走近 Scale AI:AI 数据标注赛道“独角兽”
作者:白露会客厅
E 轮融资 3.25 亿美元,总融资额 6 亿美元,估值 73 亿美元

编译|博文 自从“软件正在吞噬世界”的名言出现,已经超过十年。 无论是在购物、娱乐、医疗还是教育领域,软件已经成为几乎每个生活领域的关键组成部分。直到人工智能(AI)和机器学习(ML)开始吞噬软件。 这方面的早期例子包括特斯拉的 Autopilot、GitHub Copilot、TikTok 的内容推荐以及人工智能生成的艺术作品。 通过减少某些任务所需的时间,如生成初始代码草稿、代码校正和重构、根本原因分析以及生成新的系统设计, 生成式人工智能可以直接 提高 20-45% 的 软件工程生产力。 很多人不了解的是,缺乏构建模型所需的组织良好的数据,已成为建立人工智能和机器学习应用程序的一个长期问题。 数据缺乏会延长构建 AI 模型所需的时间,并导致应用程序的准确性降低。如果没有强大的数据集来训练这些 AI 应用程序,这些应用程序往往功能会降低,并且更加脆弱。 缺乏数据甚至会阻断一些新程序的产生。例如,在医学研究中,由于可用于诊断罕见疾病和病况的数据有限,构建用于识别此类病况的 AI 应用程序通常是困难和不准确的。 Scale AI 旨在解决这些问题。Scale AI 的愿景是成为人工智能和机器学习应用程序背后的基础设施。该公司始于用于构建 AI/ML 模型的数据标注和注释。数据标注和数据注释涉及在数据集中标记相关信息或元数据,以便用于训练 ML 模型;要训练和构建任何 ML 算法,模型都需要以正确标记的准确数据为基础。Scale AI 以确保公司有正确标记的数据来构建有效的 ML 模型为核心价值主张。通过构建全面的数据集来训练 AI/ML 应用程序,Scale AI 使开发人员能够构建准确的应用程序,功能也可以得到增强。 创始故事 2016 年,Alexandr Wang(CEO)和 Lucy Guo(联合创始人)共同创立了 Scale AI。Wang 和 Guo 在 Quora 工作时相识。Wang 是一位机器学习爱好者,意识到训练数据对推动人工智能发展的重要性。他在麻省理工学院学习时想出了这个创意,因为他注意到他的同行们尽管接受了培训,却没有构建 AI 产品,原因是缺乏他们构建模型所需的组织良好的数据。他认识到市场上存在一个空白:为了弥合人类和机器学习能力之间的差距,需要准确标记的数据集来训练 AI 模型。 Wang 招募了同事兼产品设计师 Lucy Guo,帮助实现这一愿景。团队的使命是构建一个平台,将人类智慧与机器学习算法结合起来,为人工智能创建一个可靠的数据训练系统。当时,AI 开发受到数据标记、注释和质量控制的限制。Wang 和 Guo 于 2016 年创立了 Scale AI,以解决这些限制。Wang 辍学于麻省理工学院,Guo 辍学于卡内基梅隆大学,共同创建了 Scale AI。 2016 年 8 月,Scale AI 以 12 万美元的种子轮融资被 Y Combinator 接受。 到 2018 年,公司已经显著发展壮大,Wang 和 Guo 都入选了福布斯 30 位 30 岁以下精英榜单。在这个时候,Guo 离开了 Scale AI,共同创立了风投公司 Backend Capital。2022 年,25 岁的 Wang 成为了最年轻的自创亿万富翁。 产品 要对 Scale AI 有基本的了解,很重要的是要先理解为任何特定行业垂直领域构建机器学习模型的生命周期。整个路线图始于数据及其来源,然后转向数据工程,这是数据科学的一个组成部分。












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