Meta, veri etiketleme sağlayıcısı Scale AI’a 14.3 milyar dolar yatırım yaparak CEO Alexandr Wang ve girişimin üst düzey yöneticilerinden bazılarını Meta Superintelligence Labs’ı (MSL) yönetmek üzere işe almasının üzerinden henüz Haziran ayından bu yana geçti. Ancak iki şirket arasındaki ilişki şimdiden yıpranma belirtileri gösteriyor.
Meta ve Scale AI ortaklığında anlaşmazlık
Wang’ın MSL’i yönetmesine yardımcı olmak için getirdiği yöneticilerden en az biri olan Scale AI’ın eski GenAI Ürün ve Operasyonlar Kıdemli Başkan Yardımcısı Ruben Mayer, şirkette geçirdiği iki ayın ardından Meta’dan ayrıldı.
Mayer, Scale AI’da iki dönem boyunca yaklaşık beş yıl geçirdi. Kaynaklara göre Mayer, Meta’daki kısa süresinde yapay zeka veri operasyon ekiplerini yönetti, ancak şirketin TBD Laboratuvarları’nda (Meta’nın yapay zeka süper zekasını geliştirmekle görevli çekirdek birimi) yer almadı. OpenAI’dan en iyi yapay zeka araştırmacıları da bu laboratuvarda çalışıyor. Ancak Mayer verdiği demeçte, rolüyle ilgili bazı ayrıntıları reddederek, başlangıçtaki görevinin veri değil, “ihtiyaç duyulan her şeyle laboratuvarı kurmaya yardımcı olmak” olduğunu ve çekirdek yapay zeka biriminden dışlanmak yerine “ilk günden itibaren TBD Labs’ın bir parçası” olduğunu söyledi. Mayer ayrıca, “Wang’a doğrudan rapor vermediğini” ve Meta deneyiminden “çok memnun” olduğunu da açıkladı.
Personel değişikliklerinin ötesinde, Meta’nın Scale AI ile ilişkisi de değişiyor gibi görünüyor. Konuya yakın beş kişiye göre, TBD Labs, gelecek yapay zeka modellerini eğitmek için Scale AI dışındaki üçüncü taraf veri etiketleme tedarikçileriyle çalışıyor. Kaynaklar, bu üçüncü taraf tedarikçiler arasında Scale AI’nın en büyük rakiplerinden ikisi olan Mercor ve Surge’ün de bulunduğunu belirtti.
Scale AI, başlangıçta işini, yapay zeka modellerini eğitmek için ham bilgileri etiketleme ve açıklama ekleme süreci olan basit veri etiketlemeyi gerçekleştirmek için büyük ve düşük maliyetli bir iş gücü kullanan bir kitle kaynak modeli üzerine kurdu. Ancak yapay zeka modelleri daha karmaşık hale geldikçe, performanslarını artırmak için gereken yüksek kaliteli verileri üretip iyileştirmek üzere doktorlar, avukatlar ve bilim insanları gibi son derece yetenekli alan uzmanlarına ihtiyaç duyuyorlar.
