Hinter jeder erfolgreichen Künstlichen Intelligenz stehen Tausende starke Lohnarbeiter. Noch.
Das Startup ScaleAI aus San Francisco erhält von Risikokapitalgebern eine Investition über 100 Millionen US-Dollar. Der Wert des Startups liegt laut Bloomberg jenseits der eine Milliarde US-Dollar. Unter anderem gehören der OpenAI-Mitgründer Greg Brockman und der einflussreiche Paypal-Milliardär Peter Thiel zu den Investoren.
ScaleAI entwickelt, der Name deutet es an, keine eigene KI-Technologie. Stattdessen hilft das Startup anderen Unternehmen wie OpenAI, Airbnb, Uber und Waymo, ihre Künstlichen Intelligenzen zu verbessern.
ScaleAI liefert den Treibstoff für die KI-Zukunft: Daten. Nicht irgendwelche Daten, sondern in mühsamer Kleinarbeit detailliert beschriebene Datensätze, die der KI helfen, unsere Welt zu verstehen. Woher soll ein Algorithmus sonst Wissen, dass zum Beispiel ein Baum ein Baum und ein Auto ein Auto ist, wenn es ihm niemand in den Daten mitteilt.
ScaleAI-Mitgründer Alexandr Wang hofft langfristig auf großes Geschäft: "Es kostet viele Milliarden US-Dollar, um eine KI mit menschlichem Leistungsvermögen zu entwickeln", sagt Wang. "Es gibt eine wirklich große Lücke zwischen der Handvoll riesiger Unternehmen, die sich das KI-Training leisten können, und den vielen, die es nicht können."
30.000 KI-Trainer weltweit
ScaleAI beschäftigt in den USA rund 100 Mitarbeiter, die sich ums Geschäft kümmern. Dem gegenüber steht ein Netzwerk aus weltweit 30.000 Daten-Jobbern, die KI-Trainingsdaten markieren für autonome Fahrzeuge, Sprachverständnis, E-Commerce, die Internetsuche, Karten, Roboter, Augmented und Virtual Reality oder Bezahlen ohne Kassierer.
Bei ScaleAI beschriftet eine Software die Daten automatisiert vorab. Allerdings noch nicht gut genug: Menschen müssen die Ergebnisse des automatisierten Verfahrens prüfen und verbessern.
"Die Menschen sind ziemlich wichtig für uns, weil sie sicherstellen, dass alle von uns bereitgestellten Daten wirklich von hoher Qualität sind", sagt Wang.
Doch wie lange noch? KI soll menschliche Arbeit reduzieren, anstatt sie in unattraktive Jobs zu verlagern. Deshalb entwickeln Forscher neue KI-Lernverfahren wie unüberwachtes und bestärkendes Lernen, die die Abhängigkeit von menschlicher Vorarbeit reduzieren sollen. Die Methoden haben tolle Fortschritte erzielt, sind aber noch mit Problemen behaftet.
Quellen: Bloomberg, Techcrunch, ScaleAI; Titelbild: ScaleAI
