Scale AI驱动的未来：人工智能训练与数据标注引领变革，自动驾驶技术催生新就业格局

马特，一位拥有通信博士学位的美国人，近期选择成为一名自由职业者，加入了Scale AI公司，专注于在家训练人工智能模型。然而，他的工作并非传统意义上的AI程序员，而是扮演用户角色，评估AI模型的回复是否准确并提供反馈。Scale AI与谷歌、Alphabet、OpenAI和Meta等大公司合作，提供“人类”资源来优化AI模型。面对日益增长的需求，Scale AI开始减少海外业务，转而在美国本土招聘大量高知识员工，如马特。

这家成立于2016年的公司，已经在2023年5月完成10亿美元的F轮融资，投资方包括Accel、亚马逊、英特尔等知名企业。预计今年的销售额将突破10亿美元，估值达到138亿美元。Scale AI在AI竞赛中扮演关键角色，特别是大模型的微调阶段，需要大量人力进行数据标注，帮助AI系统提供更人性化的答案。尽管此类公司早已有之，但自动驾驶热潮推动了Scale AI的崛起，后来转向AI大模型训练。

Scale AI曾经主要服务于自动驾驶领域，如Waymo和Cruise，但随着自动驾驶热度消退，公司面临挑战。然而，OpenAI的ChatGPT发布后，Scale AI迎来新的机遇，与Meta和Alphabet等公司合作，2023年收入显著增长。现在，Scale AI正逐步提升劳动力质量，吸引博士和专业人士，以应对AI在写作、编程和专业知识方面的复杂需求。

然而，Scale AI也面临问题，如工作分配不足、培训不足、系统故障以及薪酬结算问题。尽管在美国本土招聘高知人士，但工作体验并不理想，许多工作者抱怨缺乏稳定的工作量。此外，毛利率下降，成本控制成为挑战。Scale AI试图通过自动化工具和合成数据集降低成本，同时扩展业务，包括政府合同和AI生成的数据集服务。

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