Når Scale AI «lærer» kunstig intelligens

Scale AI startet da grunnleggeren fortsatt var student, og er nå en uunnværlig lenke i læringsreisen til kunstig intelligens-modeller. Selskapet skaper ikke AI, men det hjelper AI med å forstå den menneskelige verden.

Inndataene er pent organisert før de brukes til å trene AI-en.

Scale AI skaper ikke mye overskrifter, og det er heller ikke et av teknologiselskapene som lager produkter som brukerne faktisk kan berøre. Men for AI-utviklere er det en integrert del av hele modelltreningsprosessen.

Scale AIs arbeid skjer i det stille bak kulissene, hvor rådata behandles av mennesker og omdannes til lærdommer for maskiner. Dette gjør at intelligente systemer gradvis kan forstå språket, bildene, følelsene og atferden som folk viser i den virkelige verden .

Hvem er Scale AI, og hva gjør de?

Sammenlignet med OpenAI, Google eller Meta, er Scale AI en relativt stille aktør. Selskapet lager ikke direkte chatboter som kan snakke som ekte mennesker eller selvkjørende biler som kan lese trafikksituasjoner, men det spiller en avgjørende rolle i å gjøre disse teknologiene smartere hver dag.

Scale AI ble grunnlagt i 2016 da grunnleggeren Alexandr Wang fortsatt var student. I stedet for å gå ned algoritmeutviklingsveien, valgte Wang en annen vei: å bygge en databehandlingsplattform for å tjene opplæring av kunstig intelligens .

I denne verden er data råmaterialet. Men rådata som uklassifiserte bilder, uorganiserte samtaler eller uklare videoer er ofte rotete og har ingen direkte verdi for maskiner.

Skala AIs jobb er å rense, kategorisere og merke den enorme mengden data. Det betyr å designe både systemer og team for å identifisere og organisere hver minste detalj i et bilde, et avsnitt eller en video.

For eksempel, for at en selvkjørende bil skal lære å stoppe på riktig sted, må hvert kamerabilde tydelig identifisere hvor et fotgjengerfelt er, hvor et trafikklys er og hvor en fotgjenger befinner seg. Med millioner av slike data kan kunstig intelligens lære oppførselen nøyaktig.

Takket være slike dataforberedelsestrinn kan modeller som ChatGPT, Claude eller virtuelle assistenter i biler forstå naturlig språk, gjenkjenne bilder nøyaktig i virkelige miljøer og reagere på en menneskelignende måte.

Vil lære AI å være smart, må starte med den minste tingen

Uansett hvor kompleks en AI-modell er, er den ikke noe mer enn et tomt skjelett uten data å mate den med. I motsetning til mennesker som kan lære av erfaring og intuisjon, kan maskiner bare gjenta det de har sett før. Derfor spiller treningsdata en avgjørende rolle i å lage en effektiv modell.

For at en chatbot skal forstå hvordan mennesker stiller spørsmål, må den bli eksponert for millioner av samtaler. For at en bil skal gjenkjenne fotgjengere i regnet, må den se hundretusenvis av lignende bilder. Alle disse eksemplene fra den virkelige verden må merkes riktig slik at datamaskinen kan lære av dem. Uten de riktige etikettene vil AI-en gjøre feil. Uten nok mangfoldige data vil den reagere dårlig i virkelige miljøer.

Derfor er Scale AIs arbeid så viktig. De samler ikke bare inn data, de sørger for at de er organisert på en måte som er nøyaktig, mangfoldig og lærbar, slik at fremtidige modeller kan reagere slik en person ville gjort.

Et godt eksempel er innen selvkjørende biler. For å trene en bil til å håndtere uventede situasjoner, som en person som krysser gaten eller en motorsykkel som kjører i feil retning, må en kunstig intelligensmodell se titusenvis av lignende situasjoner.

Slike data kan ikke være lett tilgjengelige, og de kan heller ikke overlates til maskinen å lære på egenhånd. Noen må forberede, organisere og sikre nøyaktigheten før AI-en kan starte læringsprosessen.

Det er her Scale AI kommer inn i bildet. De skaper lærdommer, ikke fra lærebøker, men fra milliarder av nøye utformede eksempler fra den virkelige verden. Hver datastrøm som passerer gjennom hendene deres blir en byggestein i moderne AI-kognisjon.

Fra laboratoriet til gatene er data fortsatt konge

Scale AI er ikke bare begrenset til tekst, det er også involvert i trening av datasyn for selvkjørende biler. Teknologiselskaper som Tesla, Toyota og General Motors har alle samarbeidet med Scale AI for å lære biler å gjenkjenne fotgjengere, lese trafikkskilt og håndtere uventede situasjoner.

I tillegg støtter Scale AI også andre felt som forsvar, satellitter og kart. De behandler bilder fra kameraer, radarer og bilder tatt fra verdensrommet for å hjelpe modeller med å gjenkjenne terreng, klassifisere objekter eller oppdage risikoer tidlig. Et satellittbilde kan virke som bare et bilde av en skog, men gjennom hendene til Scale AI-teamet kan det bli et datasett som hjelper maskinen med å forutsi retningen på skogbranner.

Utvidelsen til flere områder viser at Scale AI ikke bare er et tilleggsverktøy, men i ferd med å bli en sentral del av hvordan kunstig intelligens lærer om verden. Etter hvert som verden fortsetter å konkurrere om å skape smartere modeller, er det selskaper som Scale AI som i stillhet legger grunnlaget for dette kappløpet.

Tilbake til emnet

THANH TOR

Kilde: https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm