Sztuczna inteligencja wciąż zawodzi – CEO Scale AI o konieczności budowania niezawodności

AI nie jest jeszcze gotowa na misje krytyczne – ostrzega szef Scale AI

Jason Droege, CEO firmy Scale AI, w rozmowie z Axios podkreśla, że sztuczna inteligencja wciąż zbyt często zawodzi w kluczowych zastosowaniach – zarówno w biznesie, jak i w sektorze publicznym. „Koszt błędów w takich środowiskach może być ogromny”, stwierdził w wywiadzie przeprowadzonym w San Francisco, gdzie mieści się siedziba Scale AI, obchodzącej właśnie 10. rocznicę działalności.

Od anotacji danych do infrastruktury AI

Droege, który w czerwcu ubiegłego roku przejął stanowisko CEO od założyciela firmy, Alexandra Wanga – obecnie pierwszego dyrektora ds. sztucznej inteligencji w Meta – dąży do zmiany wizerunku Scale AI. Zamiast firmy zajmującej się wyłącznie anotacją danych, chce, aby postrzegano ją jako lidera w budowaniu infrastruktury i wdrażaniu rozwiązań AI.

W wewnętrznym memorandum zatytułowanym „Wyścig o niezawodność” – którego treść po raz pierwszy ujawnia Axios – Droege nakreślił nową strategię dla ponad 1300 pracowników firmy. „Niezawodność na tym poziomie zależy od ludzkiej inteligencji”, napisał. „Nasi inżynierowie w terenie dbają o to, aby rozwiązania AI naszych klientów działały niezawodnie w konkretnych procesach i scenariuszach użytkowych.”

Dlaczego niezawodność jest kluczowa?

Droege wyjaśnił, że jego przesłanie o niezawodności powstało w wyniku rozmów z klientami i potencjalnymi partnerami biznesowymi. „Ludzie ciągle mówią o setkach różnych tematów związanych z AI”, powiedział. „Należy jednak stale koncentrować się na tym, co naprawdę istotne, i pogłębiać wiedzę na ten temat.”

Jak dodał, jego wcześniejsze doświadczenia w prowadzeniu firm nauczyły go, że „trzeba nieustannie podkreślać główny cel i omawiać wszystkie jego niuanse”. „Moim celem z tym memorandum jest skupienie zespołu na tym, co klienci uznają za najważniejsze”, wyjaśnił. „A to jest właśnie budowanie takiej niezawodności AI, która pozwoli im zobaczyć realny zwrot z inwestycji.”

Luka między oczekiwaniami a rzeczywistością

Według Droege’a, nawet jeśli AI działa dobrze w większości przypadków, pojedyncze błędy mogą zniechęcać firmy do jej wdrażania. „Zrozumieliśmy, że to szansa na wypełnienie luki między oczekiwaniami a rzeczywistością”, powiedział. „Dlatego od kilku lat inwestujemy w rozwiązania, które zapewnią oczekiwaną niezawodność.”

Jak podkreślił, w branży AI często panuje nadmierny entuzjazm, podczas gdy Scale AI koncentruje się na realnych wynikach i innowacjach, które spełniają oczekiwania klientów.

Filozofia lidera w dynamicznych czasach

Na pytanie o swoje podejście do przywództwa, Droege odpowiedział: „Żyjemy w jednym z najbardziej dynamicznych okresów w historii. Rozdzielanie uwagi na wiele spraw to prosta droga do porażki.” Jego zdaniem, kluczem do sukcesu jest umiejętność identyfikowania dwóch lub trzech najważniejszych celów i konsekwentnego ich realizowania.

Skala AI: Od danych do rozwiązań

Scale AI, założona 10 lat temu, od początku specjalizowała się w anotacji danych dla systemów AI. Jednak wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na zaawansowane rozwiązania, firma przekształciła się w partnera w budowaniu infrastruktury AI, oferując narzędzia i usługi, które umożliwiają wdrażanie niezawodnych systemów.

W czerwcu 2023 roku Meta przejęła 49% udziałów w Scale AI, co dodatkowo umocniło pozycję firmy na rynku technologicznym. Droege podkreśla, że teraz celem jest przedstawienie się jako lider w dziedzinie niezawodnej AI, a nie tylko dostawcy danych.

Podsumowanie

• Niezawodność AI to kluczowy wyzwania dla branży, zwłaszcza w kontekście krytycznych zastosowań.
• Scale AI stawia na ludzką inteligencję i inżynierów w terenie, aby zapewnić stabilność rozwiązań.
• Firma dąży do zmiany wizerunku z anotatora danych na lidera w budowaniu infrastruktury AI.
• Realne korzyści dla klientów – niezawodność ma umożliwić zwrot z inwestycji w AI.