Bu senenin başında micro1 yılda yaklaşık 7 milyon dolar gelir elde eden yapay zeka desteli bir işe alım şirketiydi. Şimdi ise yapay zeka eğitimi için veri etiketleme işine yöneldikten sonra yıllıklandırılmış gelirse 100 milyon doları geçti ve 2,5 milyar değerleme üzerinden yatırım teklifleri aldı. Bu, şirketin 24 yaşındaki CEO’su Ali Ansari için çılgın bir yolculuk oldu; kendisi şimdi dünyanın en genç milyarderlerinden biri olmaya çok yakın. Eğer micro1, yatırımcılar tarafından dillendirilen 2,5 milyar dolarlık değerlemeyi doğrularsa veya aşarsa, Ansari’nin şirketteki yaklaşık yüzde 42’lik payı Forbes’un tahminlerine göre 1 milyar doların üzerinde olacak.
Forbes’in haberine göre, Ansari ilk olarak büyük bir veri etiketleme şirketi micro1’den işe alım konusunda yardım istediğinde yapay zeka eğitimiyle ilgilenmeye başladı. Ansari, “Bizim için akıl almaz bir projeydi. ‘Bu şirket neden iki haftada yüzlerce mühendisi işe alıyor?’ diye düşünük. Sonra, ‘aman Tanrım, gerçekten bu pazara odaklanmalıyız’ dedik” diye konuştu.
Böylece, yine yapay zeka destekli bir işe alım hizmeti olarak başlayan rakip Mercor gibi, Ansari micro1’i veri etiketlemeye yönlendirdi. Yapay zeka eğitimi yani yapay zekanın temelini oluşturan büyük dil modellerini eğitmek için kullanılan verinin insanlar tarafından etiketlenmesi şu anda Silikon Vadisi’nin en hızlı büyüyen sektörlerinden biri. Yapay zeka modellerinin “daha akıllı” hale gelmesi için, eğitildikleri bilgilere insanların bağlam ve anlam eklemesi gerekiyor. Yapay zekanın performansı, eğitilirken alabileceği yüksek kaliteli veri miktarıyla doğru orantılı büyüdüğünden, güvenilir veri sağlayıcılarına olan talep hızla arttı. Ansari, büyük yapay zeka laboratuvarlarının şu anda yılda 15 milyar dolar yapay zeka eğitimi harcaması yaptığını tahmin ediyor. İki yıl içinde bu rakamın 100 milyar doları aşacağını düşünüyor.
Bu gelişen bir pazar. Kime sorduğunuza bağlı olarak, veri etiketleme ya devasa, yaygın bir endüstri haline gelecek ya da kendini eğitebilecek kadar gelişmiş yapay zeka tarafından tamamen değiştirilecek. Ama bugünlerde büyük bir iş; sadece son birkaç ayda dört yeni milyarder yarattı: Mercor’un kurucuları ve Surge kurucusu Edwin Chen.
Ansari, Microsoft dışında özel müşteri isimleri açıklamıyor ancak micro1’in birçok ileri seviye yapay zeka laboratuvarı ve önde gelen teknoloji şirketlerinin çoğuyla çalıştığını söylüyor. Bu şirketlerin hepsi, müşteri hizmetlerinden yatırım bankacılığına kadar her alandaki eğitim verilerini etiketleyecek uzmanlar arıyor. Bu uzmanların birçoğu yüksek eğitimli ve yapay zeka çıktılarının değerlendirilmesi için saatlik 60 ila 170 dolar kazanıyor. Tıp veya finans uzmanları ise saatte 500 dolara kadar kazanabiliyor.
Ansari, gelecekte neredeyse herkesin yapay zeka eğitmeni olabileceğini, sadece beyaz yakalı uzmanların değil, sıradan insanların da bu işi yapabileceğini düşünüyor. İnsanların günlük rutinlerini videoya çekmelerine para ödeyen ve bunu robotik yapay zeka modelleri için eğitim verisine dönüştüren bir hizmet geliştiriyor. Ansari, “Yapay zeka eğitimi temelde ekonomiyi etkiliyor; bu tamamen yeni bir iş sektörü” diye ekledi.
01A Ventures’ın kurucu ortağı ve bir micro1 yatırımcısı olan Adam Bain’e göre veri etiketleme yakın zamana kadar ‘yeterince değer görmeyen, takdir edilmeyen’ bir alandı. Bain, “Genel kanı, yatırım yapılacak iyi bir alan olmadığı yönündeydi. Veri etiketleme başlangıçta gerçekten çok temel bir işti ama şimdi modellerden daha akıllı insanlar bulmaya çalışmakla ilgili hale geldi… artık çok karmaşık” dedi.
Yatırımcılar, yapay zeka insan seviyesinde bilişsel yetkinliğe ulaşıp yapay genel zekaya (AGI) eriştiğinde veri etiketlemenin gereksizleşeceğinden endişeleniyordu. Ayrıca büyük gruplar halinde taşeron çalışanlarla kısa vadeli projeleri yönetmek gibi ‘çekici olmayan’ bir işe girmek konusunda da isteksizdiler. Henüz hiçbir veri etiketleme şirketine yatırım yapmamış olan Altimeter Capital ortağı Jamin Ball, “Ödülün büyüklüğü konusunda endişeliydik. Veri etiketleme, olgunluk döneminde düşük kar marjlı bir emtia gibi görünüyordu” dedi. Bu neden fikrini değiştirdi ve Ball artık veri şirketlerine yatırım yapmak için aktif fırsatlar arıyor.
Ansari, Los Angeles’a İran’dan on yıl önce taşındı ve ergenlik döneminden beri girişimcilikle uğraşıyor. Ortaokulda eBay’de ders kitapları satarak mütevazı bir iş kurdu; lisede çevrimiçi bir matematik eğitim platformu oluşturdu ve mezun olduğunda bunu karla satabildi. Berkeley’de lisans öğrencisiyken bir yazılım danışmanlığı yürütürken, yurt dışından yurt dışı mühendisler bulmanın ne kadar zor olduğundan şikayetçiydi. Bu yüzden OpenAI’ın GPT-3 modelini kullanarak adaylarla konuşan ve yeteneklerini değerlendiren yapay zeka destekli bir işe alım aracı geliştirdi. Bu araç yıllık 1 milyon dolar gelir barajını aşınca, yazılım danışmanlık firmasını kapatıp ona odaklandı. Ardından veri etiketlemeye yöneldi.
Micro1 kendini Ansari’nin “önce insan” olarak adlandırdığı bir felsefeyle farklılaştırıyor; bu yaklaşım insan veri etiketleyicilerinin deneyimini önceliklendiriyor. Süreç bir yapay zeka mülakatıyla başlıyor, ardından yapay zeka eğitmenlerinin ne beklemesi gerektiğini bilmeleri için gerçekçi bir iş simülasyonu geliyor.
İşe alındıktan sonra uzmanlar, genellikle üst düzey üniversitelerden yeni mezun olan ve uzmanlara yapay zeka eğitim dünyasında yol göstermeye yardımcı olan “insan veri yöneticileri” ile eşleştiriliyor. Micro1’deki proje yöneticileri kısmen micro1’in “Uzman Mutluluk Endeksi”ne göre tazmin ediliyor ve uzmanların performansı detaylı analizlerle değerlendirilip sıralanıyor. Ansari, “Uzmanlar mutlu olursa daha kaliteli iş çıkarırlar, laboratuvarlar da daha iyi bir model elde eder” diyor.
Bazı eleştirmenler, çalışanların bir gün kendilerinin yerini alabilecek yapay zekayı eğitiyor olmalarını kasvetli bulsa da Ansari bu yeni iş sektörünün insanlar için sonsuz miktarda iş yaratacağını ve işsiz mavi yaka çalışanlara büyük fayda sağlayacağını savunuyor.
En çok gelişmiş robotik etrafında ortaya çıkan veri piyasası konusunda heyecanlı; bunun bir gün mevcut yapay zeka eğitim pazarını katbekat aşacağını öngörüyor. İnsansı robotlar inşa eden şirketler için hazır bir eğitim veri seti yok; büyük dil modellerinin gelişimini sağlayan internet de bu amaç için kullanılamıyor. Bu, yayıncılardan veya Wikipedia’dan kazıyabileceğiniz türde bir veri değil; yaratmanız ve toplamanız gereken türden bir veri.
Bunu yapmak için micro1, Meta’nın Rayban gözlükleri dahil ekipman kitlerini, çeşitli görevleri yerine getirirken kendilerini kaydederek robotlar için temel veri setleri oluşturacak insanlara gönderiyor. Bu, insansı robotların bir gün bizim yaptığımız işlerin yarısını yapabilmesi için bile devasa ve kapsamlı bir görev. Bu da Ansari’nin oynadığı pazarın geleceğinden neden bu kadar emin olduğunu açıklıyor.
