¿Puede un adolescente chino de 19 años iniciar una empresa de inteligencia artificial en Silicon Valley realmente respaldar a una empresa?
La startup Scalai Inc., fundada hace tres años, ha estado trabajando para avanzar en el estado del arte de la inteligencia artificial en nombre de humanos y máquinas. Scale ha creado un conjunto de herramientas de software. Las imágenes se etiquetan antes de ser entregadas a una red de unos 30.000 contratistas, quienes luego les dan los toques finales por parte de contratistas del otro lado de la red.
La escala de esta tecnología ha atraído a muchos clientes de renombre en el espacio de los vehículos autónomos, incluidos Waymo de Alphabet Inc., Cruise de General Motors Co. y Uber Technologies Inc.
Ahora, Scale busca vender sus productos a casi cualquier empresa que desarrolle tecnología de inteligencia artificial. Varios destacados capitalistas de riesgo han expresado su apoyo a la escala. Scale planea anunciar una inversión de más de 654,38 mil millones de dólares (aproximadamente 7,023 mil millones de RMB) el 5 de agosto.
El cofundador y director ejecutivo de Scale, Wang, dijo: "Para que los sistemas de inteligencia artificial alcancen niveles humanos, miles de millones o incluso decenas de miles de millones de casos artificiales requieren el apoyo de big data. Actualmente, solo hay unos pocos. Una gran empresa puede permitirse un proyecto de recopilación de datos tan masivo”.
Wang es un genio incluso para los estándares de Silicon Valley. Creció en Nuevo México, hijo de físicos. Cuando era adolescente, participó en muchos concursos de programación de renombre internacional y recibió una oferta de trabajo de una empresa de tecnología mientras estaba en la escuela secundaria. Esto le permitió graduarse temprano, trabajar en Silicon Valley y comenzar un negocio a la edad de 19 años. Hoy, Wang, de 22 años, ha recaudado 654.380 millones de dólares (aproximadamente 702,3 millones de yuanes) de inversores, incluido el socio general de Index Ventures, Mike.
Mike dijo: "Cuando firmamos la hoja de términos, pedí una botella de buen vino para celebrar. Wang era muy joven y tuve que preguntarle si sería ilegal llevarlo a beber". En ese momento, Wang ya había alcanzado la edad legal para beber. )
A medida que las empresas se apresuran a construir sistemas de inteligencia artificial que rivalicen con Google y Facebook, enfrentan dos desafíos importantes. Una es obtener suficientes datos para ayudar a la máquina a obtener el resultado final. Otra es garantizar datos y resultados de alta calidad. Si bien una máquina puede hacer muchas cosas rápidamente, requiere que las personas proporcionen fotografías, textos y videos de alta calidad como guía para obtener los resultados deseados.
En la industria de los vehículos autónomos, las principales empresas gastan millones de dólares cada año contratando personas para enviar fotografías a los clientes para la recopilación de datos. Normalmente, cuando estos trabajadores ven aparecer una imagen en la pantalla de su computadora, comienzan identificando el contorno del automóvil y clasificándolo en el software. Luego analiza los edificios, plazas de aparcamiento, peatones, semáforos, etc. alrededor del vehículo.
El tiempo de procesamiento de una imagen oscila entre 10 minutos y varias horas, y el personal debe revisar punto por punto cada objeto de una fotografía. Hay millones de imágenes que deben escanearse de esta manera y luego los datos se devuelven al sistema de inteligencia artificial. Con un sistema tan inteligente, el reconocimiento de imágenes de retroalimentación se puede completar rápidamente.
Scale tiene un software incorporado que puede organizar dichas imágenes y, en la mayoría de los casos, etiquetar automáticamente todos los objetos que aparecen en la imagen. "Lo que antes tomaba horas ahora toma minutos", dijo Wang. Scale tiene alrededor de 100 empleados en su sede de San Francisco, con un equipo de contratistas en todo el mundo responsables del reconocimiento de imágenes. Scale guiará a los contratistas en detalle para completar trabajos específicos de recopilación de datos. Al mismo tiempo, la empresa desarrolla constantemente software para construir un supersistema inteligente mejor.
Wang no especificó de dónde procedían los trabajadores subcontratados ni cuánto ganaban, pero insistió en que estaban bien pagados. La escala no intenta optimizar los costos laborales, afirmó.