ترقية القوى العاملة في شركات الذكاء الاصطناعي لتدريب نماذج أكثر ذكاءً
تشهد صناعة الذكاء الاصطناعي تحولًا استراتيجيًا - حيث يتم التخلص من وظائف وضع العلامات على البيانات الرخيصة والمتكررة لصالح محترفين مهرة ذوي رواتب أعلى لتدريب نماذج أكثر ذكاءً.
في السابق، كان العمال في دول مثل كينيا والفلبين يتعاملون مع مهام التوضيح الأساسية. الآن، مع تطوير الشركات لأنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التفكير مثل o3 من OpenAI و Gemini 2.5 من Google، هناك طلب متزايد على الخبراء في مجالات البيولوجيا والمالية والمزيد.
🚀 تقود شركات Scale AI و Turing AI و Toloka هذا الاتجاه.
🔹 استثمرت Meta 15 مليار دولار في Scale AI، مما رفع قيمتها إلى 29 مليار دولار.
🔹 جمعت Turing AI 111 مليون دولار في مارس، والآن قيمتها 2.2 مليار دولار.
🔹 حصلت Toloka على 72 مليون دولار في جولة بقيادة Bezos Expeditions.
“كانت صناعة الذكاء الاصطناعي لفترة طويلة مركزة بشكل كبير على النماذج والحوسبة. أخيرًا، تعترف بأهمية البيانات للتدريب.” – أولغا ميغورسكايا، الرئيسة التنفيذية لشركة Toloka
أكد الرئيس التنفيذي لشركة Turing، جوناثان سيدهارث، أن المهام المعقدة تحتاج إلى مدخلات بشرية حقيقية ونظرة ثاقبة حول كيفية انهيار نماذج الذكاء الاصطناعي تحت الضغط. الآن تدفع شركته للخبراء 20–30% أكثر من رواتبهم الحالية، مما يظهر أن البيانات عالية الجودة تستحق سعرها المرتفع.
في هذه الأثناء، يتم توسيع الإشراف البشري. يقوم المزيد من عمال ضمان الجودة الآن بمراجعة المحتوى الذي تم إنتاجه بواسطة الذكاء الاصطناعي، خاصةً في اللغات المحلية والسياقات الثقافية الدقيقة. يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات خطوة بخطوة - وهي طريقة ممكنة فقط من خلال العروض المدفوعة من قبل الخبراء “سلسلة الأفكار”.
مستقبل الذكاء الاصطناعي لن يعتمد فقط على نماذج أكبر - بل سيتم بناؤه بواسطة بيانات أكثر ذكاءً، يتم تنسيقها بواسطة أشخاص أكثر ذكاءً.
#AI #MachineLearning #DataLabeling #OpenAI #ScaleAI