Зад всеки автономен автомобил или безкасов магазин Amazon Go стоят хиляди хора, чиято работа е да обучават компютрите да виждат.

Тези хора разглеждат снимки и определят какво има на тях, окачествявайки го като камион или пакет Doritos. След това техните наблюдения се зареждат в софтуер с изкуствен интелект, който се учи как да прави същото нещо с времето. Това е черната работа зад магията.

Тригодишен стартъп на име Scale AI Inc. се опитва да подобри този процес както за човека, така и за машината. Компанията е създала набор от софтуерни продукти, които първо маркират снимките, а след това ги предават на мрежа от около 30 000 работници, които след това поставят довършителните щрихи.

Scale е привлякла за клиенти големи компании в сферата на автономните автомобили, в това число Waymo на Alphabet Inc., Cruise General Motors Co и Uber Technologies Inc.

Сега Scale се опитва да продава продукта си почти на всяка компания, която развива изкуствения интелект. Няколко известни рискови капиталисти се включват в мисията. Вчера от Scale обявиха, че са получили инвестиция, която оценява компанията на над 1 млрд. долара.

“Необходими са милиарди или десетки милиарди примери, за да може AI системите да достигнат до нивото, на което са хората,” казва Александър Уанг, съосновател на Scale и главен изпълнителен директор на компанията. “Има наистина голяма пропаст между малкото големи компании, които могат да си позволят да провеждат цялото това обучение, и многото други, които не могат.”

Дори за стандартите на Силициевата долина, Уанг е нещо като феномен. Той израства в Мексико и е син на двама физици. Като тийнейджър Уанг се представя много добре на състезания по програмиране и получава оферти за работа от технологични компании още като ученик.

По този начин успява да се дипломира по-рано, да работи в Силициевата долина, а след това да основе Scale, когато е на 19 г. Сега, на зрялата възраст от 22 г., Уанг е получил нови 100 млн. долара от инвеститори, сред които и Майк Волпи, генерален мениджър в Index Ventures.

“След като подписахме, отидохме на вечеря и аз поръчах хубава бутилка шампанско, за да го отпразнуваме. След това се наложи да го попитам дали не нарушавам закона”, казва Волпи пред Bloomberg. (В интерес на истината, Уанг тогава вече бил навършил възрастта за законна употреба на алкохол.)

Компаниите, които се опитват да изградят AI системи, равни на тези на Google или Facebook Inc.’s, се сблъскват с две основни предизвикателства. Едното е набирането на достатъчно данни, за да обучават машините.

Другото е гаранцията, че данните и резултатите са добри. И докато машините могат да свършат по-голяма част от тази работа, за интерпретирането на снимките, текста и видеото и насочването на машините в правилната посока са необходими хора.

В сферата на автономните автомобили хората харчат милиони долари всяка година за наемането на хора, които да окачествяват снимките, събрани от камерите в техните автомобили. Обикновено служителят вижда снимка, която се появява на компютърен екран и използва мишка, за да проследи окончанията на всички коли и да ги категоризира в софтеура.

След това идват сградите, паркоместата, пешеходците, светофарите и т.н. За да може един човек да прегледа всички елементи на дадена снимка, може да са необходими от 10 минути до няколко часа, а снимките за преглеждане са милиони.

След това тези данни се вкарват в AI система, така че автономните автомобили да могат да се запознаят с нещата от заобикалящия ги свят.

Румънец е най-младият милионер в Силициевата долина20-годишният румънец Себастиан Добринку е наричан

От Scale са разработили софтуер, който първи преглежда снимките. В много от случаите той е способен да окачестви повечето обекти автоматично. След това служители преглеждат снимките.

Ако трябва да се намесят, системата им позволява да кликнат веднъж някъде, да кажем върху кола, и тя очертава обекта вместо тях. “Така задачи, които са отнемали часове, сега отнемат няколко минути,” казва Уанг.

Scale има около 100 служители в централата си в Сан Франциско, в добавка към армията от служители на хонорар по целия свят, които се занимават със снимките. Те получават подробни инструкции от Scale върху какво трябва да се концентрират.

Компанията също така разработва софтуер за определяне на служителите, които се справят най-добре с тази работа. Уанг не казва откъде са тези служители и какво точно е заплащането, но твърди че е добро.

“Не се опитваме да оптимизираме разходите за човешки капитал,” казва той. “Те заработват 60-70 процента от заплащането в техните държави.”

Сред по-новите клиенти на Scale са OpenAI, която използва услугата за езикова обработка, и Standard Cognition, която създава софтуер за автоматизирането плащанията на каса при търговци на дребно, като Amazon Go. Standard Cognition има тестови магазин в Сан Франциско, както и изследователски центрове, където хората вземат продукти от щандове, което се заснима с камери.

“Най-важният въпрос е ‘Това кетчуп ли е или горчица?’” казва Джордан Фишер, главен изпълнителен директор на компанията. “Ако е кетчуп, искаме да знаем дали е Heinz от 342 гр, за да ви издадем правилната касова бележа.”

В този тип работа им доста конкуренция. През юни Uber придоби стартъп компанията за автоматично окачествяване на обекти от изображения Mighty AI. Amazon.com Inc. предлага подобни услуги като част от облачния си продукт, а стартъпи, като Hive и Alegion, също развиват дейност в тази сфера.

Въпреки голямата конкуренция, според инвеститорите в Scale, сред които са Accel и Founders Fund на Питър Тийл, инструментите на Wang обработват данните по-бързо и по-евтино.

Що се отнася до човешкия фактор в тази работа, Волпи от Index Ventures определя черната работа като неизбежна. “Ако можете да избирате между това да дърпате рикша или да окачестявате данни в интерент кафене с климатик, второто е по-добрата работа,” казва той. “Плаща ви се по-добре и работата не натоварва толкова тялото ви.”

А ако някой ден автоматизацията стигне и до рисковите капиталисти? “Могат да се примиря с това,” казва той. “Вероятно ще трябва да се занимавам с нещо, което е с по-голяма стойност за обществото.”