美國獨角獸 Scale AI 的迅速崛起，及其在最新一輪融資中獲得的 10 億美元，讓我們見證了一個新的 AI 先驅的誕生。這家專注於 AI 數據服務的公司，達成這一成就，突顯數據資源在推動 AI 革命中的重要角色。AI 技術的不斷進步，高品質數據已經成為實現突破性創新的核心。
AI系統不斷發展，對大量準確且經統整的數據需求與日俱增。AI的核心基礎建立在三大支柱之上：數據、計算能力和演算法。如果缺乏數據資料，即便是最先進的演算法，也將難以達到足夠的精準度和可靠性。而Scale AI恰恰填補了這一空白，為各類AI應用提供關鍵解決方案，對於包括自動駕駛、生成式模型，都能做出貢獻。
要理解高品質數據之所以如此重要，我們必須深入了解AI是如何學習的。以監督式學習（Supervised learning）監督學習為例，演算法透過標籤（labeled）樣本（例如描述圖片或具有已知結果的歷史數據）來學習。這些資料的品質，將直接影響模型從訓練內容中吸收知識，並做出準確演算結果的能力。如果存在不完整或偏差內容，生成的AI模型將承繼這些缺陷，導致效能低落，生成有誤的內容。
AI 應用在自駕車、國防的案例
自動駕駛車輛，恰好是Scale AI影響力展現的重點領域。這項技術相當倚重大量數據，才能精準運作並確保行車安全。系統需要大量標註過的行車數據訓練機器學習模型，方能準確理解並應對實際路況。Scale AI提供對路面情況、交通標誌、行人活動等經過精心標註的數據。例如Waymo和Tesla等自駕車，正是憑藉這類高品質數據，推進其自動駕駛能力的改進。
在國防領域，Scale AI提供的數據涵蓋了監控、威脅探測和策略規劃等領域使用。其中，與美國國防部的合作就是個引人注目的案例。Scale AI為國防部AI系統的開發提供訓練數據，強化監控和分析能力，提升國家安全防護水準。有賴這些AI系統能快速精準處理大量資訊，將及時辨別出潛在威脅，並提供現場指揮官決策建議。
生成式AI則是Scale AI體現其影響力的另一個領域。用於生成文字、圖片和音樂的AI模型，需要多樣化且經過標註的數據資料庫，才能產生高品質的生成輸出。Scale AI與OpenAI等AI機構建立夥伴關係，為GPT-3、DALL-E等模型提供訓練所需數據。這一合作催生了AI生成自然語言的文字和創意內容能力的重大突破。
實現AGI，AI模型所需資料將倍增
隨著AI系統漸趨複雜與強大，對數據需求不再僅限於規模，更關乎品質和多樣性，以及是否涵蓋各領域。通用人工智慧（AGI）的發展將成為數據需求大幅增長的關鍵領域。實現AGI需要AI模型理解並處理來自廣泛背景和領域的數據，這就要求創建大規模且內容多元的數據資料庫，以涵蓋人類的廣泛知識和經驗。隨著我們邁向AGI的發展腳步逐漸加速，所需資料量將倍增，也為數據收集、標註和管理帶來新挑戰。
Scale AI其核心戰略，即是打造充足的數據基礎設施，能夠生成和建構出大規模的高品質數據資料庫。這不僅需擴大數據蒐集能力，更需要在數據標註技術上不斷創新，確保數據的準確性和相關性。憑藉先進的工具和方法，Scale AI正著手滿足未來AI系統與日俱增的數據需求。
此外，Scale AI還在擴大對精密測量和評估系統的投入。隨著AI模型日益複雜，建立健全的機制來評估其性能和影響變得愈發重要。這些系統將實現對AI模型的持續監測和評估，確保符合精準度、公平性和可靠性等嚴格標準。透過構建全面的評估框架，Scale AI將有助提高AI系統的可信度，進而推動其在各行業的廣泛採用和整合。
Scale AI在數據創新的決心，亦體現在其大量合作及聯盟關係上。通過與頂尖AI研究機構、科技巨擘和政府機構的緊密合作，Scale AI正在打造一個共同創新的生態系統，推動整環境體進步。這種夥伴關係能增進數據共用和資源整合，更將促成統一標準和數據管理的制定，對於解決全球數據匱乏問題、並確保AI創新能有利於社會有其重要性。Scale AI的發展，值得我們繼續關注，若能解決這些需求，將為AI帶來重大突破，更將確保這些技術可靠、公平以及造福社會。
（首圖來源：Scale AI）
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