Александр Ванг стал самым молодым самодостаточным миллиардером в мире в возрасте 24 лет, обеспечивая компании, специализирующиеся на разработке искусственного интеллекта, тем самым, чем им всем нужно: людьми. Сотни тысяч людей. Теперь его стартап Scale AI, оцененный в 7,3 миллиарда долларов, готов использовать наибольший бум AI – если кто-то другой не сделает этого лучше или дешевле. В 2018 году, находясь в поездке в своей родной стране, Александр Ванг слушал, как самые талантливые инженеры Китая представляли впечатляющие проекты AI. Было странно, что исследователи тщательно избегали упоминания того, как может быть использован AI. Ванг, чьи иммигрантские родители были ядерными физиками в национальной лаборатории Лос-Аламос, где разрабатывались первые атомные бомбы, был обеспокоен.
“Они были очень изобретательны в использовании. Можно было сказать, что это не к добру”, – вспоминает Ванг, сооснователь компании Scale AI, который не имеет второй буквы “е” в своем имени, поэтому оно состоит из восьми иероглифов – числа, которое в китайской культуре ассоциируется с удачей. В то время Scale была перспективным стартапом, предоставляющим услуги по обработке данных в основном производителям самоуправляемых автомобилей. Но Ванг начал беспокоиться о том, что ИИ может вскоре нарушить мировой порядок, который, за исключением падения Советского Союза, оставался в основном стабильным со времен Второй мировой войны. “Если вы подумаете об истории человечества, то она в основном была наполнена войнами, за исключением последних 80 или около того лет, которые были необычайно мирными”, – говорит он из штаб-квартиры Scale на шестом этаже в центре Сан-Франциско, в то время как внизу иногда проезжают (частично) самоуправляемые автомобили. “Во многом это произошло благодаря американскому лидерству в мире”.
На первый взгляд, 26-летний Вэнг излучает энергию свежего выпускника колледжа. Он слушает “грустных девушек”, таких как Грейси Абрамс и Билли Эйлиш, и одевается в стиле “gorpcore”, модной походной одежде. Он публикует фотографии с актером Кирнан Шипка, известной по сериалу “Безумцы”, в Instagram и выражает свои мысли в Twitter: “Лучшие проблемы можно решить только с помощью крови, пота, слез, духа и непреодолимого чувства цели”, – написал он в одном из февральских твитов. В барах его по-прежнему регулярно обманывают.
Все это не имеет значения в Силиконовой долине и округе Колумбия, где он уже стал влиятельным игроком. Его подъем начался с того, что он поставил на “маркировку” массы данных, необходимой для функционирования искусственного интеллекта, в первую очередь для автоматических машин, в 2016 году. Кто-то должен был научить ИИ различать между бумажным мешком и пешеходом. Он захватил этот рынок и обеспечил хорошие позиции для компании Scale в другом секторе: генеративный ИИ. Это был дальновидный ход, который помог ему получить список клиентов, включая самых крупных игроков в ИИ и правительство США.
Его соучредительнице Люси Го был 21 год.
“Это определенно усложнило найм”, – говорит Ван.
“Был человек, который спросил меня: “Объясните мне, почему я должен доверить свою карьеру вам
“Мы – кирки и лопаты в золотой лихорадке генеративного ИИ”, – говорит он. Это быстро стало прибыльным бизнесом для компании Scale, которая утверждает, что в прошлом году ее доход составил 250 миллионов долларов, в то время как многие стартапы в области ИИ еще не заработали ни цента. Ее технологии использовались правительством для анализа спутниковых снимков в Украине, а OpenAI – для создания ChatGPT, бота, который потряс мир своей способностью отвечать на тривиальные вопросы и писать стихи. Брет Тейлор, бывший исполнительный директор гиганта облачного программного обеспечения Salesforce, сравнивает подъем Scale с успехами компаний Snowflake и Datadog, специализирующихся на облачных вычислениях. Бывший начальник потребительского отдела Amazon Джефф Уилки, один из самых доверенных советников Ванга, придерживается еще более восторженной точки зрения: Scale может стать Amazon Web Services для ИИ.
В 2021 году инвесторы оценили компанию Scale в 7,3 миллиарда долларов, сделав Ванга последним инста-миллиардером Кремниевой долины. Но его состояние было построено не только на кремнии. Оно также было построено с помощью огромного штата внешних подрядчиков, которые выполняют простейшую задачу, имеющую решающее значение для ИИ: маркировка данных, используемых для его обучения. Эти люди – около 240 000 человек в таких странах, как Кения, Филиппины и Венесуэла – работают в Remotasks, дочерней компании Scale, которая не упоминается в публичных маркетинговых материалах. Другими словами, если ИИ когда-нибудь освободит людей от рутинных рабочих задач, он сделает это с помощью легиона работников Глобального Юга, многим из которых платят менее 1 доллара в час.
“Они очень, очень важны для процесса создания мощных систем ИИ”, – говорит Ванг о своих работниках Remotasks.
Компания Scale была задумана как универсальный магазин по предоставлению человеческой рабочей силы для выполнения задач, которые не могут быть выполнены алгоритмами – по сути, антитеза ИИ.
Кроме того, они все чаще становятся предметом этической озабоченности, поскольку появляются опасения по поводу не отвечающих стандартам условий труда и низкой оплаты. Между тем, конкуренты рассматривают Scale как карточный домик, в котором происходят увольнения и снижение стоимости на вторичных рынках за последний год, что лишило Ванга статуса миллиардера. (На этих рынках его 15% акций сейчас оцениваются в 630 миллионов долларов. Scale утверждает, что она стоит ближе к 890 миллионам долларов). “Scale рекламирует себя как технологическую компанию”, – говорит Ману Шарма, соучредитель конкурирующего стартапа Labelbox. “Для нас они ничем не отличаются от любой компании по аутсорсингу бизнес-процессов”. Технологические новички считают, что они могут делать то, что делает Scale, лучше, а традиционные аутсорсеры считают, что они могут делать это дешевле.
“Я бы сказал, что мы работаем над этой проблемой дольше и создали больше технологий, чем кто-либо другой”, – возражает Ванг. Он пытается следовать примеру Amazon и управлять всей цепочкой, от складов до доставки. Для Scale это означает как машины, которые все больше автоматизируют работу с данными, так и человеческую армию, которая становится все больше. “Нам всегда нужен человек”, – говорит он.
До колледжа Ванг переехал в район залива, чтобы работать в интернет-стартапе Quora, где генеральный директор Адам Д’Анджело дал ему важный совет: “Четыре года обучения в колледже – это перебор, два – недобор”. В итоге Ванг проучился всего один год в Массачусетском технологическом институте, после чего отправился в знаменитый акселератор стартапов Y Combinator. Там он объединился с выпускницей Quora Люси Гуо, еще одной выпускницей, чтобы основать компанию Scale в 2016 году. Он вспоминает, что в то время был “до смешного молод” – ему было всего 19 лет. “Но я просто сказал: “Да, я знаю, как писать код. Мы собираемся заняться этим делом”.”
Согласно первоначальному плану, Scale должен был стать универсальным магазином для предоставления услуг человеческого труда для выполнения задач, которые не могут быть выполнены алгоритмами – фактически, противоположностью искусственного интеллекта. Партнер Accel Дэн Левин рано увидел потенциал компании, предложив пару начальных инвестиций в размере 4,5 миллиона долларов (и свой подвал в качестве временного штаб-квартиры) в июле 2016 года. Через несколько месяцев Ван и Го поняли, что Scale является жизнеспособным решением проблемы, с которой сталкиваются производственные компании самоуправляемых автомобилей на границе искусственного интеллекта: у них есть миллионы миль видео с вождением, которые могут быть использованы для обучения искусственного интеллекта автономных машин, но у них недостаточно людей для их просмотра и маркировки. Scale могла заполнить эту потребность.
В 2018 году Ванг и Го были включены в список Forbes “30 моложе 30 лет” в области корпоративных технологий. Впоследствии Гуо покинул компанию “из-за различий в видении продукта и дорожной карты”, – говорит она. “Я думаю, что Алекс проделал отличную работу, продолжая руководить компанией”. Гуо отказался от комментариев для этой статьи, а Ванг отказался говорить об их разрыве.
Инвестор Майк Волпи впервые услышал имя Скейла во время заседания совета директоров стартапа Aurora, занимающегося автономными транспортными средствами (AV), в 2018 году. “Кто?” – спросил он. Он узнал, что сервис маркировки данных Scale стал решающим для Aurora, так же как и для Uber и дочерней компании General Motors, Cruise, занимающейся самодвижущимися автомобилями. Вольпи убедил свою фирму Index Ventures инвестировать в Scale 18 миллионов долларов в августе того года, когда доход компании еще не достигал 3 миллионов долларов.
Ставка на аудиовизуальные технологии превращалась в дойную корову. Список клиентов Scale теперь включал крупных международных автопроизводителей, таких как Toyota и Honda, а также таких гигантов Кремниевой долины, как дочерняя компания Google AV Waymo, согласно питч-колоде, опубликованной в июне 2019 года и попавшей в распоряжение Forbes. Один только аккаунт в секретном подразделении Apple, занимающемся разработкой систем автономного вождения, приносит более 10 миллионов долларов, говорится в документе, в результате чего годовой доход может превысить 40 миллионов долларов. (Компания Scale отказалась комментировать документ).
Когда в августе 2019 года фонд Питера Тиля Founders Fund вложил 100 миллионов долларов, сделав Scale единорогом Кремниевой долины, это положило начало 20-месячной серии привлечения средств в размере 580 миллионов долларов, финальный раунд которой оценил компанию в 7 миллиардов долларов. Вангу, которому тогда было 24 года, понадобилось всего пять лет, чтобы стать самым молодым в мире миллиардером-самородком.
“Ответственность за такие условия труда практически нулевая”.
Когда Scale доминировала на рынке маркировки данных для компаний, производящих самоуправляемые автомобили, ее название стало чем-то вроде иронии. Чем больше масштабировалась компания, тем сложнее было поддерживать спрос на человеческий труд. Сначала Ванг обратилась к аутсорсинговым агентствам, чтобы заполнить пробелы, но затраты быстро возросли. Валовая рентабельность, которая в начале 2018 года составляла около 65%, к четвертому кварталу приблизилась всего к 30%. Вангу нужно было остановить кровотечение и при этом охватить как человеческую, так и машинную стороны цепочки поставок ИИ для обучения данным.
На помощь пришла компания Remotasks, внутреннее аутсорсинговое агентство Scale. Созданное в 2017 году, агентство Remotasks вскоре стало приоритетным, поскольку бизнес компании в области аудиовизуальных технологий стремительно вырос. Нуждаясь в дешевой рабочей силе, Scale открыла десяток с лишним объектов в Юго-Восточной Азии и Африке для обучения тысяч специалистов по маркировке данных. К середине 2019 года рентабельность компании Scale восстановилась до 69%, согласно отчету.
Компания Scale старательно позиционирует Remotasks как отдельный бренд. На ее веб-сайте нет упоминания о Remotasks; обратное тоже верно. Первые сотрудники говорят, что это было сделано для того, чтобы сделать стратегию Scale менее очевидной для конкурентов и оградить компанию от пристального внимания. Scale заявила Forbes, что разделила два бренда в целях сохранения конфиденциальности клиентов.
В исследовании условий работы на 15 платформах цифрового труда, проведенном учеными Оксфордского университета в 2022 году, было заключено, что Remotasks соответствует только “минимальным стандартам справедливого труда” по двум из 10 критериев, не обеспечивая справедливую оплату труда, которая, по словам первых сотрудников, составляет в среднем несколько центов в час, и справедливое представительство. Они отметили, что “неопределенность” в связи с “Scale” создает путаницу, которая “может способствовать уязвимости работников к эксплуатации”. Главный исследователь Келле Хаузер сравнила маркировщиков данных на услугах цифрового труда, таких как Remotasks, с фабричными работниками во многих тех же странах. “Ответственность за такие условия работы практически нулевая”, – добавила она. Компания Scale заявляет, что обязуется выплачивать работникам “жизненный минимум”.
Помимо этических соображений, есть и деловые вопросы. То, что Scale делает с Remotasks, нетрудно повторить. Кевин Гуо, соучредитель Hive, стартапа, который когда-то создал своего конкурента Remotasks, а затем закрыл его из-за жесткой маржи, утверждает, что маркировка данных, которой занимается Scale, – это товарный бизнес. “Любой, кто набирает команду, может с вами конкурировать, и дело очень быстро доходит до цены”, – говорит он.
В то время как огромная зарубежная рабочая сила REMOTASKS имеет решающее значение для успеха Scale в частном секторе, она не подходит для другого направления деятельности компании: оборонных контрактов с правительством США, которое вряд ли будет делиться секретными данными с иностранными маркировщиками. Поэтому Ванг создает гораздо более дорогостоящую внутреннюю армию ИИ. В прошлом году компания Scale открыла офис в Сент-Луисе и объявила о планах нанять 200 человек, многие из которых будут заниматься маркировкой данных.
“Есть две вещи, в которые я глубоко верю”, – говорит Ванг. “Во-первых, ИИ – это огромная сила добра, и его нужно применять как можно шире. Во-вторых, мы должны быть уверены, что Америка занимает лидирующие позиции”.
Обучите пользовательскую модель ИИ на живых данных 1,3 миллиона действующих военнослужащих Америки, и вы, возможно, измените характер войны”.
На сегодняшний день Scale заработала 60,6 миллиона долларов на таких контрактах, согласно правительственной базе данных. В прошлом году компания сообщила в пресс-релизе о получении 249 миллионов долларов, но Министерство обороны сообщило Forbes, что это одна из более чем 70 компаний, имеющих право на получение этих денег. На данный момент Scale получила один контракт на сумму 15 миллионов долларов, и никаких выплат пока не было. Львиная доля государственных расходов на ИИ все еще достается таким компаниям, как Northrop Grumman и Lockheed Martin, а не новичкам из Кремниевой долины.
“Эти компании не являются передовыми, когда дело доходит до понимания генеративного ИИ”, – говорит Ванг. Для него партнерство с правительством – это долгая игра. Правительство США уже использовало опыт Scale, чтобы придать стратегический смысл спутниковым снимкам в Украине. И это только начало. Генеративный ИИ, по его словам, когда-нибудь можно будет использовать более широко. Обучите пользовательскую модель ИИ на живых данных от 1,3 миллиона действующих военнослужащих Америки, и вы, возможно, измените характер войны.
Но добиться этого будет нелегко. Генеративные модели ИИ требуют гораздо более сложного обучения, чем их предшественники. Им тоже нужна дополнительная помощь человека, но вместо того, чтобы просто маркировать данные, собранные из Интернета, люди должны их создавать. Чтобы ИИ смог объяснить, почему щенки милые, так, чтобы это звучало правильно для человеческого уха, нужно, чтобы люди обучали его, используя естественные фразы. “Аннотированные человеком данные оказывают огромное влияние на производительность модели”, – говорит Эйдан Гомес, соучредитель Cohere, конкурента OpenAI из Торонто, который считает Scale своим основным поставщиком пользовательских данных.
Не все компании, занимающиеся разработкой ИИ, положительно относятся к Scale. OpenAI, например, полагается на человеческих маркировщиков Scale, но предпочитает использовать собственное программное обеспечение для управления данными, говорит соучредитель компании Войцех Заремба. Три технических руководителя, которые использовали Scale в известных ИИ-стартапах, конфиденциально сообщили Forbes, что у них есть опасения по поводу качества данных для обучения ИИ, созданных людьми. Один из них рассказал о текстовой генеративной модели ИИ, которой мешало плохое знание английского языка маркировщиками. “Качество их данных может быть высоким, но и это не само собой разумеющееся”, – сказал другой. Представитель компании Scale сказал: “Мы стоим за наши продукты и [их] результаты”.
“Ванг достиг своего положения не потому, что он мальчик-гений – Массачусетский технологический институт выпускает много подростков, бросивших учебу. У него совершенно безумная трудовая этика”.
Появляются альтернативы. Компания Surge AI из Сан-Франциско, дебютировавшая в 2020 году, предлагает инструменты маркировки данных и специально нацелена на компании, занимающиеся ИИ. OpenAI, а также готовящиеся к запуску тяжелые ИИ-компании Cohere и Adept используют как Scale, так и Surge. Кроме того, есть стартапы Labelbox и Snorkel AI с миллиардными оборотами в области маркировки данных, которые фокусируются на внедрении ИИ в нетехнологичные предприятия.
В январе компания Scale сократила 20% своих штатных сотрудников. Ванг сослался на “неопределенность” рыночных условий. “Мы увеличили количество сотрудников, полагая, что массовый рост продолжится”, – написал он в своем блоге. Акции компании в настоящее время торгуются на частных вторичных рынках со скидкой 42% по отношению к последнему раунду финансирования в июле 2021 года.
Заинтересованные стороны Scale по-прежнему уверены в том, что Ванг сможет удержать компанию впереди своих конкурентов. “Он достиг своего положения не потому, что он мальчик-гений – Массачусетский технологический институт выпускает много подростков”, – говорит Уильям Хокей, миллиардер, соучредитель финтех-компании Plaid стоимостью 13 млрд долларов, который входит в совет директоров Scale. “У него совершенно безумная трудовая этика, подобной которой я никогда не встречал”.
Недавно Scale заключила стратегическое партнерство с консалтинговым гигантом Accenture, который планирует использовать ее услуги для помощи сотням компаний в создании пользовательских приложений и моделей искусственного интеллекта. И с почти четвертью миллиона человек, занимающихся маркировкой, Remotasks продолжает расти, подтверждает Ванг. Весь этот рост сводится к тому, что он считает конечной целью Scale: играть роль в поддержании превосходства американского ИИ.
“Мы живем в эпоху соперничества великих держав”, – говорит он. “Американское лидерство – не хочу сказать, что оно находится под угрозой, но никогда еще не было так важно для нас сохранить его”.
