Людина, яка будує AI-майбутнє. За лаштунками прориву Scale AI

Світ штучного інтелекту, що вирує проривними моделями від таких гігантів, як Meta, часто приховує своїх справжніх архітекторів, тих, хто будує невидимі, але фундаментальні основи прогресу. Іноді доля підкидає новини, що дозволяють зазирнути за завісу. 

Нещодавня угода, за якою Meta Platforms придбала 49% частку в Scale AI за майже 14 млрд дол., стала саме таким моментом істини. Вона не просто засвідчила стратегічну боротьбу за домінування в AI. Але й вивела на передній план постать, яка досі була переважно в тіні. Мова про Олександра Ванга, який і є засновником тої самої Scale AI. Ця угода не лише підкреслює критичну важливість якісних даних для навчання AI, але й кардинально змінює кар'єрну траєкторію самого Ванга, який тепер очолить ключову ініціативу Meta з розробки передового AI, водночас залишаючись у раді директорів Scale AI. Хто ж такий Олександр Ванг?

Ранні роки та формування технічного мислення: Корені майбутніх інновацій

Олександр Ванг, народжений у 1997 році, не просто проявляв інтерес до комп'ютерних наук — він ніби був призначений для них. Його батьки, фізики-теоретики, які залишили Китай наприкінці 1980-х років, шукаючи наукової свободи та кращих можливостей, знайшли свій дім у США, де працювали в легендарній Лос-Аламоській національній лабораторії. Саме їхнє нестримне прагнення до пізнання та логічного мислення створило унікальне середовище, в якому зростав Олександр. Інновації та аналіз були для нього не просто поняттями, а повсякденною реальністю. Не дивно, що вже у вісім років Ванг поглинав книги з програмування, а до десяти – вільно оперував ключовими мовами кодування.

Справжнім полігоном для відточування його непересічних здібностей стали змагання з конкурентного програмування. Це не була просто дитяча забавка, а жорстка інтелектуальна битва, що вимагала не лише енциклопедичних знань алгоритмів, а й блискавичної здатності до розв'язання найскладніших задач під тиском часу. У підлітковому віці Ванг був справжньою зіркою цих олімпіад, часто перевершуючи набагато старших і досвідченіших учасників. Його вміння швидко знаходити елегантні та ефективні рішення свідчило про рівень, характерний для провідних університетських інженерів. Не дивно, що вже у 17 років він активно долучався до розробки серйозних програмних проєктів. Що було яскравим підтвердженням його потенціалу у галузі інформаційних технологій

Шлях до Scale AI: Від академічних коридорів MIT до прозріння у Quora

Природно, що такий талант мав би пряму дорогу до елітних закладів. Його академічний шлях привів до Массачусетського технологічного інституту – центру передових досліджень. Це було логічним продовженням для хлопця, який прагнув поглибити свої знання та співпрацювати з найкращими. Проте, як це часто буває з тими, хто має чітке власне бачення, Ванг не затримався там надовго.

Його перебування в MIT, хоча й коротке, стало цінним етапом, познайомивши його з авангардом досліджень у сфері штучного інтелекту та машинного навчання. Проте, нестримне прагнення до практичної реалізації власних ідей та бажання безпосередньо вплинути на технологічний світ було настільки сильним, що він прийняв неординарне рішення: взяти академічну відпустку і зануритися у світ стартапів.

Таким стартапом стала Quora – відома платформа запитань та відповідей, заснована колишніми інженерами Facebook. У цій компанії Олександр Ванг, по суті, працював над "серцем" платформи, розробляючи ключові алгоритми для ранжування контенту, механізмів рекомендацій та загального покращення користувацького досвіду. Цей період, хоч і був відносно швидкоплинним, виявився неоціненним уроком. Він дав йому розуміння того, як будуються високонавантажені, масштабовані технологічні продукти. А також як функціонують успішні компанії, що працюють з величезними обсягами даних, та які виклики виникають при розробці складних систем машинного навчання.

Саме під час роботи в Quora, у постійному спілкуванні з іншими інженерами та дослідниками, Олександр Ванг почав усвідомлювати глибину проблеми, яка стояла на шляху до повноцінного розгортання штучного інтелекту. Він бачив, що навіть найдосконаліші AI-моделі залишалися безсилими без якісних, розмічених даних. Процес підготовки цих даних був архаїчним, неефективним, надзвичайно дорогим і, що найважливіше, нездатним до масштабування. Це усвідомлення стало справжньою іскрою, що запалила вогонь майбутньої Scale AI. Він зрозумів, що для розкриття потенціалу AI потрібна нова, ефективна «фабрика даних».

Народження Scale AI: Розв'язання критичної проблеми AI

Ідея Scale AI виникла не з абстрактних міркувань, а з усвідомлення вузького місця, що стримувало розвиток штучного інтелекту. Щоб AI-моделі могли навчатися та функціонувати ефективно, їм потрібні були не просто дані, а величезні обсяги високоякісних, точно розмічених даних. Йшлося про мільйони зображень для систем комп'ютерного зору, нюансовані текстові масиви для обробки природної мови, аудіо для розпізнавання мовлення або відео для безпілотних автомобілів. І все це мало бути педантично анотовано, категоризовано та підготовлено у форматі, зрозумілому для алгоритмів машинного навчання.

Проте цей процес був, і залишається, надзвичайно трудомістким, витратним і схильним до людських помилок, якщо його виконують виключно вручну. Компанії витрачали мільйони доларів та тисячі людино-годин на ручну розмітку, що неминуче сповільнювало інновації та обмежувало масштабованість AI-проєктів. Уявіть лише: для навчання безпілотного автомобіля необхідно розмітити мільйони зображень і відеокадрів, позначаючи кожен об'єкт: інші автомобілі, пішоходів, світлофори, дорожні знаки, смуги руху та сотні інших деталей. Це колосальний обсяг роботи, що вимагає найвищої точності.

Саме тут Олександр Ванг побачив справжню нішу для свого стартапу. У 2016 році, у віці лише 19 років, він разом з Люсі Гуо (досвідченим фахівцем, яка мала за плечима роботу в Dropbox та інших технологічних компаніях) заснував Scale AI. Їхня місія була амбітною, але кришталево чіткою: автоматизувати та прискорити процес розмітки даних для AI, зробити його доступним, ефективним та масштабованим для будь-якої компанії, що розробляє AI-рішення.

Замість того, щоб покладатися виключно на людську працю, як це робили раніше гравці ринку, що пропонували краудсорсинг, Scale AI розробила гібридний підхід "людина-в-циклі" (Human-in-the-Loop). Цей підхід поєднує безмежну потужність машинного навчання з експертною оцінкою та найсуворішим контролем якості з боку людини. Це дозволило компанії не просто прискорити розмітку, а й кардинально підвищити її якість, послідовність та масштабованість. Алгоритми від Scale AI виконують первинну, автоматизовану розмітку, а потім кваліфіковані оператори перевіряють, уточнюють та виправляють помилки, забезпечуючи бездоганну точність. Цей цикл зворотного зв'язку дозволяє алгоритмам Scale AI постійно навчатися та вдосконалюватися.

Перші інвестиції, зокрема від такого впливового акселератора стартапів, як Y Combinator, стали каталізатором, що дозволив Scale AI швидко набрати обертів. Компанія запропонувала клієнтам послугу, яка виявилася життєво необхідною для їхнього розвитку: можливість отримати величезні обсяги якісно розмічених даних за найкоротші терміни. Це, своєю чергою, дозволило стартапам та великим корпораціям зосередитися на розробці власних AI-моделей та інноваціях, не витрачаючи колосальні ресурси та час на створення та підтримку власної інфраструктури для розмітки даних.

Чим займається Scale AI: Фундамент для сучасної архітектури штучного інтелекту

Scale AI — це значно більше, ніж просто сервіс для розмітки даних; це комплексна платформа, яка стала критично важливою інфраструктурою для розвитку штучного інтелекту у всьому світі. Компанія пропонує широкий спектр послуг, що охоплюють увесь життєвий цикл роботи з даними для AI, перетворюючи сирі дані на готові до використання "будівельні блоки" для найскладніших AI-систем.

Основні напрямки діяльності та послуги Scale AI:

• Наскрізна анотація та розмітка даних: Це серцевина пропозиції Scale AI. Компанія майстерно працює з найрізноманітнішими типами даних.
• Комп'ютерний зір: Для навчання систем візуального розпізнавання, сегментації, детекції об'єктів та аналізу руху Scale AI надає точну розмітку зображень та відео. Це включає створення bounding boxes (обмежувальні рамки для ідентифікації об'єктів), складні полігони (точні контури об'єктів), keypoints (ключові точки для аналізу рухів або поз), а також 3D cuboids (тривимірні рамки, що є незамінними для автономних транспортних засобів, які оперують у тривимірному просторі). 
• Обробка природної мови (NLP): Анотація текстових даних є критично важливою для навчання чат-ботів, систем аналізу тональності, машинного перекладу, резюмування текстів та витягування інформації. Це може включати класифікацію тексту за темами, ідентифікацію названих сутностей (імен, дат, місць), анотацію сентименту (емоційного забарвлення) та лінгвістичний аналіз. 
• Аудіо та мова: Сервіси включають точну транскрипцію аудіозаписів, розмітку мовлення для ідентифікації емоцій, розпізнавання мовців та інші аудіоаналітичні завдання, що є основою для голосових асистентів та систем call-центрів. 
• Дані з сенсорів (радар та LiDAR): Обробка та анотація тривимірних хмар точок, отриманих з радарів та LiDAR-систем, є абсолютно критичною для автономних транспортних засобів, дронів та промислових роботів. Це дозволяє AI-системам "бачити" та інтерпретувати навколишній світ у 3D, приймаючи безпечні та ефективні рішення. 
• Синтетичні дані: Окрім роботи з реальними даними, Scale AI активно розвиває напрямок генерації синтетичних даних. Це штучно створені, але високореалістичні дані, які можуть доповнити або навіть замінити реальні набори даних. Це особливо корисно у випадках, коли реальні дані важко отримати (наприклад, рідкісні події для безпілотних авто). Вони є конфіденційними або недостатніми для навчання складних AI-моделей. 

Гарантія масштабованості та найвищої якості. Scale AI побудувала унікальну комбінацію платформи, технологій та людської експертизи. Ця синергія дозволяє обробляти великі обсяги даних з високою швидкістю та точністю. Модель "людина-в-циклі" (Human-in-the-Loop) є центральною. Вона гарантує, що автоматична розмітка постійно перевіряється, уточнюється та вдосконалюється людьми-експертами. Що, своєю чергою, покращує алгоритми автоматичної розмітки. Це створює самопідсилюючий цикл безперервного покращення, де кожна розмічена частина даних робить систему розумнішою.

Широкий спектр клієнтів та галузей застосування. Під керівництвом Олександра Ванга, Scale AI стрімко перетворилася на лідера у своїй ніші. Сьогодні компанія є наріжним каменем для функціонування багатьох провідних технологічних компаній світу. Серед її клієнтів – такі промислові гіганти та інноватори, як General Motors (для їхнього флагманського підрозділу безпілотних автомобілів Cruise), Toyota, NVIDIA, Uber, Airbnb, Pinterest, Microsoft, SAP та багато інших. Послуги Scale AI знаходять застосування у широкому спектрі галузей.

• Автономні транспортні засоби: Це один з найбільших секторів для Scale AI, де компанія розмічає дані для навчання безпілотних автомобілів, авіаційних дронів та роботів-доставщиків. 
• Оборона та державний сектор: Scale AI активно співпрацює з Міністерством оборони США та іншими урядовими організаціями, допомагаючи їм впроваджувати AI-рішення для розвідки, логістики, аналізу супутникових знімків, симуляції та підвищення ситуаційної обізнаності, що підкреслює її стратегічну важливість. 
• Електронна комерція та роздрібна торгівля: Застосування AI для оптимізації рекомендаційних систем, візуального пошуку продуктів, аналізу зображень товарів та автоматизації складських процесів. 
• Робототехніка: Навчання роботів виконувати складні маніпуляції, орієнтуватися у динамічних середовищах та взаємодіяти з навколишнім світом. 
• Медицина та охорона здоров'я: Розмітка медичних зображень (рентгенів, МРТ, КТ) для навчання AI-систем діагностики захворювань, аналізу клінічних даних та розробки персоналізованих методів лікування. 
• Агротехнології: Аналіз даних, отриманих з сільськогосподарських дронів та сенсорів, для оптимізації посівів, моніторингу здоров'я рослин та підвищення врожайності. 

Розробка власних інструментів та платформ. Scale AI не просто надає послуги, а й активно розробляє власні інструменти та платформи для управління та оптимізації процесу розмітки даних. Прикладом є Scale Studio – комплексний портал, що дозволяє клієнтам керувати своїми проєктами з анотації, відстежувати прогрес, контролювати якість та отримувати доступ до детальних звітів. Компанія також пропонує попередньо розмічені набори даних (так звані datasets) для прискорення фази розробки AI-моделей.

Постійні дослідження та інновації. Значна частина ресурсів Scale AI інвестується в науково-дослідні та дослідно-конструкторські роботи. Метою є постійне вдосконалення алгоритмів автоматичної розмітки (auto-labeling) та досягнення максимальної ефективності та точності. Це включає розробку нових методів анотації для найскладніших типів даних та інтеграцію найновіших досягнень у галузі машинного навчання, щоб Scale AI завжди залишалася на передньому краї інновацій.

Завдяки своїй роботі, Scale AI досить швидко не тільки досягла високої оцінки (після раунду фінансування Серії E у 2021 р., її капіталізація складала 7.3 млрд дол.), але й стала ключовим елементом у глобальній екосистемі штучного інтелекту. Без якісних та масштабованих даних, що надаються Scale AI, значна частина сучасних AI-проєктів просто не могла б функціонувати або розвиватися з поточною швидкістю.

Філософія та бачення Олександра Ванга. Обличчя лідера та його погляди на майбутнє

Олександр Ванг часто акцентує на концепції "мостових технологій" – інновацій, які формують невидимий, але критично важливий фундамент для інших проривних розробок. Scale AI, на його думку, є саме такою технологією, що дозволяє іншим компаніям будувати AI-додатки, звільняючи їх від складного та ресурсомісткого процесу підготовки даних.

З самого початку Ванг чітко ідентифікував "больову точку" індустрії AI – дефіцит якісних, розмічених даних. Він часто повторює тезу, що стала майже мантрою: "Якщо ви не можете розмітити дані, ви не можете створити AI", підкреслюючи беззаперечну залежність розвитку AI від доступності якісних даних.

Модель "людина-в-циклі" є центральною для операційної стратегії Scale AI. Ванг впевнений, що, попри весь прогрес люди все ще перевершують машини у здатності до тонких суджень, інтерпретації аномальних даних та обробки складних, контекстно-залежних сценаріїв. Оптимальна інтеграція автоматизації та людського інтелекту створює потужну синергію, що забезпечує як високу швидкість, так і бездоганну точність розмітки.

Scale AI завжди ставить потреби своїх клієнтів на перше місце. Компанія не пропонує універсальні рішення. Натомість вона тісно співпрацює з партнерами, адаптуючи свої послуги під їхні специфічні вимоги, хай то розробка систем автономного водіння, медична діагностика чи оборонні застосунки. Цей підхід сприяв формуванню довіри та залученню до співпраці найбільших гравців ринку.

Ванг створив у Scale AI середовище, що не просто заохочує експерименти, а вимагає постійного вдосконалення процесів та швидкого впровадження новітніх технологій. Це дозволяє компанії оперативно реагувати на найменші зміни в індустрії AI та постійно розширювати спектр своїх можливостей, залишаючись на крок попереду.

Ванг не обмежується поточними викликами, а активно прогнозує майбутні тенденції. Він глибоко розуміє, що потреба в якісних даних зростатиме пропорційно розвитку AI, а їхня складність лише поглиблюватиметься. Це зумовлює постійне розширення можливостей Scale AI, включаючи роботу з новими типами сенсорів та розвиток генеративних AI-моделей для синтезу даних. 

Особливе місце у його баченні займає майбутнє AI. Ванг часто порівнює поточний етап розвитку штучного інтелекту із "золотою лихоманкою", де дані є "нафтою 21 століття", а Scale AI — компанією, що надає критично важливу інфраструктуру для її видобутку та перероблення. Він прогнозує, що AI трансформує не тільки технологічну галузь, а й усі сфери людського життя: від медицини та логістики до виробництва та державної безпеки.

Він також підкреслює, що розвиток AI вимагатиме не лише технічних проривів, а й глибоких етичних міркувань, фокусу на безпеці та побудові довіри. Саме тому його співпраця з державними структурами є важливою. Адже вона сприяє відповідальному та безпечному впровадженню AI у критично важливих секторах.

Візіонер епохи AI

Олександр Ванг — це не просто успішний підприємець. Він яскравий приклад сучасного технологічного візіонера, який не тільки передбачив критичні потреби ринку, а й збудував інфраструктурну компанію, що вирішує їх у масштабах, які раніше здавалися недосяжними. Його кар'єрний шлях демонструє, що вік не є перешкодою для досягнення виняткових результатів, якщо є чітке бачення, глибоке розуміння проблемної області, здатність до швидкого навчання та наполегливість.

Захищені ноутбуки Getac B360 - нове покоління мобільної продуктивності для роботи в екстремальних умовах