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 Balanzas de IAuna startup que destaca el vínculo íntimo del aprendizaje automático entre los contratistas humanos y los algoritmos.
La startup de tres años anunció el lunes que había cerrado una ronda de financiamiento de la Serie C de $ 100 millones liderada 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 director ejecutivo de Quora, Adam d’Angelo. un informe en Bloomberg detalla que esta financiación hará que la valoración de Scale supere los 1.000 millones de dólares.
“En general, la IA y el aprendizaje automático están creciendo tan rápido como campo, que es apropiado recaudar esta cantidad que nos permitirá capitalizar nuestras ambiciones”, dijo a TechCrunch el director ejecutivo de la compañía, Alexandr Wang, de 22 años. 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”.
Scale tiene alrededor de 100 empleados, según Wang, pero su personal limitado a tiempo completo es una pequeña fracción del poder humano detrás de los servicios que ofrece Scale. La puesta en marcha tiene casi 30.000 contratistas que ayudan en el proceso de etiquetado. “Los humanos son bastante críticos con lo que estamos haciendo porque están allí para asegurarse de que todos los datos que proporcionamos sean de muy alta calidad”, dice Wang.
Las empresas proporcionan datos a Scale 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 se puedan entrenar los modelos de aprendizaje automático de sus clientes.
Los clientes de la startup incluyen Waymo, OpenAI, Airbnb y Lyft.
Para un cliente que trabaja con datos de conducción autónoma, los servicios de Scale pueden significar tomar cuadros 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.
La “percepción humana” puede ayudar a minimizar el sesgo de etiquetado y brindar a los clientes datos más precisos y precisos, aunque, como ocurre con casi todas las nuevas empresas de IA, la esperanza es que estas percepciones marquen gradualmente el comienzo de un futuro en el que la confianza en estos humanos… en el bucle se reducirá. Mientras tanto, Scale se sienta encima de un ejército de contratistas que podrían tener la clave para aumentar la inteligencia de aprendizaje automático de Silicon Valley.
“Las empresas de IA irán y vendrán mientras compiten para encontrar las aplicaciones más efectivas de aprendizaje automático. Scale AI perdurará en el tiempo porque proporciona infraestructura central a los jugadores más importantes en el espacio”, dijo Peter Thiel, socio de Founders Fund y exasesor de Trump, en un comunicado.
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