Data masukan diatur dengan rapi sebelum digunakan untuk melatih AI.
Scale AI jarang menjadi berita utama, dan juga bukan termasuk perusahaan teknologi yang menciptakan produk nyata bagi pengguna. Namun bagi para pengembang kecerdasan buatan, mereka merupakan bagian yang sangat penting dari keseluruhan proses pelatihan model.
Cara kerja Scale AI berlangsung secara diam-diam di balik layar, di mana data mentah diproses oleh manusia dan diubah menjadi pelajaran bagi mesin. Hal ini memungkinkan sistem cerdas baru untuk secara bertahap memahami bahasa, gambar, emosi, dan perilaku yang ditunjukkan manusia di dunia nyata.
Siapa Scale AI dan apa yang mereka lakukan?
Dibandingkan dengan OpenAI, Google, atau Meta, Scale AI adalah pemain yang relatif tenang. Meskipun tidak secara langsung menciptakan chatbot yang berbicara seperti manusia sungguhan atau mobil otonom yang mampu membaca situasi lalu lintas, Scale AI memainkan peran penting dalam membuat teknologi tersebut menjadi lebih pintar setiap hari.
Scale AI didirikan pada tahun 2016 ketika pendirinya, Alexandr Wang, masih seorang mahasiswa. Alih-alih mengejar pengembangan algoritma, Wang memilih jalan yang berbeda: membangun platform khusus untuk memproses data guna melatih kecerdasan buatan .
Di dunia ini, data adalah sumber kehidupan. Namun, data yang belum diproses, seperti gambar yang belum diklasifikasikan, percakapan yang tidak terorganisir, atau video dengan konten yang tidak jelas, seringkali kacau dan tidak memiliki nilai langsung bagi mesin.
Tugas Scale AI adalah membersihkan, mengklasifikasikan, dan memberi label pada sejumlah besar data tersebut. Ini berarti mereka merancang sistem dan tim untuk mengidentifikasi dan mengatur setiap detail kecil dalam sebuah foto, teks, atau klip video.
Sebagai contoh, agar mobil otonom dapat belajar berhenti di tempat yang tepat, setiap gambar yang diambil dari kamera harus diidentifikasi dengan jelas sebagai penyeberangan pejalan kaki, lampu lalu lintas, atau pejalan kaki. Dengan jutaan titik data seperti itu, kecerdasan buatan dapat mempelajari perilaku dengan akurat.
Berkat proses persiapan data tersebut, model seperti ChatGPT, Claude, atau asisten virtual dalam mobil dapat memahami bahasa alami, mengenali gambar secara akurat di lingkungan dunia nyata, dan merespons dengan cara yang mirip manusia.
Untuk melatih AI agar cerdas, kita harus mulai dari hal-hal terkecil.
Sekompleks apa pun struktur model kecerdasan buatan, model tersebut hanyalah kerangka kosong jika tidak diberi data. Tidak seperti manusia yang dapat belajar dari pengalaman dan intuisi, mesin hanya tahu cara mengulangi apa yang telah mereka lihat. Itulah mengapa data pelatihan memainkan peran penting dalam menciptakan model yang efektif.
Agar chatbot dapat memahami bagaimana manusia mengajukan pertanyaan, ia perlu terpapar jutaan percakapan. Agar mobil dapat mengenali pejalan kaki di tengah hujan, ia perlu melihat ratusan ribu gambar serupa. Semua contoh dunia nyata tersebut harus diberi label secara akurat agar komputer dapat belajar. Tanpa label yang tepat, kecerdasan buatan akan salah menafsirkan. Tanpa data yang cukup beragam, ia akan bereaksi buruk di lingkungan dunia nyata.
Inilah mengapa pekerjaan Scale AI sangat penting. Mereka tidak hanya mengumpulkan data, tetapi juga memastikan bahwa data tersebut diorganisir secara akurat, beragam, dan mudah dipelajari. Hal ini memungkinkan model-model selanjutnya untuk bereaksi seperti manusia dengan pengalaman di dunia nyata.
Salah satu contoh utamanya adalah di bidang mobil otonom. Untuk melatih mobil agar dapat menangani situasi tak terduga seperti pejalan kaki yang menyeberang jalan atau sepeda motor yang datang dari arah berlawanan, model kecerdasan buatan perlu melakukan pratinjau puluhan ribu skenario serupa.
Data semacam itu tidak bisa begitu saja tersedia, dan juga tidak bisa dibiarkan begitu saja dipelajari oleh mesin. Data tersebut harus dipersiapkan, diorganisir, dan keakuratannya dipastikan oleh manusia sebelum kecerdasan buatan dapat memulai proses pembelajaran.
Di situlah peran Scale AI berada. Mereka adalah pihak yang menciptakan pelajaran, bukan dengan pengetahuan dari buku teks, tetapi dengan miliaran contoh dunia nyata yang telah disempurnakan dengan cermat. Setiap aliran data yang melewati tangan mereka menjadi fondasi dalam pemahaman tentang kecerdasan buatan modern.
Dari laboratorium hingga ke jalanan, data tetap menjadi prioritas utama.
Peran Scale AI meluas beyond pemrosesan teks; perusahaan ini juga terlibat dalam pelatihan visi komputer untuk mobil otonom. Perusahaan teknologi seperti Tesla, Toyota, dan General Motors semuanya telah berkolaborasi dengan Scale AI untuk mengajari kendaraan mengenali pejalan kaki, membaca rambu lalu lintas, dan menangani situasi yang tidak terduga.
Selain itu, Scale AI mendukung bidang lain seperti pertahanan, satelit, dan pemetaan. Mereka memproses gambar dari kamera, radar, dan citra berbasis ruang angkasa untuk membantu model mengenali medan, mengklasifikasikan objek, atau mendeteksi ancaman sejak dini. Citra satelit yang mungkin tampak hanya sebagai pemandangan hutan dan pegunungan, melalui tangan tim Scale AI, dapat menjadi kumpulan data yang membantu mesin memprediksi arah pergerakan kebakaran hutan.
Ekspansi ke berbagai bidang menunjukkan bahwa Scale AI bukan hanya alat bantu, tetapi menjadi bagian inti dari bagaimana kecerdasan buatan mempelajari dunia. Saat dunia terus berlomba menciptakan model yang lebih cerdas, perusahaan-perusahaan seperti Scale AI inilah yang meletakkan fondasi kokoh untuk perlombaan tersebut.
Sumber: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm
Komentar (0)