Крупные компании в области искусственного интеллекта, такие как Scale AI и Turing, постепенно переходят от недорогих работников по разметке данных к более квалифицированным специалистам, что связано с необходимостью улучшения качества моделей.
Изменения в подходах к обработке данных
Ранее работники по разметке данных выполняли простые аннотационные задачи. Однако, с ростом требований к объемам данных, компании осознали необходимость в более квалифицированной помощи. Это привело к смещению акцента на специалистов из таких областей, как биология и финансы.
Новые возможности для специалистов
Ведущие компании, такие как Scale AI, Turing и Toloka, начали привлекать экспертов, обладающих специальными знаниями. Ольга Мегорская, генеральный директор Toloka, отметила, что «индустрия ИИ долгое время игнорировала важность данных для обучения моделей». Это привело к повышению интереса инвесторов к таким компаниям.
Финансовые аспекты и влияние на рынок
Крупные компании, такие как Turing, выплачивают своим экспертам на 20–30% больше, чем их текущие зарплаты. В то время как ИТ-компании выделяют лишь 10–15% бюджета на данные, это все же составляет значительные суммы в контексте их расходов на вычислительные мощности. Джонатан Сиддхарт, соучредитель Turing AI, подчеркнул, что для повышения качества моделей необходимо использовать данные из реального человеческого опыта.
Переход на более квалифицированных специалистов по обработке данных указывает на растущую значимость этой задачи в индустрии ИИ. Это может привести к улучшению качества моделей и их способности к обучению на основании более точной информации.
