cliente que trabaja con datos de conducción autónomos, los servicios de Scale pueden significar tomar fotogramas de video recopilados y segmentar manualmente automóviles individuales, humanos u otros obstáculos. Para otro cliente, puede significar hacer conexiones de lenguaje de sentido común para garantizar que los modelos de procesamiento de lenguaje natural puedan entender el lenguaje en contexto.
Sin embargo, el “conocimiento humano” puede ayudar a minimizar el sesgo de etiquetado y proporcionar a los clientes datos más precisos y precisos, como ocurre con casi todas las nuevas empresas de IA, la esperanza es que estos conocimientos lleven gradualmente a un futuro en el que la confianza en estos humanos -el bucle se reducirá. Mientras tanto, Scale se sienta sobre un ejército de contratistas que podrían tener la clave para aumentar la inteligencia de aprendizaje automático de Silicon Valley.
“Las compañías de inteligencia artificial irán y vendrán mientras compiten para encontrar las aplicaciones más efectivas de aprendizaje automático. La IA de escala durará con el tiempo porque proporciona una infraestructura central a los jugadores más importantes en el espacio “, dijo en un comunicado Peter Thiel, socio de Founders Fund y ex asesor de Trump.
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