Antrenarea AI aduce miliardarii tech de care n-ai auzit vreodată

Antrenarea AI devine o afacere de miliarde. Un fost angajat Google a devenit, discret, miliardar și este cel mai tânăr membru al clasamentului Forbes 400. Chen este prolix, sclipitor și excentric, poate cel mai de succes antreprenor tech de care n-ai auzit niciodată, scrie Forbes. 

Extratereștrii nu vorbesc engleză!

Să antrenezi un AI ar putea fi un proces similar cu o conversație cu vizitatorii de pe altă planetă. Platformele specializate în locuri de muncă abundă de anunțuri de angajare pentru specialiști care sunt dispuși să stea la conversații lungi cu diverse modele de inteligență artificială pentru a le învăța totul despre lumea noastră. Mai nou, standardele au crescut. Profesori universitari și specialiști de top sunt invitați să perfecționeze inteligența artificială. Un model avansat ar trebui să surprindă acum nuanțe, conotații culturale sau diverse tipuri de echivoc în limbaj.

Oferta este foarte atractivă. Milioane de oameni din întreaga lume lucrează pentru a antrena inteligența artificială. O fac fie pentru a câștiga ceva bani în plus, fie pentru a deveni milionari. Firmele angajatoare rămân, de cele mai multe ori, discrete.

O piață în plină expansiune

Piața globală a companiilor de adnotare a datelor pentru inteligența artificială a cunoscut o expansiune rapidă în ultimii ani. Aceste companii furnizează date etichetate manual sau semi-automatizat, esențiale pentru instruirea algoritmilor AI în domenii precum viziune computerizată, procesare a limbajului natural sau recunoaștere vocală.

În 2024, piața globală a instrumentelor de adnotare a datelor a fost evaluată la aproximativ 2,11 miliarde de dolari. Se estimează că va ajunge la 12,45 miliarde de dolari până în 2033, cu o rată anuală de creștere de 20,71%, potrivit unui raport publicat de IMARC Group.

Piața serviciilor de adnotare a datelor a fost estimată la 1,89 miliarde USD în 2023. Se preconizează că va atinge 10,07 miliarde USD până în 2031, cu o rată anuală de creștere de 23%, scrie Verified Market Research.

Principalele companii din domeniu

Liderii sectorului, precum Scale AI, Surge și Turing, generează venituri de miliarde și îi transformă în milionari atât pe antreprenori, cât și pe unii dintre lucrători. O trecere în revistă a presei internaționale arată că liderii pieței raportează venituri record și un număr impresionant de colaboratori:

• Scale AI. Are o echipă de 300.000 de lucrători și o evaluare de miliarde de dolari – după ce Meta a achiziționat 49% din acțiuni, scrie Business Insider.

• Surge AI. Raportează venituri de 1,2 miliarde de dolari și o evaluare de 24 de miliarde de dolari. CEO-ul Edwin Chen este estimat la o avere de 18 miliarde de dolari.

• Mercor. Țintește o evaluare de 10 miliarde de dolari și le plătește lucrătorilor 95 de dolari pe oră.

• Turing. A înregistrat venituri de 300 milioane de dolari în 2024 și este profitabil, având o rețea de peste 4 milioane de experți, care pot fi contractați pentru etichetarea datelor, transmite Reuters.

• Alegion. A raportat venituri de 600 milioane de dolari în 2024, cu o creștere anuală de 20%, potrivit Readycontacts.

• Innodata. A înregistrat venituri de 800 milioane de dolari în 2024, cu o creștere anuală de 23,1%.

• Cogito Tech LLC. A raportat venituri de 700 milioane de dolari în 2024, cu o creștere anuală de 16,7%.

Impactul economic și oportunitățile financiare

Aceste companii contribuie la dezvoltarea tehnologică și generează oportunități economice semnificative. Lucrătorii care se ocupă cu etichetarea datelor pot câștiga până la 200 de dolari pe oră, scrie Business Insider. Această dinamică a transformat domeniul într-o sursă de venituri considerabile, iar unii dintre antreprenorii din acest sector au ajuns să dețină averi de miliarde de dolari.

Piața globală a instrumentelor de adnotare a datelor va atinge 44,68 miliarde USD până în 2035

Pe măsură ce modelele AI devin tot mai complexe, cerințele pentru date etichetate de înaltă calitate cresc. Se estimează că piața globală a instrumentelor de adnotare a datelor va continua să crească. Va atinge 44,68 miliarde USD până în 2035.

Fondatorii încep să devină miliardari. Revista Forbes îi dedică un reportaj-portret unui fost angajat care a trecut, pe rând, pe la Google, Facebook și Twitter. Ulterior, și-a construit o companie de etichetare a datelor, Surge AI, care a prins aripi în antrenarea inteligenței artificiale, dar în mod discret, în culisele revoluției AI. Edwin Chen este acum, cel mai tânăr membru al Forbes 400 și pare pregătit să iasă din umbră și să-și facă vocea auzită.

Cum am putea vorbi cu vizitatorii de pe altă planetă?

După o dimineață pe care și-a petrecut-o analizând un set de date sau citind lucrări de cercetare și experimentând cu modele AI de ultimă generație în apartamentul său din Manhattan, Edwin Chen face o scurtă plimbare până la fastuoasa Starbucks Reserve Roastery. O cafenea cu trei etaje de pe Ninth Avenue.

Îmbrăcat într-un tricou bleumarin Vuori, Chen poartă pe umăr o sacoșă de pânză, decorată cu un tigru. Se așază la o masă retrasă. La un ceai verde mic — „pentru că aici durează prea mult să comanzi o cafea” — fondatorul și CEO-ul Surge AI începe o discuție despre orice, de la cultura Silicon Valley (pe care o detestă), la rivalii săi („toți sunt niște body shops”), până la felul în care oamenii ar putea comunica cu extratereștri, desigur, dacă aceștia ar ajunge pe Pământ.

„Extratereștrii nu vorbesc engleză. Deci, cum ai comunica cu ei? Cum le-ai descifra limbajul? Sper că va exista o modalitate matematică de a face asta”.

Problemele în conversația cu extraterestrii l-au inspirat pentru propria firmă

Dilema comunicării cu extraterestrii este explorată, de altfel, și în povestirea sa preferată, „Story of Your Life” (1998). O nuvelă scrisă de Ted Chiang, care a stat la baza filmului Arrival. În poveste, o expertă în lingvistică încearcă să vorbească cu vizitatorii de pe altă planetă prin identificarea tiparelor din vorbirea și scrierea lor. Povestirea l-a inspirat pe Chen când a fondat Surge AI, în 2020, spune el. Adăugă că și-ar dori ca firma sa să „încorporeze bogăția umanității” în inteligența artificială.

Pentru Cheng, asta înseamnă să aducă cei mai inteligenți oameni (inclusiv profesori de la Stanford, Princeton și Harvard) să antreneze AI. Toți acești profesioniști de top și-ar traduce cunoștințele specializate în 1 și 0, adică acel „combustibil” care alimentează modelele de limbaj.

În plus, Chen angajează o armată de peste un milion de colaboratori din mai mult de 50 de țări, care formulează întrebări complicate, de genul celor ar putea pune AI în dificultate. Antrenorii de inteigență artificială evaluează răspunsurile modelelor și creează criterii pentru generarea de răspunsuri mai bune.

„Cred cu adevărat că ceea ce facem noi este de importanță vitală pentru toate modelele AI. Simt că fără noi, AGI [inteligența artificială generală] pur și simplu nu va fi produsă. Și eu vreau să se întâmple”.

A început cu cele „câteva milioane” din economiile personale

Data scientist cu experiențe la Twitter, Google și Facebook, Chen a refuzat venture capital-ul tradițional și a părăsit Silicon Valley în urmă cu șapte ani. A ales să-și finanțeze singur startup-ul, cu cele „câteva milioane” economisite în deceniul petrecut în Big Tech.

„Unul dintre motivele pentru care ne-am autofinanțat este că am urât mereu jocul de status din Silicon Valley”, spune Chen, care descrie startupurile clasice sprijinite de VC drept „scheme de îmbogățire rapidă”.

Totodată, urăște ideea de a ridica sume masive și apoi de a fi obligat să le cheltuiască. Asta duce, în opinia lui, la supra-angajări masive. Surge are doar 250 de angajați (full-time, part-time și consultanți), în timp ce rivalul său, Scale AI, are de patru ori mai mulți angajați, dar venituri mult mai mici.

Venituri de miliarde de dolari

Surge, care le furnizează companiilor tech date de calitate pentru îmbunătățirea modelelor AI, a generat 1,2 miliarde de dolari venituri în 2024. Avea aceste performanțe la mai puțin de cinci ani de la fondare. Sumele au venit de la clienți precum Google, Meta, Microsoft și de la laboratoare AI precum Anthropic și Mistral (inclusiv antrenarea lui Gemini și Claude). Firma a fost profitabilă aproape din prima zi, potrivit lui Chen. Pe baza acestor cifre, compania valorează aproximativ 24 de miliarde de dolari. Surge negociază acum o rundă de finanțare de 1 miliard de dolari, la o evaluare de 30 de miliarde.

Decizia lui Chen de a se autofinanța a dat roade. Participația sa de ~75% valorează circa 18 miliarde de dolari, suficient pentru a-l face cel mai bogat nou-intrat în Forbes 400. La 37 de ani, Chen este și cel mai tânăr membru al clasamentului.

Metodele inovatoare de etichetare la Surge

Surge susține că abordarea sa diferă radical de metodele mai vechi de data labeling. În formula clasică, diverși oameni – adesea din țări mai puțin dezvoltate – sunt plătiți cu câțiva cenți pe oră pentru a sta cu orele în fața computerelor ca să stabilească diferența dintre o pisică și un câine.

Etichetatorii de date ai lui Chen includ profesioniști de top și chiar profesori universitari. Toți urmează seturi de instrucțiuni pentru a interacționa cu chatboturi online. Sarcinile lor sunt variate. Pot să încerce să forțeze chatbotul să ofere un răspuns greșit sau toxic. Pot să scrie apoi un răspuns mai bun sau să compare mai multe răspunsuri generate de AI la aceeași întrebare și să explice de ce unul este superior.

Surge se poziționează ca furnizor de date de înaltă calitate Asta înseamnă că surprind nuanțe lingvistice, culturale și sociale pe care etichetarea clasică nu le-ar putea oferi. De exemplu, limbajul folosit între prieteni diferă de cel folosit cu un șef. Unele limbi au chiar termeni complet diferiți pentru contexte romantice și non-romantice. Toate aceste subtilități sunt lucruri pe care doar oamenii le stăpânesc deocamdată și doar ei pot învăța AI-ul.

Profesorii universitari antrenează inteligența artificială

Un exemplu notabil: Juliet Stanton, fost profesor de lingvistică la Universitatea din New York, cu doctorat la MIT, a început în aprilie 2024 să colaboreze cu Surge „pentru a mai câștiga niște bani în plus”. Acum este angajată full-time. Chen caută oameni „capabili de gândire analitică și creativă” care să ajute AI să înțeleagă diversitatea culturală și lingvistică.

Pe partea de control al calității, Surge utilizează quizuri ascunse pentru a testa discret etichetatorii. Face, de asemenea, verificări manuale, realizate de etichetatori mai bine evaluați. Și, desigur, are algoritmi de machine learning, care optimizează performanța și pot fi chiar „adversariali”.

Plata pentru adnotori începe de la 20 de dolari pe oră

Surge AI operează sub NDA (nondisclosure agreements) și chiar își recrutează etichetatorii printr-o subsidiară complet deținută, DataAnnotation Tech. Nici anunțurile de joburi și nici site-ul pentru lucrători nu menționează Surge în anunțurile de angajare. Asta înseamnă că cei mai mulți colaboratori nici măcar nu știu că lucrează, de fapt, pentru compania lui Chen.

Plata începe de la 20 de dolari pe oră și ajunge la 40+ dolari pe oră pentru sarcini specializate.

„Dacă ești un lucrător bun, foarte inteligent și cu multă cunoaștere, vrem să fim o platformă unde poți lucra full-time”, spune Chen.