インビジブルテックがAIトレーニングのリーダーになり、何千人ものグローバルエキスパートを採用

ジャカルタ-人工知能(AI)技術の急速な発展に伴い、特殊分野での深い知識を持つ人間のトレーナーの必要性が高まっています。過去には、ChatGPTやコヘアなどのAIモデルトレーニングは、車の絵やニンジンなどの基本的な事実を区別するのに役立つ安価な労働力のみを必要としていました。ただし、最新のより洗練されたAIモデルには、博士号を持つ専門家を含む、歴史から医学に至るまで、さまざまな分野の特定の知識を持つトレーナーが必要です。

現在、AIモデルに人間のトレーナーを提供することをリードしている企業の1つであるInvisible Techは、世界100カ国以上から5,000人以上のトレーナーを雇用しています。同社はOpenAI、Microsoft、AI21などの主要企業と協力して、「AI幻覚」として知られるエラーをより正確にし、軽減するAIモデルをトレーニングしています。AI幻覚は、AIモデルが誤った情報や不正確な情報を生成する条件であり、このテクノロジーに対するユーザーの信頼を低下させる可能性があります。

Cohereの共同設立者であるIvan Zhang氏は、過去にはAIモデル全般を訓練する学生を募集することができたと説明しました。しかし、現在、AIモデルでは、医学や金融アナリストなどの専門家によるトレーニングが必要となり、医療または金融分野における複雑なシナリオに対処しています。

「Invisible Techは、AI21やMicrosoftのような多くの大企業にとって主要なAIトレーニングパートナーです」と、Invisible Techの創設者であるFransiz Pedraza氏は述べています。「私たちには、博士号取得者や修士号取得者など、さまざまな分野を専門とする5,000人のコーチがいます。」

Invisible TechはOpenAIだけでなく、他の多くのAI企業とも協力しています。Invisible Techは、AIが事実と架空の区別ができない場合にしばしば発生するAIエラーの負担を軽減するために、人間のトレーナーを活用していると主張しています。

AIトレーナーのための高収入

Invisible Techは、場所や労働者の専門知識のレベルに応じて異なる料金を提供します。一部の企業の労働者は、時速40ドルまで、場合によっては量子物理学などの非常に特定の被験者のために時速200ドルまで稼ぐことができます。AIモデルがますます洗練されるにつれて、高度な専門知識を持つ人間のトレーナーの必要性も高まり続けています。

Invisible TechはもともとDoorDashのようなクライアントのワークフローを自動化する会社として2015年に設立されましたが、後にChatGPTをリリースした調査会社であるOpenAIが2022年に助けを求めたことで、その役割は劇的に変化しました。当時、OpenAIは大きな問題に直面していました:ChatGPTの初期モデルは、しばしば信じられないような情報や幻覚を生成しました。その後、Invisible Techは、このモデルをより正確にトレーニングするのに役立ちました。

Invisible Techに加えて、スケールAIなどの他の企業も、AI企業にヒトトレーナーを提供するために競争しています。スケールAIは約140億ドル(211.7兆ルピア)の価値があり、同様のサービスを提供し、OpenAIのトレーニングプロバイダーの1つでもあります。それでも、Invisible Techは、800万ドル(1,209億ルピア)の資金しか受け取っていないにもかかわらず、2021年以来、安定した利益を得て、この市場の主要なプレーヤーの1つになりました。

Pedraza氏によると、Invisible Techは、これらの企業に追加の管理手数料を負担することなく高品質のトレーニングを提供する能力があるため、AI企業にとって依然としてトップチョイスです。

AIトレーニングの未来

AI企業のニーズがますます複雑になるにつれて、AIを訓練できる専門家の需要は増加し続けています。実際、多くの新しい企業が、AIラボの高品質のデータの作成を支援できるトレーナーを提供するために生まれました。コヘアの共同創設者であるZhangは、この分野の多くの新しい企業が出現し続け、特別なスキルを持つ人々に雇用機会を創出していることを明らかにしました。

「私の受信トレイは、AIトレーニングのためのサービスを提供しようとしている新しい企業からの電子メールで溢れています」とZhang氏は述べています。

需要の高まりに伴い、AIトレーニングの未来は、さまざまな分野の専門家にとって好ましい雇用機会で満たされるようです。先進技術とスマートヒューマの組み合わせは、将来的により信頼性が高く正確なAIモデルを生産するための鍵です。