В 24 года Александр Ванг стал самым молодым self-made миллиардером, предложив индустрии искусственного интеллекта то, без чего она не работает, — людей. Сотни тысяч людей. Его компания Scale AI уже оценивается в $7,3 млрд и стоит на пороге крупнейшего бума в истории ИИ. Вопрос только в том, не найдётся ли тот, кто сделает это быстрее, дешевле и лучше.
В 2018 году, во время поездки на родину предков, Александр Ванг слушал выступления ведущих китайских инженеров, демонстрировавших впечатляющие проекты в сфере искусственного интеллекта. Его насторожило, что они явно избегали разговоров о практическом применении технологий. Для Ванга, чьи родители-иммигранты работали физиками-ядерщиками в Лос-Аламосской национальной лаборатории, где создавались первые атомные бомбы, это стало тревожным сигналом.
«Они были предельно уклончивы, когда речь заходила о сценариях использования. Было очевидно, что это не к добру», — вспоминает он. К тому моменту Scale AI, основанная им компания, была подающим надежды стартапом, который в основном занимался обработкой данных для разработчиков беспилотных автомобилей. Но Ванг всё больше задумывался о том, что ИИ способен подорвать мировой порядок, который после Второй мировой войны оставался относительно стабильным, за редким исключением вроде распада СССР.
«История человечества в основном состоит из войн. Последние восемь десятилетий были редким исключением — необычайно мирным временем», — говорит он из офиса Scale в центре Сан-Франциско, откуда из окна можно заметить (частично) самоуправляемые автомобили. «И во многом это стало возможным благодаря американскому лидерству».
На первый взгляд, 26-летний Ванг производит впечатление обычного выпускника колледжа с заразительной энергией. Он слушает исполнителей в духе «грустных девушек», вроде Грейси Абрамс и Билли Айлиш, носит «gorpcore» — походный стиль одежды, выкладывает в Instagram снимки с актрисой Кирнан Шипка из «Безумцев» и публикует в Twitter колкие мысли. «Лучшие задачи решаются только кровью, потом, слезами, духом и непоколебимым чувством цели», — написал он в феврале. В барах же у него до сих пор просят показать документы.
Но всё это уже не имеет большого значения в Кремниевой долине и Вашингтоне, где Ванг превратился во влиятельную фигуру. Его взлёт начался в 2016 году, когда он сделал ставку на массовую «разметку» данных, без которой ИИ не работает — в первую очередь для автономных автомобилей. Кто-то должен был научить алгоритмы отличать бумажный пакет от пешехода. Захватив этот рынок, Scale AI обеспечила себе сильные позиции и в новом сегменте — генеративного ИИ. Этот дальновидный шаг принёс компании клиентов мирового уровня, включая правительство США.
«Мы — как кирки и лопаты во времена золотой лихорадки генеративного ИИ», — говорит он. Для Scale это быстро превратилось в прибыльный бизнес: по словам компании, её выручка в прошлом году составила 250 миллионов долларов, тогда как многие ИИ-стартапы до сих пор не получили ни копейки. Технологии Scale уже применялись правительством для анализа спутниковых снимков Украины, а OpenAI использовала их при создании ChatGPT — бота, потрясшего мир умением отвечать на простые вопросы и сочинять стихи. Брет Тейлор, бывший со-генеральный директор Salesforce, ставит рост Scale в один ряд с достижениями Snowflake и Datadog в облачных вычислениях. А Джефф Уилки, экс-глава потребительского подразделения Amazon и один из ближайших советников Ванга, идёт ещё дальше: он уверен, что Scale способна стать для ИИ тем же, чем Amazon Web Services стала для интернета.
В 2021 году стоимость Scale оценили в 7,3 миллиарда долларов, а Ванг оказался в списке новых миллиардеров Кремниевой долины. Однако его состояние строилось не только там. Огромную роль сыграла армия внешних исполнителей, чья на первый взгляд простая, но критически важная работа обеспечивает обучение ИИ: разметка данных. Около 240 тысяч человек из Кении, Филиппин и Венесуэлы выполняют её через Remotasks — дочернюю компанию Scale, о которой не принято упоминать в маркетинговых материалах. Иными словами, если искусственный интеллект когда-нибудь освободит людей от рутинного труда, это произойдет благодаря легиону работников глобального Юга, многим из которых платят меньше одного доллара в час.
«Эти люди невероятно важны для создания мощных систем ИИ», — подчёркивает Ванг, говоря о Remotasks.
Scale изначально создавалась как универсальная платформа для предоставления человеческого труда там, где алгоритмы бессильны, фактически став противоположностью самому искусственному интеллекту.
К тому же компания всё чаще оказывается в центре этических споров из-за жалоб на тяжелые условия труда и крайне низкую оплату. Параллельно конкуренты называют Scale хрупкой конструкцией: за последний год там были сокращения и падение стоимости на вторичном рынке, из-за чего Ванг лишился статуса миллиардера. (Сейчас его доля в 15% оценивается примерно в 630 миллионов долларов, тогда как сама Scale заявляет, что её стоимость составляет около 890 миллионов). «Scale позиционирует себя как технологическую компанию, — говорит Ману Шарма, сооснователь конкурирующего стартапа Labelbox. — Но для нас это обычный аутсорсер бизнес-процессов». Новички в сфере технологий уверены, что способны делать то же самое, только эффективнее, а классические аутсорсеры убеждены, что у них получится дешевле.
«Мы занимаемся этой задачей дольше и создали больше технологий, чем кто-либо другой», — парирует Ванг. Он старается копировать модель Amazon, контролирующей всю цепочку — от складов до доставки. Для Scale это означает одновременно развитие систем, всё активнее автоматизирующих работу с данными, и расширение штата людей, выполняющих ключевые операции. «Человек нам всегда будет необходим», — подчёркивает он.
До поступления в колледж Ванг переехал в район залива, чтобы поработать в интернет-стартапе Quora. Тогдашний CEO Адам Д’Анджело дал ему совет: «Четыре года учебы переоценены, а два — наоборот, недооценены». В итоге Ванг провёл лишь один год в Массачусетском технологическом институте, после чего отправился в акселератор Y Combinator. Там он объединился с бывшей коллегой по Quora Люси Гуо, тоже бросившей университет, и в 2016 году они основали Scale. По словам Ванга, он был «смешно молод» — всего 19 лет. «Я просто сказал: да, я умею писать код, мы займёмся этим делом».
Изначально Scale задумывалась как универсальная платформа, предоставляющая человеческий труд для задач, которые алгоритмы выполнить не способны — своего рода противоположность искусственному интеллекту. Партнёр фонда Accel Дэн Левин рано разглядел потенциал стартапа: в июле 2016 года он вложил в компанию 4,5 миллиона долларов и предложил свой подвал в качестве временного офиса. Уже через несколько месяцев стало ясно, что Scale закрывает важнейший пробел в индустрии беспилотных авто: у компаний накапливались терабайты записей миллионов миль тестового вождения, но не хватало людей, которые могли бы просматривать и размечать эти данные. Scale оказалась готова решить эту задачу.
В 2018 году Ванг и Гуо вошли в список Forbes 30 Under 30 в категории корпоративных технологий. Вскоре после этого Гуо покинула компанию, объяснив это «разногласиями по продукту и стратегии». «Думаю, Алекс отлично справляется с управлением компанией», — сказала она, отказавшись от дальнейших комментариев. Сам Ванг не стал обсуждать их разрыв.
Инвестор Майк Вольпи впервые услышал о Scale в 2018 году на заседании совета директоров стартапа Aurora, занимавшегося автономным транспортом. «Кто?» — удивился он. Оказалось, что сервис разметки данных Scale стал ключевым для Aurora, а также для Uber и Cruise, дочерней компании General Motors. Вольпи убедил Index Ventures вложить 18 миллионов долларов в Scale в августе того же года, когда выручка стартапа ещё не достигала трёх миллионов.
Спустя год, в августе 2019-го, фонд Питера Тиля Founders Fund инвестировал в Scale 100 миллионов долларов, и компания официально получила статус единорога. Это стало началом 20-месячной серии привлечения средств на общую сумму 580 миллионов, итогом которой стала оценка в 7 миллиардов долларов. К тому моменту Вангу было 24, и он стал самым молодым self-made миллиардером в мире всего за пять лет.
За такие условия труда практически никто не несёт ответственности.
К тому времени, когда Scale уже занимала ведущие позиции на рынке разметки данных для разработчиков беспилотных автомобилей, само её название стало звучать с долей иронии. Чем активнее компания росла, тем труднее было покрывать растущий спрос на человеческий труд. Сначала Ванг обратился к услугам аутсорсинговых агентств, но расходы быстро взлетели. Валовая прибыль, составлявшая около 65% в начале 2018 года, к четвёртому кварталу снизилась почти до 30%. Нужно было остановить убытки и одновременно наладить работу как с людьми, так и с машинами в цепочке подготовки данных для обучения ИИ.
Так появилась Remotasks — внутреннее аутсорсинговое подразделение Scale. Основанная в 2017 году, эта структура вскоре стала ключевой из-за бурного роста бизнеса в сфере автономного транспорта. Чтобы получить доступ к дешёвой рабочей силе, Scale открыла более десятка центров в Юго-Восточной Азии и Африке, где обучали тысячи сотрудников по разметке данных. К середине 2019 года рентабельность компании, по её данным, вернулась на уровень 69%.
Scale тщательно отделяет Remotasks как самостоятельный бренд. На сайте Scale нет упоминаний о Remotasks, и наоборот. По словам первых сотрудников, это было сделано для того, чтобы конкуренты не сразу разгадали стратегию и чтобы снизить внимание к компании. В Scale объяснили Forbes, что разделение брендов связано с необходимостью защищать конфиденциальность клиентов.
Однако исследование Оксфордского университета 2022 года, посвящённое условиям труда на 15 цифровых платформах, показало: Remotasks соответствует лишь двум из десяти «минимальных стандартов честной работы». Не выполняются такие ключевые критерии, как справедливая оплата и представительство работников. По словам бывших сотрудников, доходы там часто составляют буквально центы в час. Исследователи отметили, что скрытая связь Remotasks со Scale создаёт путаницу и усиливает уязвимость работников перед эксплуатацией. Ведущий исследователь Келле Хаусон сравнила труд маркировщиков данных с работой на швейных фабриках в тех же странах, добавив: «За такие условия труда практически никто не отвечает». В Scale, со своей стороны, утверждают, что обязуются платить сотрудникам «прожиточный минимум».
Помимо этики, остаются и бизнес-риски. По мнению Кевина Гуо, сооснователя Hive (стартапа, когда-то создавшего конкурента Remotasks, но закрывшего его из-за низкой маржинальности), бизнес по разметке данных — это, по сути, товар. «Соберите команду — и вы уже конкурент. Всё быстро упирается в цену», — говорит он.
При этом гигантская зарубежная рабочая сила Remotasks, обеспечивающая успех Scale в коммерческом секторе, не подходит для другого направления — оборонных контрактов США. Передавать секретные данные иностранным исполнителям вряд ли кто-то позволит. Поэтому Ванг создаёт куда более дорогую внутреннюю «армию ИИ». В прошлом году компания открыла офис в Сент-Луисе и объявила о наборе 200 сотрудников, многие из которых будут заниматься разметкой данных.
«Есть две вещи, в которых я абсолютно убеждён, — говорит Ванг. — Первое: ИИ — это огромная сила во благо, и применять его нужно максимально широко. Второе: Америка должна оставаться лидером в этой сфере».
Использование живых данных от 1,3 миллиона американских военнослужащих в обучении ИИ может в итоге изменить сам характер войны.
По данным государственной базы, на сегодняшний день Scale получила 60,6 млн долларов по контрактам с правительством. В прошлом году компания в пресс-релизе заявила о награде на 249 млн долларов, однако Министерство обороны уточнило Forbes, что это лишь одна из более чем 70 фирм, имеющих право на часть этих средств. На данный момент Scale обеспечена контрактом на 15 млн долларов, но выплаты ещё не поступили. Основные траты США на ИИ по-прежнему уходят гигантам вроде Northrop Grumman и Lockheed Martin, а не новичкам из Кремниевой долины.
«Эти компании не лидируют в области генеративного ИИ», — отмечает Ванг. Для него сотрудничество с государством — это долгосрочная стратегия. Уже сейчас правительство США использовало возможности Scale для анализа спутниковых снимков в Украине. Но это только начало: по его словам, в будущем генеративный ИИ можно будет внедрить значительно шире. Обучение моделей на живых данных 1,3 млн американских военнослужащих может радикально изменить характер войн.
Однако путь будет непростым. Генеративные модели сложнее в обучении, чем их предшественники. Им также необходима помощь человека, но не только в разметке интернет-данных — люди должны их создавать. Чтобы ИИ смог объяснять явления так, как это воспринимает человек, его нужно обучать на естественных человеческих формулировках. «Данные, аннотированные человеком, критически влияют на результативность моделей», — говорит Эйдан Гомес, сооснователь торонтского конкурента OpenAI, компании Cohere, отмечая, что Scale является ключевым поставщиком кастомных данных.
При этом не все разработчики ИИ полагаются на Scale. Так, OpenAI использует маркировщиков Scale, но предпочитает управлять данными через собственные системы, уточняет сооснователь Войцех Заремба. Три известных инженера из стартапов, сотрудничавших со Scale, рассказали Forbes конфиденциально, что их беспокоит качество человеческих данных для обучения. Один из них упомянул текстовую модель, которой мешало плохое знание английского у разметчиков. «Качество их данных может быть высоким, но это нельзя воспринимать как данность», — добавил другой. Представитель Scale в ответ заявил: «Мы полностью отвечаем за наши продукты и их результаты».
Ванг добился успеха не потому, что был «вундеркиндом» — Массачусетский технологический институт выпускал немало студентов, бросивших учебу. Его отличает по-настоящему безумная трудовая дисциплина.
Появляются конкуренты. Сан-францисская Surge AI, вышедшая на рынок в 2020 году, предлагает инструменты для разметки данных и ориентируется именно на компании, работающие с ИИ. OpenAI, а также крупные игроки Cohere и Adept, готовящиеся к масштабному запуску, используют как Scale, так и Surge. Кроме того, на рынке действуют Labelbox и Snorkel AI — стартапы с миллиардной оценкой, которые специализируются на внедрении ИИ в традиционные, «нетехнологичные» отрасли.
В январе Scale сократила 20% персонала. Ванг объяснил это «неопределённостью» на рынке. «Мы расширяли штат, ожидая продолжения бурного роста», — написал он в блоге. Сегодня акции Scale на вторичном рынке торгуются со скидкой около 42% по сравнению с последним раундом финансирования летом 2021 года.
Тем не менее сторонники компании уверены, что Ванг удержит лидерство. «Он добился успеха не потому, что был гением-подростком — MIT выпускает много таких студентов, бросивших учёбу», — говорит Уильям Хокей, миллиардер и сооснователь финтех-компании Plaid стоимостью 13 млрд долларов, входящий в совет директоров Scale. «У него совершенно невероятная трудовая этика, такой я ещё не встречал».
Недавно Scale подписала стратегическое соглашение с консалтинговой компанией Accenture, которая намерена использовать её решения, чтобы помогать сотням клиентов разрабатывать кастомные модели и приложения ИИ. Remotasks, в котором заняты почти четверть миллиона человек, продолжает расширяться, подтверждает Ванг. Всё это он увязывает с конечной целью Scale — укреплением лидерства США в сфере искусственного интеллекта.
«Мы живём в эпоху соперничества великих держав», — говорит он. «Американское лидерство — не скажу, что оно под угрозой, но никогда прежде его сохранение не было настолько важным».
Обновление: статья дополнена уточнениями о характере работы Scale в Украине и деталях контракта Министерства обороны.
А вот пример неудачного программиста, который закончив перспективный университет получив опыт в программирование , стал на другой путь
Полицейские Одессы задержали бандита из ОПГ Киева Николаенко П.П. || Mafia Ukraine
