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Das Datenbeschriftungunternehmen Scale AI erhält weitere 155 Millionen US-Dollar von Investoren. Der Unternehmenswert wird auf mehr als 3,5 Milliarden US-Dollar geschätzt. Und das alles für menschliche Arbeitskraft.
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Scale AI hat sich der Grundlage der KI-Revolution angenommen: Daten. Das im Sommer 2016 gegründete Start-up hilft Unternehmen, die Künstliche Intelligenz im großen Stil einsetzen, bei der Generierung von Datensätzen für das KI-Training.
Scale AI liefert daher in mühsamer Kleinarbeit beschriftete Datensätze, die Künstlicher Intelligenz helfen, die Welt besser zu verstehen. Klickarbeiter markieren beispielsweise auf Bildern ein Auto als Auto, einen Baum als Baum, einen Passanten als Passanten und so weiter – wenn man so will, setzt Scale AI den Menschen als Automaten ein, damit andere dann mit KI ihre Technik automatisieren. Konzerne wie Nvidia, Airbnb, General Motors, Toyota und Uber arbeiten mit Scale AI.
Scale AI skaliert den Menschen
Scale AI hilft Unternehmen also, KI zu skalieren, indem das Start-up menschliche Arbeitskraft skaliert: Bis zu 350 Angestellte sollen bis Ende 2021 am Firmensitz in San Francisco tätig sein. Diese Zahl beinhaltet nicht die zehntausenden auf der ganzen Welt verteilten Zeitarbeiter, die Künstlicher Intelligenz die Umrisse unseres Alltags per Mausklick und Tastatur erklären.
Die neuerliche Millioneninvestition soll unter anderem in die Entwicklung eines neuen Produkts fließen, das Scale AIs Geschäftsmodell unabhängiger machen würde von eventuellen Durchbrüchen beim KI-Training – die wiederum Künstliche Intelligenz unabhängiger machen von menschlicher Arbeitskraft.
Mit „Nucleus“ plant das Start-Up eine Plattform, auf der Unternehmen ihre Trainingsdaten speichern, sortieren, testen und mehr können – eine Art „Google Photos für maschinelles Lernen“.
Der 23-jährige Gründer Alexandr Wang beschreibt eine Verbreiterung der Anwendungsbereiche Künstlicher Intelligenz. Während Scale AI in den Anfangstagen insbesondere Kunden aus der Automobilindustrie hatte, würde KI mittlerweile für viele unterschiedliche Dinge eingesetzt. „Die Sache ist noch ganz am Anfang und wir wollen vorbereitet sein, wenn es richtig losgeht.“
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