Рукотворный интеллект: как Scale AI использует живых операторов в цифровую эпоху
В 2018 году во время поездки на родину предков Александр Ван слушал, как самые именитые разработчики Китая выступают с впечатляющими презентациями на тему «искусственный интеллект». Кое-что ему показалось странным: исследователи очевидно избегали любого упоминания о том, как ИИ можно применять на практике. Родители-иммигранты Вана работали ядерными физиками в Лос-Аламосской национальной лаборатории, где были разработаны первые в истории атомные бомбы, так что его это озадачило.
«От прямого ответа на вопрос о вариантах использования искусственного интеллекта на практике они постоянно уклонялись. Было очевидно, что замысел недобрый», ― вспоминает Ван. Тогда Scale AI был совсем молодым стартапом, анализировавшим данные преимущественно для производителей автомобилей с технологией автономного управления. Однако Ван забеспокоился о том, что вскоре ИИ кардинально перевернет мировой порядок, который, за исключением распада Советского Союза, со времен Второй мировой войны оставался по большому счету стабильным. «Если задуматься об истории человечества, то на всем ее протяжении шли войны, кроме последних 80 лет, которые выдались на удивление мирными, ― рассуждает Ван в своей штаб-квартире на шестом этаже здания в деловом районе Сан-Франциско, пока внизу то и дело проносятся автомобили с частично автономным управлением. ― Так было в значительной степени благодаря лидерству Америки в мире».
На первый взгляд 26-летний Ван производит впечатление вчерашнего выпускника колледжа, в котором полно свежих идей и энергии. Он слушает музыку «грустных девочек» вроде Грейси Абрамс и Билли Айлиш и одевается в стиле горпкор (новомодный тип одежды для прогулок на природе). В Instagram (принадлежит Meta, которая признана в России экстремистской и запрещена) он публикует фотографии с актрисой Кирнан Шипкой, известной по сериалу «Безумцы», а на Twitter (соцсеть заблокирована в России) изрекает многозначительные фразы. «Самые сложные проблемы можно разрешить лишь через кровь, пот, слезы, силу духа и всеобъемлющее чувство осмысленности», ― писал он в одном февральском твите. В барах Вана все еще регулярно просят предъявить удостоверение личности.
Но в Кремниевой долине и Вашингтоне это не имеет никакого значения, ведь он уже известный игрок отрасли. Карьерный взлет начался, когда в 2016 году Ван сделал ставку на «маркировку» массива данных, необходимых для нужд ИИ, прежде всего в беспилотных автомобилях. Кому-то нужно было научить искусственный интеллект отличать бумажный пакет от пешехода. Ван покорил этот рынок и обеспечил Scale AI выгодное положение в другом секторе — в сфере генеративного ИИ. Это был продуманный шаг, благодаря которому предприниматель обзавелся целым списком клиентов, куда входят крупнейшие участники индустрии искусственного интеллекта, включая правительство Соединенных Штатов.
«Мы — кирки и лопаты в золотой лихорадке генеративного ИИ», ― говорит Ван. Для стартапа бизнес быстро стал весьма прибыльным (в Scale AI заявляют, что в прошлом году компания заработала $250 млн), хотя многие другие ИИ-проекты еще не приносят ни цента. Технологию Scale AI используют в Министерстве обороны США для анализа спутниковых изображений, полученных в ходе конфликта на Украине, а также в Open AI для создания ChatGPT, бота, который потряс мир своим умением отвечать на вопросы из области общих знаний и писать стихотворения. Брет Тейлор, бывший генеральный содиректор гиганта облачного программного обеспечения Salesforce, сравнивает восхождение Scale AI со взлетом любимчиков рынка облачных вычислений Snowflake и Datadog. Бывший начальник Amazon по клиентскому обслуживанию Джефф Уилке, один из самых доверенных консультантов Вана, высказывает еще больший энтузиазм: фирменная технология может занять нишу Amazon Web Services в сфере ИИ.
В 2021 году инвесторы оценили бизнес Scale AI в $7,3 млрд, что сделало Вана новым миллиардером Кремниевой долины. Тем не менее своим состоянием он обязан не только IT-разработкам. Его богатство также построено на обширной рабочей силе, которая занимается примитивной, но крайне важной для ИИ задачей — маркировкой данных для обучения. Все эти люди ― а их около 240 000 в странах типа Кении, Филиппин и Венесуэлы ― работают в дочерней компании Remotasks, которую Scale AI в своих публичных маркетинговых материалах не упоминает. Иными словами, если ИИ когда-нибудь и освободит людей от повседневных рабочих дел, то только при помощи целой армии сотрудников на глобальном Юге, многие из которых получают меньше одного доллара в час.
«Они очень-очень важны для процесса построения мощных ИИ-систем», ― рассказывает Ван о своих сотрудниках Remotasks.
Постоянно поднимается и этический вопрос, поскольку возникают опасения из-за не соответствующих никаким стандартам условий работы и низкой оплаты труда. Между тем конкурентам Scale AI видится карточным домиком, ведь за прошедший год фирма пошла на массовые сокращения, стоимость ее акций на вторичном рынке понизилась, а Ван потерял статус миллиардера. Сейчас участники рынка оценивают 15%-ю долю основателя в $630 млн, хотя в стартапе говорят, что она стоит ближе к $890 млн. «Scale AI позиционирует себя как IT-компания, ― утверждает Ману Шарма, соучредитель конкурирующего предприятия Labelbox. ― Среди компаний-подрядчиков в сфере организации технологических процессов они для нас ничем не выделяются». По мнению технологических фирм, то, чем занимается Scale AI, они могут делать лучше, а традиционные подрядные организации полагают, что они в состоянии выполнять ту же самую работу дешевле.
«Я бы сказал, что мы работаем над этой задачей дольше и создали больше технологических решений, чем кто-либо еще», ― возражает Ван. Он пытается следовать той же методике, по которой Amazon управляет всей своей цепью поставок от складов до транспортировки товара. В случае со Scale AI речь идет как о машинах, которые с каждым разом все больше автоматизируют обработку данных, так и об армии живых сотрудников, численность которой постоянно растет. «В схеме нам всегда нужен будет человек», ― поясняет Ван.
Еще до учебы в колледже будущий предприниматель переехал в пригород Сан-Франциско, чтобы работать в интернет-стартапе Quora. Гендиректор Адам Д'Анджело поделился с ним жизненной мудростью: четыре года в колледже переоценены, два ― недооценены. В итоге Ван отучился всего один год в Массачусетском технологическом институте, а затем нацелился на легендарный акселератор стартапов Y Combinator. Там он познакомился с бывшей сотрудницей Quora Люси Го, которая в свое время тоже бросила учебу, и в 2016 году основал вместе с ней Scale AI. Бизнесмен вспоминает, что тогда он был «абсурдно молод» и ему было всего 19 лет: «Но я думал: «Код я писать умею, так что все у нас получится».
Изначально Scale AI задумывался как поставщик комплексных решений по обеспечению человеческого труда при выполнении задач, которые нельзя реализовать через алгоритмы ― по сути, это антипод искусственного интеллекта. Одним из первых потенциал стартапа разглядел партнер венчурного фонда Accel Дэн Левайн: в июле 2016 года он предложил деловому тандему посевные инвестиции на сумму $4,5 млн, а еще — свой подвал в качестве временной штаб-квартиры. За несколько месяцев Ван и Го поняли, что их проект ― эффективное решение проблемы, которая была тогда настоящим бичом всех компаний, занимающихся автономным управлением транспортных средств и желающих внедрить в систему искусственный интеллект. Дело в том, что имелись водительские видеозаписи миллионов километров пробега, на которых можно было бы обучать ИИ-алгоритм беспилотного автомобиля, но была острая нехватка кадров, которые в состоянии все это отсмотреть и промаркировать. Данную нишу мог заполнить Scale AI.
В 2018 году Ван и Го были включены в рейтинг Forbes «30 до 30» в категории технологий для бизнеса. Со временем Го покинула фирму, как она сама говорит, «из-за разногласий по поводу видения и дорожной карты развития продукта». Девушка добавляет: «Мне кажется, Алекс отлично управляет компанией дальше». Давать какие-либо еще комментарии для данного материала Го отказалась, а Ван говорить о разрыве не захотел вообще.
Инвестор Майк Волпи впервые услышал название компании в 2018 году на встрече совета директоров стартапа Aurora, который разрабатывает системы автономного управления. «Кто это?» ― вспоминает он свою первую реакцию. Как Волпи потом узнал, сервис Scale AI по категоризации данных стал чрезвычайно важным для Aurora, так же как для Uber и профильного подразделения General Motors под названием Cruise. В августе того же года, когда доход Scale AI еще не превышал и $3 млн, Волпи убедил собственную фирму Index Ventures вложить в молодой бизнес $18 млн.
Ставка на технологии автономного управления превращалась в золотую жилу. Судя по данным презентации для инвесторов от июня 2019 года, с которой ознакомился Forbes, теперь в списке клиентов Scale AI фигурировали крупные международные автоконцерны вроде Toyota and Honda, а также гиганты Кремниевой долины типа Waymo, дочернего подразделения Google. Кроме того, в документе говорится, что доход в рамках проекта секретной технологии автономного вождения для Apple составлял $10 млн, то есть в общей сложности компания ежегодно зарабатывает свыше $40 млн. Комментировать презентацию в Scale AI отказались.
Когда в августе 2019 года Фонд основателей Питера Тиля вложил в бизнес компании $100 млн и сделал ее «единорогом» Кремниевой долины, для фирмы началась сплошная череда инвестиций на $580 млн в течении 20 месяцев, и в ходе финального раунда финансирования капитализация стартапа перевалила за $7 млрд. Чтобы стать самым молодым в мире self-made миллиардером, Вану, которому на тот момент было 24, потребовалось всего пять лет.
К тому времени, когда Scale AI захватил рынок маркировки данных для разработчиков технологий автономного управления, название стало отдавать иронией. По мере выхода на более крупные масштабы бизнеса все труднее становилось совладать со спросом на человеческий труд. Поначалу Ван обращался в подрядные организации, чтобы заполнить пробелы, но траты стремительно росли. Уровень рентабельности, в начале 2018 года державшийся около отметки 65%, к IV кварталу опустился до 30%. Вану нужно было остановить отток ресурсов и заодно как-то сбалансировать подбор кадров и работу с автоматизацией в рамках всей цепи поставки данных для обучения искусственного интеллекта.
И здесь в игру включается Remotasks, собственный подрядчик Scale AI. Дочерняя фирма была основана в 2017 году и быстро стала приоритетным направлением деятельности, потому что бизнес родительской компании по обработке информации для автономных систем развивался семимильными шагами. Нуждаясь в дешевой рабочей силе, Scale AI открыл десяток с лишним предприятий в Юго-Восточной Азии и Африке, чтобы обучать тысячи маркировщиков данных. Если верить презентации, к лету 2019 года рентабельность бизнеса вернулась к прежним 69%.
Scale AI осмотрительно позиционирует Remotasks как самостоятельный бренд. На сайте одной компании нет ни одного упоминания о другой, и наоборот. Старейшие сотрудники считают, что так компания пытается сделать свою бизнес-стратегию менее очевидной для конкурентов и оградить себя от ненужного внимания. В самой фирме говорят, что бренды разделены из соображений конфиденциальности клиентов.
В ходе исследования 2022 года по поводу рабочих условий на 15 специализированных цифровых платформах эксперты Оксфордского университета пришли к выводу о том, что Remotasks соблюдает «минимальные стандарты по достойным условиям труда» всего по двум критериям из десяти, потерпев полный провал в плане справедливого вознаграждения (по словам старейших сотрудников компании, в среднем платили считанные центы в час) и юридической защищенности. Бывшие работники отмечают, что «сокрытие» всякой связи фирмы со Scale AI вносит путаницу, из-за которой «штат может подвергаться потенциальной эксплуатации». Ведущая исследовательница Келли Хаусон сравнила маркировщиков данных на профильных цифровых площадках типа Remotasks с работниками фабрик по пошиву одежды преимущественно в тех же самых странах. «Ответственность за подобные условия труда практически нулевая», ― добавляет она. В родительской компании заверяют, что бизнес заинтересован выплачивать сотрудникам «прожиточный минимум».
Помимо этических аспектов, имеются и вопросы делового характера. То, что Scale AI делает с помощью Remotasks, воспроизвести совсем несложно. Кевин Го, сооснователь стартапа Hive, который однажды вывел на рынок собственного конкурента Remotasks, но потом свернул продукт из-за низкой рентабельности, уверен, что категоризация данных, которой занимается Scale AI ― это самая обычная коммерческая деятельность: «В конкуренцию может включиться любой, кто соберет команду, и все довольно быстро сводится к цене вопроса».
И хотя огромный штат сотрудников Remotasks за рубежом критично необходим для успешного бизнеса Scale AI в частном секторе, это категорически исключено для другого приоритетного направления компании ― сотрудничества в сфере обороны с правительством США, которое вряд ли готово делиться секретными данными с маркировщиками в других странах. Именно поэтому Ван стремится собрать куда более дорогую армию для разработки искусственного интеллекта на территории Соединенных Штатов. В прошлом году компания открыла офис в Сент-Луисе и объявила о планах нанять 200 сотрудников, многих в качестве маркировщиков данных.
«Я искренне верю в две вещи, ― говорит Ван. ― Первая — ИИ это огромная созидательная сила, и ее нужно внедрять как можно шире. Вторая — нам нужно делать все возможное, чтобы Америка оставалась на лидерских позициях».
Судя по правительственной базе данных, к настоящему моменту Scale AI заработала на государственных контрактах $60,6 млн. В одном пресс-релизе прошлого года фирма хвасталась договором на сумму $249 млн, хотя мелким шрифтом там написано, что потенциальные выплаты в пользу Scale AI ограничены потолком в $15 млн. Львиная доля расходов правительства на разработки в сфере ИИ по-прежнему уходит таким оборонным гигантам, как Northrop Grumman и Lockheed Martin, а отнюдь не стартапам из Кремниевой долины.
«Если говорить о понимании сути генеративного ИИ, то эти компании не такие уж и передовые», ― сомневается Ван. Для него сотрудничество с государством ― это игра на долгосрочную перспективу. Министерство обороны США уже успело воспользоваться экспертизой Scale AI при стратегическом анализе спутниковых изображений, полученных в ходе конфликта на Украине. И это только начало. Ван уверен, что когда-нибудь генеративный ИИ можно будет применять более комплексно. Достаточно обучить специализированную ИИ-модель на полевых данных от 1,3 млн действующих американских военнослужащих ― и можно полностью изменить характер «спецоперации»*.
Но достичь этого будет непросто. Для моделей генеративного ИИ требуется куда более сложное обучение, чем для предыдущих разработок. Также им необходима дополнительная помощь со стороны человека, но вместо простой категоризации собранных в интернете данных люди должны создавать их сами. Чтобы искусственный интеллект мог объяснить, почему щенки милые, и сделать это понятным для человека образом живые операторы должны обучать алгоритм посредством естественной речи. «Оказывается, что сведения с аннотациями от живых людей чрезвычайно эффективны в плане производительности модели», ― объясняет Эйдан Гомес, сооснователь Cohere, канадского конкурента OpenAI, для которого Scale является основным поставщиком специальных данных.
Как бы то ни было, на бизнес-стратегию Scale покупаются не все. К примеру, OpenAI полагается на труд живых маркировщиков Scale AI, но, по словам сооснователя стартапа Войцеха Зарембы, для управления данными пользуется своим собственным программным обеспечением. Трое ведущих разработчиков, пользовавшихся технологией Scale в известных ИИ-стартапах, на условиях анонимности рассказали Forbes, что сомневаются в качестве сгенерированных людьми фирменных данных для обучения искусственного интеллекта. Один инженер сказал, что основанная на текстовом вводе ИИ-модель сильно проигрывает из-за низкого уровня владения английским среди маркировщиков. Другой говорит, что «качество данных может быть на высоте, но никаких гарантий нет». Пресс-секретарь Scale AI заявляет: «Мы можем поручиться за свои продукты и [их] результаты».
Тем временем появляются альтернативы. Так, стартап Surge AI из Сан-Франциско, запущенный в 2020 году, предлагает инструменты по категоризации данных и нацелен на сотрудничество с компаниями, занимающимися искусственным интеллектом. OpenAI, а еще набирающие вес в сфере ИИ Cohere и Adept пользуются услугами как Scale AI, так и Surge AI. Кроме того, есть и стартапы-маркировщики с капитализацией в миллиарды долларов из окрестностей Сан-Франциско в лице Labelbox и Snorkel AI, которые работают над внедрением ИИ на предприятиях вне IT-индустрии.
В январе Scale сократил штат сотрудников на 20%. Ван при этом сослался на «неопределенность» рыночных условий. «Мы увеличили число сотрудников с расчетом на продолжение бурного роста», ― написал глава компании в блоге. По сравнению с последним раундом финансирования в июле 2021 года, сейчас акции торгуются на частном вторичном рынке со скидкой 42%.
Владельцы Scale AI не теряют уверенности в том, что Вану под силу и дальше удерживать конкурентов позади. «Он всего добился не потому, что вундеркинд ― Массачусетский технологический институт отсеивает кучу подростков, ― заявляет миллиардер Уильям Хоки, сооснователь финтех-стартапа Plaid стоимостью $13 млрд, который заседает в совете директоров Scale AI. ― У него просто невероятная рабочая этика, которой ни у кого другого я еще не встречал».
Недавно фирма Вана подписала контракт с консалтинговым гигантом Accenture, планирующим пользоваться ее услугами, чтобы помогать сотням компаний в создании специализированных приложений и моделей на основе ИИ. Помимо этого, Ван подтверждает, что со штатом почти в четверть миллиона живых маркировщиков данных развивается и бизнес Remotasks. Весь этот рост сводится к главной цели существования Scale AI — помогать Америке сохранить лидирующие позиции в сфере искусственного интеллекта.
«Мы живем в эпоху жесткой конкуренции за влияние на мировой арене, ― полагает Ван. ― Не хочу сказать, что лидерство Америки под угрозой, но удержать его сейчас важно, как никогда прежде».
* Согласно требованию Роскомнадзора, при подготовке материалов о специальной операции на востоке Украины все российские СМИ обязаны пользоваться информацией только из официальных источников РФ. Мы не можем публиковать материалы, в которых проводимая операция называется «нападением», «вторжением» либо «объявлением войны», если это не прямая цитата (статья 57 ФЗ о СМИ). В случае нарушения требования со СМИ может быть взыскан штраф в размере 5 млн рублей, также может последовать блокировка издания.
Перевод