Платформа даних штучного інтелекту iMerit стверджує, що наступним кроком до інтеграції інструментів ШІ на рівні підприємств є не просто велика кількість даних, а якісніші дані. На думку компанії, покращені дані не можуть бути отримані від маси фрілансерів, а лише від експертів у галузях математики, медицини, охорони здоров’я, фінансів, автономії та інших когнітивних дисциплінах.
«Набути та зберегти найкращих когнітивних експертів стало надзвичайно важливим, оскільки нам потрібно взяти ці великі моделі та адаптувати їх для розв’язання проблем, які виникають у сфері ШІ для підприємств», — зазначила Рада Басу, CEO та засновник iMerit.
Каліфорнійський та індійський стартап уже протягом дев’яти років тихо зарекомендував себе як надійний партнер з аннотації даних для компаній, що працюють у сферах комп’ютерного зору, медичної візуалізації, автономної мобільності та інших застосунків ШІ, де потрібна висока точність, залучений людський фактор у процесі маркування.
Наразі iMerit представляє свою програму Scholars, яка виходить з бета-версії. Метою програми є формування зростаючого штату експертів, які допоможуть налаштувати генеруючі моделі ШІ для підприємств та, дедалі більше, для базових моделей.
Серед клієнтів iMerit — деякі з провідних компаній у галузі ШІ, включаючи три з семи великих компаній, що займаються генеруючим ШІ, вісім провідних компаній у сфері автономних автомобілів, три великі урядові агентства США та двох з трьох найбільших постачальників хмарних послуг.
Ця новина з’явилася на фоні того, що Scale AI, ймовірно, найбільше ім’я у сфері аннотації даних ШІ, втратила свого засновника та CEO Олександра Ванга, який перейшов до Meta, що також придбала 49% компанії. Після інвестицій Meta багато з великих клієнтів Scale відмовилися від співпраці, серед них Google, OpenAI, Microsoft та xAI, через побоювання, що Meta отримає доступ до їхніх продуктів.
iMerit не прагне замінити основну пропозицію Scale AI по «блиску даних», орієнтованих на розробників. Натомість вона робить ставку на те, що зараз настав правильний момент для посилення зусиль щодо отримання якісних даних, які потребують глибоких людських суджень та специфічного контролю.
«Ми — дорослі в кімнаті», — зазначив Роб Лейн, VP глобального спеціалізованого штату iMerit. «Зараз на ШІ витрачається величезна сума грошей. Декілька дуже розумних людей створюють великі платформи з людськими робочими силами. Вихід, який вони отримують від масового підходу та швидкого виходу на ринок, не відповідає належному рівню якості, потрібному підприємствам.»
Басу навела приклад медичних писарів, які з’явилися завдяки великим мовним моделям.
«Якщо у вас немає експертизи кардіолога або лікаря, те, що ви створюєте, — це голе, можливо, на 50% або 60% точне», — сказала Басу. «Вам потрібно прагнути до 99%. Вам потрібно ставити запитання до моделі. Вам потрібно зламати її. Вам потрібно виправити її. Це те, що дозволяє здійснити експертний ШІ для підприємств.»
Експерти iMerit відповідальні за налаштування, або «катування», моделей ШІ на підприємствах та базових моделях, використовуючи власну платформу Ango Hub. Ango дозволяє «Scholars» iMerit взаємодіяти з моделлю клієнта для генерування та оцінювання проблем, які модель повинна розв’язати.
Для iMerit залучення та утримання когнітивних експертів є ключем до успіху, оскільки експерти не виконують лише кілька завдань і зникають; вони працюють над проектами протягом кількох років. iMerit пишається ставкою на 91% утримання, причому 50% її експертів — жінки.
Лейн, досвід якого у створенні платформи людського перекладу myGengo допоміг йому зрозуміти, як залучити людей, сказав, що зіграти роль людей у виконанні простих завдань досить легко. Проте створення спільноти вимагає більш гуманного підходу.
«Замість того, щоб хто-небудь був просто ім’ям у базі даних, коли людина приєднується до програми Scholars, вона фактично знайомиться з командою», — зазначив Лейн. «Вони беруть участь у колективних обговореннях. Їх підштовхують працювати на найвищому можливому рівні. І ми дуже вибіркові в тому, як ми запрошуємо людей.»
«Я думаю, що протягом наступних кількох років компанії, схожі на iMerit, які справді зосереджуються на залученості, утриманні та якості, стануть кращими компаніями для навчання ШІ», — додав Лейн.
На сьогоднішній день iMerit співпрацює з понад 4,000 Scholars і сподівається залучити ще більше експертів в міру зростання. Басу зазначила, що, хоча компанія не залучала інвестицій з 2020 року, коли отримала фінансування від таких інвесторів, як Khosla Ventures, Omidyar Network, Dell.org та British International Investment, iMerit є стійкою та прибутковою. Завдяки власним резервам, iMerit може собі дозволити збільшити штат до 10,000 експертів, сказала Басу, при цьому подальше розширення вимагатиме зовнішніх інвестицій, до яких iMerit відкритий, але не відчуває до них потреби.
iMerit працює над Scholars протягом минулого року, в основному зосереджуючись на медицині. Мета — зростання у інших підприємницьких сферах, таких як фінанси та медицина. Лейн зазначив, що генеруючий ШІ є його найшвидше зростаючою областю, оскільки провідні компанії ШІ працюють з iMerit для покращення своїх базових моделей.
«Безкоштовні дані в інтернеті вже зникли, а нижчий рівень даних з людським входом також став комодизованим», — сказав Лейн. «Куди прямують ці люди, так це намагатися налаштувати ці моделі для досягнення AGI або суперінтелекту.»
