Die Eingabedaten werden übersichtlich organisiert, bevor sie zum Trainieren der KI verwendet werden.
Scale AI macht nicht viele Schlagzeilen und gehört auch nicht zu den Technologieunternehmen, die Produkte herstellen, die die Nutzer tatsächlich anfassen können. Für KI-Entwickler ist es jedoch ein integraler Bestandteil des gesamten Modelltrainingsprozesses.
Die Arbeit von Scale AI geschieht im Hintergrund. Menschen verarbeiten Rohdaten und wandeln sie in Lerninhalte für Maschinen um. So können intelligente Systeme nach und nach die Sprache, Bilder, Emotionen und Verhaltensweisen verstehen, die Menschen in der realen Welt zeigen.
Wer ist Scale AI und was macht das Unternehmen?
Im Vergleich zu OpenAI, Google oder Meta ist Scale AI ein relativ ruhiger Akteur. Das Unternehmen entwickelt zwar keine Chatbots, die wie echte Menschen sprechen können, oder selbstfahrende Autos, die Verkehrssituationen einschätzen können, spielt aber eine entscheidende Rolle dabei, diese Technologien täglich intelligenter zu machen.
Scale AI wurde 2016 gegründet, als Gründer Alexandr Wang noch Student war. Anstatt den Weg der Algorithmenentwicklung zu beschreiten, entschied sich Wang für einen anderen Weg: den Aufbau einer Datenverarbeitungsplattform zum Training künstlicher Intelligenz .
In dieser Welt sind Daten der Rohstoff. Doch Rohdaten wie nicht klassifizierte Bilder, unorganisierte Gespräche oder unklare Videos sind oft chaotisch und haben für Maschinen keinen direkten Wert.
Die Aufgabe von Scale AI besteht darin, diese riesigen Datenmengen zu bereinigen, zu kategorisieren und zu kennzeichnen. Das bedeutet, sowohl Systeme als auch Teams zu entwickeln, die jedes noch so kleine Detail in einem Foto, einem Absatz oder einem Video identifizieren und organisieren können.
Damit beispielsweise ein selbstfahrendes Auto lernt, an der richtigen Stelle anzuhalten, muss jedes Kamerabild eindeutig erkennen, wo sich ein Zebrastreifen, eine Ampel und ein Fußgänger befindet. Mithilfe von Millionen solcher Daten kann künstliche Intelligenz das Verhalten präzise erlernen.
Dank solcher Datenaufbereitungsschritte können Modelle wie ChatGPT, Claude oder virtuelle Assistenten in Autos natürliche Sprache verstehen, Bilder in realen Umgebungen genau erkennen und menschenähnlicher Weise reagieren.
Will man KI schlau machen, muss man mit dem Kleinsten anfangen
Egal wie komplex ein KI-Modell ist, ohne Daten ist es nichts weiter als ein leeres Skelett. Anders als Menschen, die aus Erfahrung und Intuition lernen können, können Maschinen nur wiederholen, was sie zuvor gesehen haben. Deshalb spielen Trainingsdaten eine entscheidende Rolle bei der Erstellung eines effektiven Modells.
Damit ein Chatbot versteht, wie Menschen Fragen stellen, muss er Millionen von Gesprächen ausgesetzt sein. Damit ein Auto Fußgänger im Regen erkennt, muss es Hunderttausende ähnlicher Fotos sehen. Alle diese realen Beispiele müssen korrekt beschriftet sein, damit der Computer daraus lernen kann. Ohne die richtigen Beschriftungen liegt die KI falsch. Ohne ausreichend unterschiedliche Daten reagiert sie in realen Umgebungen schlecht.
Aus diesem Grund ist die Arbeit von Scale AI so wichtig. Das Unternehmen sammelt nicht nur Daten, sondern sorgt auch dafür, dass diese präzise, vielfältig und lernfähig organisiert werden, damit zukünftige Modelle wie ein Mensch reagieren können.
Ein Paradebeispiel hierfür ist der Bereich der selbstfahrenden Autos. Um ein Auto auf unerwartete Situationen wie das Überqueren einer Straße durch eine Person oder das Fahren eines Motorrads in die falsche Richtung zu trainieren, muss ein KI-Modell Zehntausende ähnlicher Situationen sehen.
Solche Daten können nicht ohne weiteres verfügbar sein und man kann sie auch nicht der Maschine überlassen, damit sie selbstständig lernt. Jemand muss die Daten vorbereiten, organisieren und ihre Genauigkeit sicherstellen, bevor die KI mit dem Lernprozess beginnen kann.
Hier kommt Scale AI ins Spiel. Sie erstellen Lektionen nicht auf Grundlage von Lehrbuchwissen, sondern anhand von Milliarden sorgfältig ausgearbeiteter Beispiele aus der Praxis. Jeder Datenstrom, der durch ihre Hände geht, wird zu einem Baustein moderner KI-Kognition.
Vom Labor bis auf die Straße: Daten bleiben König
Scale AI beschränkt sich nicht nur auf Textverarbeitung, sondern trainiert auch die Computervision für selbstfahrende Autos. Technologieunternehmen wie Tesla, Toyota und General Motors haben mit Scale AI zusammengearbeitet, um Autos das Erkennen von Fußgängern, das Lesen von Verkehrsschildern und den Umgang mit unerwarteten Situationen beizubringen.
Darüber hinaus unterstützt Scale AI auch andere Bereiche wie Verteidigung, Satelliten und Karten. Das Team verarbeitet Bilder von Kameras, Radargeräten und Weltraumfotos, um Modellen zu helfen, Gelände zu erkennen, Objekte zu klassifizieren oder Risiken frühzeitig zu erkennen. Ein Satellitenbild mag wie eine bloße Waldszenerie erscheinen, doch durch die Arbeit des Scale-AI-Teams kann daraus ein Datensatz werden, der der Maschine hilft, die Richtung von Waldbränden vorherzusagen.
Die Ausweitung auf mehrere Bereiche zeigt, dass Scale AI nicht nur ein ergänzendes Werkzeug ist, sondern zu einem zentralen Bestandteil der Art und Weise wird, wie künstliche Intelligenz die Welt erfährt. Während die Welt weiterhin um die Entwicklung intelligenterer Modelle kämpft, sind es Unternehmen wie Scale AI, die still und leise den Grundstein für diesen Wettlauf legen.
Quelle: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm
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