एलेक्स वांग एक अमेरिकी प्रौद्योगिकी उद्यमी हैं, जिन्हें मुख्य रूप से स्केल एआई के सह-संस्थापक और मुख्य कार्यकारी अधिकारी के रूप में जाना जाता है, जो Artificial intelligence प्रणालियों के लिए उच्च-गुणवत्ता वाला प्रशिक्षण डेटा और मूल्यांकन सेवाएँ प्रदान करने वाली कंपनी है। 1991 में जन्मे, वांग ने मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में कंप्यूटर विज्ञान और गणित का अध्ययन किया, इससे पहले 2015 में स्केल एआई शुरू करने के लिए पढ़ाई छोड़ दी। उनके नेतृत्व में, कंपनी प्रमुख एआई प्रयोगशालाओं के लिए एक महत्वपूर्ण बुनियादी ढाँचा प्रदाता बन गई है, जिसमें OpenAI, Anthropic, और Google DeepMind शामिल हैं, और Large language model और Generative AI अनुप्रयोगों के विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है।
वांग का काम इस आधार पर केंद्रित है कि डेटा की गुणवत्ता, अकेले एल्गोरिथमिक नवाचार के बजाय, एआई प्रणालियों के प्रदर्शन और सुरक्षा को निर्धारित करती है। उन्होंने सार्वजनिक रूप से कठोर डेटा क्यूरेशन, मानव-इन-द-लूप लेबलिंग, और मानवीय इरादे के साथ मॉडल को संरेखित करने के लिए मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखने (RLAIF) के उपयोग की वकालत की है। उनका प्रभाव स्केल एआई से परे फैला हुआ है, क्योंकि वे अक्सर एआई बुनियादी ढाँचे और राष्ट्रीय प्रतिस्पर्धात्मकता पर नीति निर्माताओं और उद्योग के नेताओं को सलाह देते हैं।
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
एलेक्स वांग का जन्म 1991 में संयुक्त राज्य अमेरिका में हुआ था। उन्होंने प्रोग्रामिंग और गणित में प्रारंभिक रुचि विकसित की, हाई स्कूल के दौरान प्रतिस्पर्धी कोडिंग में भाग लिया। 2013 में, उन्होंने मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में दाखिला लिया, जहाँ उन्होंने कंप्यूटर विज्ञान और गणित का अध्ययन किया। एमआईटी में अपने समय के दौरान, वांग ने Machine learning और Deep learning से जुड़ी शोध परियोजनाओं पर काम किया, और वे एमआईटी कंप्यूटर विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला से जुड़ गए। उन्होंने 2015 में उभरते एआई क्षेत्र में उद्यमशीलता के अवसरों का पीछा करने के लिए डिग्री पूरी किए बिना विश्वविद्यालय छोड़ दिया।
स्केल एआई की स्थापना
2015 में, वांग ने लुसी गुओ के साथ स्केल एआई की सह-स्थापना की, शुरुआत में स्वायत्त वाहन डेटा पर Machine learning लागू करने पर ध्यान केंद्रित किया। कंपनी के शुरुआती काम में Waymo और अन्य सेल्फ-ड्राइविंग कार परियोजनाओं से सेंसर डेटा को लेबल करना शामिल था, जिसके लिए वस्तुओं, लेन और ट्रैफिक सिग्नलों की सटीक एनोटेशन की आवश्यकता थी। स्केल एआई के प्लेटफॉर्म ने मानव एनोटेटर्स को स्वचालित उपकरणों के साथ जोड़कर बड़े पैमाने पर उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटासेट प्रदान किए, एक सेवा जो Neural network-आधारित धारणा प्रणाली विकसित करने वाली कंपनियों के लिए आवश्यक साबित हुई।
2018 तक, स्केल एआई स्वायत्त ड्राइविंग से आगे बढ़कर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न सहित एआई अनुप्रयोगों की एक व्यापक श्रेणी की सेवा करने लगा। कंपनी का राजस्व तेजी से बढ़ा, और इसने महत्वपूर्ण उद्यम पूंजी वित्तपोषण आकर्षित किया। 2021 में, स्केल एआई ने $7 बिलियन से अधिक का मूल्यांकन हासिल किया, जिससे वांग एक प्रमुख एआई बुनियादी ढाँचा कंपनी के सबसे युवा सीईओ में से एक बन गए। 2024 तक, कंपनी डेटा लेबलिंग बाजार पर हावी बनी हुई है, जिसमें OpenAI, Anthropic, और अमेरिकी रक्षा विभाग जैसे ग्राहक शामिल हैं।
एआई विकास में भूमिका
वांग इस विचार के एक मुखर समर्थक रहे हैं कि डेटा एआई के लिए "नया तेल" है। उन्होंने तर्क दिया है कि Large language model का प्रदर्शन सीमा काफी हद तक उनके प्रशिक्षण डेटा की विविधता और गुणवत्ता से निर्धारित होती है, और खराब तरीके से क्यूरेट किए गए डेटासेट पक्षपाती या असुरक्षित आउटपुट की ओर ले जाते हैं। उनके निर्देशन में, स्केल एआई ने मॉडल आउटपुट का मूल्यांकन करने के लिए उपकरण विकसित किए, जिसमें मानव प्राथमिकता रैंकिंग और स्वचालित गुणवत्ता जाँच शामिल हैं, जिनका उपयोग एआई प्रयोगशालाएँ RLAIF और Curriculum Learning जैसी तकनीकों का उपयोग करके मॉडल को ठीक करने के लिए करती हैं।
स्केल एआई में अपने काम के अलावा, वांग ने अपने व्यक्तिगत उद्यम कोष के माध्यम से कई एआई स्टार्टअप्स में निवेश किया है, जो डेटा बुनियादी ढाँचे, मॉडल मूल्यांकन उपकरण, और स्वास्थ्य सेवा और रक्षा में अनुप्रयोगों का निर्माण करने वाली कंपनियों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। वे नीति चर्चाओं में भी शामिल रहे हैं, एआई डेटा मानकों के महत्व और एआई अनुसंधान में संघीय निवेश की आवश्यकता के बारे में अमेरिकी कांग्रेस के समक्ष गवाही देते हुए। वांग ने राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए एआई के रणनीतिक महत्व पर जोर दिया है, निजी कंपनियों और सरकारी एजेंसियों के बीच साझेदारी की वकालत की है।
सार्वजनिक वकालत और मान्यता
वांग एआई सुरक्षा और पारदर्शी डेटा प्रथाओं की आवश्यकता पर अपने मुखर विचारों के लिए जाने जाते हैं। उन्होंने निबंध लिखे हैं और प्रमुख सम्मेलनों में भाषण दिए हैं, यह तर्क देते हुए कि एआई उद्योग को विनाशकारी विफलताओं से बचने के लिए डेटा उत्पत्ति और जवाबदेही को प्राथमिकता देनी चाहिए। उन्होंने एआई क्षमताओं के बारे में अतिरंजित दावों के रूप में जो देखते हैं, उसकी भी आलोचना की है, तैनाती के लिए अधिक मापा दृष्टिकोण का आग्रह किया है।
2023 में, वांग को एंटरप्राइज़ टेक्नोलॉजी श्रेणी में फोर्ब्स की 30 अंडर 30 सूची में नामित किया गया था, और 2024 में, उन्हें एआई में 100 सबसे प्रभावशाली लोगों की टाइम सूची में शामिल किया गया था। उन्होंने कई उद्योग पुरस्कार प्राप्त किए हैं, जिसमें 2018 में एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू का इनोवेटर्स अंडर 35 शामिल है। अपनी सफलता के बावजूद, वांग डेटा संचालन को बढ़ाने की परिचालन चुनौतियों पर केंद्रित हैं, अक्सर अपनी भूमिका को "एआई उद्योग के मुख्य डेटा अधिकारी" के रूप में वर्णित करते हैं।
व्यक्तिगत जीवन और प्रभाव
वांग सैन फ्रांसिस्को, कैलिफोर्निया में स्थित हैं, जहाँ स्केल एआई का मुख्यालय है। वे अपनी गहन कार्य नीति और व्यावहारिक दृष्टिकोण के लिए जाने जाते हैं, अक्सर डेटा गुणवत्ता मेट्रिक्स की समीक्षा करते हैं और एनोटेटर्स के साथ बातचीत करते हैं। उन्होंने "कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता" बनाने की दीर्घकालिक दृष्टि व्यक्त की है जो सुरक्षित और लाभकारी है, और उनका मानना है कि डेटा बुनियादी ढाँचा उस उपलब्धि का एक मूलभूत घटक होगा।
एआई पारिस्थितिकी तंत्र पर उनका प्रभाव महत्वपूर्ण है: डेटा लेबलिंग प्रथाओं को मानकीकृत करके, वांग ने हजारों शोधकर्ताओं और कंपनियों को एआई सिस्टम को अधिक कुशलता से बनाने और तैनात करने में सक्षम बनाया है। डेटा गुणवत्ता के लिए उनकी वकालत ने प्रभावित किया है कि शैक्षणिक प्रयोगशालाएँ और वाणिज्यिक संस्थाएँ दोनों मॉडल प्रशिक्षण कैसे करते हैं, और उनके निवेश ने एआई स्टार्टअप्स की अगली पीढ़ी को आकार देने में मदद की है। 2025 तक, वांग स्केल एआई का नेतृत्व करना जारी रखते हैं, जो वैश्विक एआई आपूर्ति श्रृंखला में एक प्रमुख खिलाड़ी बना हुआ है।