Meta на 14 млрд. Долл. США на масштаб AI.
30 июня 2025 г.Мета, несомненно, знает, как разыграть всю отрасль. Его инвестиции в размере 14,3 млрд. Долл. США в масштаб AI усилили постоянную дискуссию о качестве и доверия данных ИИ - иногда так, что плохо отражается на мета и масштабе, но, несомненно, так, как это имеет значение.
Инвестиции, объявленные в июне 2025 года, предоставили Meta 49% не голосовавшей долю в стартапе маркировки данных AI, пока
Через несколько дней крупные клиенты, включая Google, Openai и Xai, начали разорвать связи с масштабным ИИ, что вызвало то, что один конкурент описал как «
Попад привлекли внимание к двум критическим областям, формирующим будущее развития ИИ: инфраструктуру траста, которая поддерживает партнерские отношения и растущую потребность в высококачественных данных обучения.
Необходимый для доверия к развитию ИИ
Scale построила свою оценку на простом, но мощном предложении: служить нейтральным арбитром на рынке маркировки данных, предоставляя услуги практически для каждой крупной лаборатории искусственного интеллекта без игры в фаворитов. Этот нейтралитет был самым ценным активом Scale, что позволило таким компаниям, как Google, Openai и Microsoft на аутсорсинг критической работы по подготовке данных, не беспокоясь о утечке конкурентной разведки соперникам.
Инвестиции Meta разбили это доверие в одночасье. Как Гаррет Лорд, генеральный директор по масштабным конкурентным рукопожатием,
Исход клиента был быстрым и решительным. Google, крупнейший клиент Scale с планами потратить около 200 миллионов долларов на услуги Scale в 2025 году,
Но кризис доверия прошел глубже, чем конкурентные проблемы. Последующее расследование Business Insider показало, что масштаб AI
Пробелы безопасности распространялись на рабочую силу Scale, с публичными документами, содержащими частные адреса электронной почты тысяч подрядчиков, информацию о заработной плате и оценку эффективности, включая списки работников, подозреваемых в «мошенничестве». Эксперты по кибербезопасности назвали практику Шкала «чрезвычайно ненадежными», предупреждая, что такие уязвимости могут подвергать как компанию, так и ее клиентов различным формам кибератак.
Шкала ответила, пообещав провести тщательное расследование и отключить обмен публичными документами,Но ущерб был нанесенПолем
Проблема качества данных
В то время как доверие доминировало в заголовках, мета-масштабная сделка освещена еще более фундаментальная проблема: растущая нехватка высококачественных учебных данных, которые угрожают ограничить развитие ИИ. Готовность Meta заплатить 14,3 миллиарда долларов за масштаб была о обеспечении доступа к тому, что стало самым ценным ресурсом ИИ.
Кризис качества данных является как количественным, так и качественным. Исследования по Epoch AI указывают на то, что
Пролиферация синтетического содержания создает порочный цикл. Модели ИИ, обученные данным, сгенерированным ИИ, страдают от того, что называют исследователи
Решение состоит в том, чтобы полагаться на экспертов по предметам, которые применяют свои знания для обучения и качества проверки приложений искусственного интеллекта. Например, моделям ИИ в здравоохранении нуждается в глубоких пониманиях, которые находятся в умах практиков отрасли. Этим практикующим, в свою очередь, нужно научить, как призвать большие языковые модели, чтобы обучить их. Вы просто не найдете экспертов с полки. Они должны быть получены.
Бизнес -модель масштабирования AI была построена на решение этих проблем через глобальную сеть из более чем 240 000 подрядчиков, которые вручную аннотируют изображения, тексты и видео. Но внутренние документы компании выявили проблемы с контролем качества, которые вышли за пределы нарушений безопасности. Scale боролся с «спам -поведением» от неквалифицированных участников, и журналы проектов демонстрировали усилия по сокращению подрядчиков, которые представили «
Давление, чтобы обслуживать крупных клиентов во время бум AI после Chatgpt привели к компромиссам в области контроля качества. Программы, предназначенные для укомплектования исключительно экспертами, были «затоплены спамом», согласно внутренним документам. Даже когда проекты должны были быть анонимизированы, подрядчики могли легко идентифицировать клиентов по характеру задач или формулирования инструкций, иногда просто путем непосредственного подсказования моделей.
Волновые эффекты в экосистеме ИИ
Метамасштабные противоречия ускорили фрагментацию рынка, поскольку компании пытаются снизить зависимость от отдельных поставщиков.
Оригинал