När Scale AI "lär ut" artificiell intelligens

Scale AI, som grundades när grundaren fortfarande var student, är nu en oumbärlig länk i lärresan för artificiell intelligens-modeller. Företaget skapar inte AI, men det hjälper AI att förstå den mänskliga världen.

Indata organiseras prydligt innan den används för att träna AI:n.

Scale AI skapar inte så mycket rubriker, och det är inte heller ett av de teknikföretag som tillverkar produkter som användare faktiskt kan röra vid. Men för AI-utvecklare är det en integrerad del av hela modellträningsprocessen.

Scale AI:s arbete sker i tysthet bakom kulisserna, där rådata bearbetas av människor och omvandlas till lärdomar för maskiner. Detta gör det möjligt för intelligenta system att gradvis förstå språket, bilderna, känslorna och beteendena som människor uppvisar i den verkliga världen .

Vem är Scale AI och vad gör de?

Jämfört med OpenAI, Google eller Meta är Scale AI en relativt tyst aktör. Företaget skapar inte direkt chatbotar som kan prata som riktiga människor eller självkörande bilar som kan läsa trafiksituationer, men det spelar en avgörande roll för att göra dessa tekniker smartare varje dag.

Scale AI grundades 2016 när grundaren Alexandr Wang fortfarande var student. Istället för att gå algoritmutvecklingsvägen valde Wang en annan väg: att bygga en databehandlingsplattform för att betjäna utbildning av artificiell intelligens .

I den här världen är data råmaterialet. Men rådata som oklassificerade bilder, oorganiserade samtal eller otydliga videor är ofta röriga och har inget direkt värde för maskiner.

Skala AI:s uppgift är att rensa, kategorisera och märka den enorma mängden data. Det innebär att utforma både system och team för att identifiera och organisera varje liten detalj i ett foto, ett stycke eller en video.

För att en självkörande bil ska lära sig att stanna på rätt plats måste till exempel varje kamerabild tydligt identifiera var ett övergångsställe finns, var ett trafikljus finns och var en fotgängare befinner sig. Med miljontals sådan data kan artificiell intelligens lära sig beteendet exakt.

Tack vare sådana dataförberedelsesteg kan modeller som ChatGPT, Claude eller virtuella assistenter i bilar förstå naturligt språk, korrekt känna igen bilder i verkliga miljöer och reagera på ett människoliknande sätt.

Vill lära AI att vara smart, måste börja från minsta lilla sak

Oavsett hur komplex en AI-modell är, är den inget annat än ett tomt skelett utan data att mata den med. Till skillnad från människor som kan lära sig av erfarenhet och intuition, kan maskiner bara upprepa det de sett tidigare. Det är därför träningsdata spelar en avgörande roll för att skapa en effektiv modell.

För att en chatbot ska förstå hur människor ställer frågor måste den exponeras för miljontals samtal. För att en bil ska känna igen fotgängare i regnet måste den se hundratusentals liknande foton. Alla dessa verkliga exempel måste vara korrekt märkta för att datorn ska kunna lära sig av dem. Utan rätt etiketter kommer AI:n att göra fel. Utan tillräckligt med mångsidig data kommer den att reagera dåligt i verkliga miljöer.

Det är därför Scale AI:s arbete är så viktigt. De samlar inte bara in data, de ser till att den är organiserad på ett sätt som är korrekt, mångsidigt och lätt att lära sig, så att framtida modeller kan reagera som en människa skulle göra.

Ett utmärkt exempel är inom området självkörande bilar. För att träna en bil att hantera oväntade situationer, som att en person går över gatan eller att en motorcykel kör åt fel håll, behöver en modell för artificiell intelligens se tiotusentals liknande situationer.

Sådan data kan inte vara lättillgänglig, och den kan inte heller lämnas åt maskinen att lära sig på egen hand. Någon måste förbereda, organisera och säkerställa dess noggrannhet innan AI:n kan påbörja inlärningsprocessen.

Det är där Scale AI kommer in i bilden. De skapar lärdomar, inte från läroböcker utan från miljarder noggrant utformade exempel från verkligheten. Varje dataström som passerar genom deras händer blir en byggsten i modern AI-kognition.

Från labbet till gatorna är data fortfarande kung

Scale AI är inte bara begränsat till text, det är också involverat i att träna datorseende för självkörande bilar. Teknikföretag som Tesla, Toyota och General Motors har alla samarbetat med Scale AI för att lära bilar att känna igen fotgängare, läsa trafikskyltar och hantera oväntade situationer.

Dessutom stöder Scale AI även andra områden som försvar, satelliter och kartor. De bearbetar bilder från kameror, radar och foton tagna från rymden för att hjälpa modeller att känna igen terräng, klassificera objekt eller upptäcka risker tidigt. En satellitbild kan verka som bara en scen av en skog, men genom Scale AI-teamets händer kan den bli en datamängd som hjälper maskinen att förutsäga riktningen för skogsbränder.

Expansionen till flera områden visar att Scale AI inte bara är ett kompletterande verktyg utan håller på att bli en central del av hur artificiell intelligens lär sig om världen. I takt med att världen fortsätter att tävla om att skapa smartare modeller är det företag som Scale AI som i tysthet lägger grunden för den kapplöpningen.

Tillbaka till ämnet

THANH TOR

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