Согласно Cointelegraph, OpenAI сокращает свои контракты с Scale AI, стартапом по разметке данных, недавно приобретенным Meta. Это решение принято вскоре после того, как Meta объявила о сделке на сумму 14,8 миллиарда долларов за 49% акций Scale AI, что стало вторым по величине приобретением Meta. В рамках сделки CEO Scale Александr Ванг присоединится к экспериментальному проекту ИИ Meta, компании анонсировали соглашение 12 июня.
Scale AI, основанная в 2016 году и поддерживаемая более чем 100 инвесторами, предоставляет размеченные данные, которые имеют решающее значение для обучения и улучшения моделей искусственного интеллекта. Стартап был поставщиком для таких известных компаний в области ИИ, как Anthropic, Cohere и Adept. В 2019 году Scale AI привлекла 100 миллионов долларов в раунде финансирования Series C, согласно PitchBook. Однако теперь OpenAI постепенно отказывается от зависимости от данных Scale AI, ища более специализированные источники данных для своих моделей ИИ. Представитель OpenAI сообщил, что компания начала сокращать свои контракты с Scale за последний год, отметив, что Scale составляла лишь небольшую часть требований OpenAI к данным.
Сообщается, что Google также отказывается от контрактов с Scale AI, что связано с опасениями, что приобретение Meta может предоставить информацию о достижениях конкурентов в области ИИ. Reuters сообщили, что этот стратегический поворот обусловлен потенциальными конкурентными последствиями участия Meta в Scale AI. Несмотря на эти изменения, временный CEO Scale Джейсон Дроудж подчеркнул, что стартап остается независимым, утверждая, что их приверженность защите данных клиентов остается неизменной.
OpenAI теперь исследует альтернативных поставщиков данных, включая новые компании, такие как Mercor, для поддержки своей деятельности. Bloomberg подчеркнул, что Scale AI изначально нанимала большое количество подрядчиков для разметки изображений и текстов для ранних систем ИИ. Со временем компания перешла к найму более образованных подрядчиков для содействия в разработке продвинутых моделей ИИ. Эта эволюция отражает растущую сложность и sophistication, требуемые в процессах разметки данных ИИ.