Scale AI एक कंपनी है जिसकी स्थापना 2016 में एलेक्ज़ेंडर वांग और Lucy Guo द्वारा की गई थी, जो शुरू में स्व-ड्राइविंग कार धारणा प्रणालियों के लिए लेबल किया गया डेटा प्रदान करने पर केंद्रित थी, इससे पहले कि यह व्यापक मशीन-लर्निंग उद्योग के लिए डेटा एनोटेशन सेवाओं में विस्तारित हुई, जिसमें कंप्यूटर-विज़न लेबलिंग, दस्तावेज़ प्रसंस्करण, और 2010 के दशक के अंत और 2020 के दशक में तेजी से, बड़े-भाषा-मॉडल प्रणालियों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले मानव प्रतिक्रिया डेटा शामिल हैं।
RLHF आपूर्ति श्रृंखला में भूमिका
ओपनएआई, एंथ्रोपिक, गूगल-डीपमाइंड, और मेटा-एआई सहित प्रयोगशालाओं ने आरएलएचएफ और अन्य मानव-प्राथमिकता-आधारित प्रशिक्षण विधियों को बढ़ाया, Scale AI ने खुद को एक प्राथमिक ठेकेदार के रूप में स्थापित किया जो तुलना डेटा, रेड-टीमिंग मूल्यांकन, और सुदृढीकरण संकेत उत्पन्न करने के लिए आवश्यक बड़े, सावधानीपूर्वक प्रबंधित मानव रेटर और डोमेन विशेषज्ञों के कार्यबल की आपूर्ति करता था, जो सीमांत प्रयोगशालाओं द्वारा आवश्यक मात्रा में था। इसने कंपनी को चैटजीपीटी, क्लॉड, और समान सहायकों के पीछे की पाइपलाइन का एक महत्वपूर्ण, हालांकि अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए काफी हद तक अदृश्य, हिस्सा बना दिया, और इसने बेंचमार्क और एलएलएम-मूल्यांकन कार्य में उपयोग किए जाने वाले लेबल और सिंथेटिक मूल्यांकन डेटा के साथ-साथ एआई प्रणालियों के लिए सरकारी और रक्षा अनुबंध भी प्रदान किए।
मेटा निवेश और नेतृत्व परिवर्तन
जून 2025 में, मेटा ने Scale AI में लगभग 49 प्रतिशत हिस्सेदारी के लिए लगभग 14 बिलियन डॉलर के निवेश की घोषणा की, जो एक डेटा-सेवा कंपनी के लिए असामान्य रूप से बड़ा सौदा था और इसे व्यापक रूप से मार्क जुकरबर्ग के एआई शोधकर्ताओं के लिए उद्योग-व्यापी दौड़ के बीच प्रतिभा और प्रशिक्षण बुनियादी ढांचे को सुरक्षित करने के प्रयास के रूप में पढ़ा गया। इस व्यवस्था के हिस्से के रूप में, एलेक्ज़ेंडर वांग ने Scale में अपनी मुख्य कार्यकारी भूमिका छोड़ दी और एक नई मेटा सुपरइंटेलिजेंस लैब्स इकाई का नेतृत्व किया, जबकि Scale नए नेतृत्व के साथ काम करना जारी रखा। इस सौदे ने Scale के कुछ अन्य ग्राहकों से जांच आकर्षित की, जिनमें वे प्रयोगशालाएँ शामिल थीं जो पहले एनोटेशन और मूल्यांकन कार्य के लिए Scale पर निर्भर थीं, लेकिन मेटा के करीबी सहयोगी के साथ संवेदनशील डेटा पाइपलाइन साझा करने से सतर्क हो गईं, और कई ने घोषणा के बाद Scale की सेवाओं के उपयोग को कम या रोक दिया।
डेटा गुणवत्ता बहस
Scale AI के व्यवसाय ने अपने वैश्विक एनोटेटर कार्यबल में श्रम प्रथाओं पर भी जांच आकर्षित की है, जो अक्सर कम-वेतन वाले देशों में वितरित होते हैं और कंपनी के Remotasks प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से काम करते हैं, जिससे प्रशिक्षण-डेटा और सिंथेटिक-डेटा आपूर्ति श्रृंखला में अन्य फर्मों के समान प्रश्न उठते हैं, जैसे वेतन, काम करने की स्थिति, और मॉडरेशन और सुरक्षा-लेबलिंग कार्यों के दौरान परेशान करने वाली सामग्री के मनोवैज्ञानिक जोखिम। फिर भी उद्योग में कंपनी की केंद्रीय स्थिति ने इसे, जीपीयू कंप्यूट की आपूर्ति करने वाली फर्मों के साथ, जनरेटिव एआई बूम के अधिक परिणामी लेकिन कम सार्वजनिक रूप से दिखाई देने वाले बुनियादी ढांचे के व्यवसायों में से एक बना दिया।