MIT輟學 Alexandr Wang創 Scale AI

2018年，Alexandr Wang在回鄉途中，聆聽了一群中國最聰明的工程師們關於人工智能的演講，令他印象深刻。但讓他奇怪和不安的是，研究人員顯然在對人工智能的應用避而不談。Alexandr的父母是第一代美國移民，也是洛斯阿拉莫斯國家實驗室 (Los Alamos National Laboratory) 的核物理學家，世界上第一顆原子彈就是在那裡設計的。「他們對（人工智能的）用例真的很含糊。」Scale AI聯合創始人Alexandr回憶道，他的名字裡沒有慣常會出現的字母e（ Alexander），只有八個字母，這在中國文化中是一個與好運有關的數字。Scale是一家新興的初創公司，主要為自動駕駛汽車製造商提供數據服務。但Alexandr開始擔心，人工智能可能很快就會顛覆世界秩序，畢竟自二戰以來，除蘇聯解體外，世界秩序基本保持了穩定。「如果你回顧一下人類的歷史，你會發現，除了過去80年左右異常和平的時期外，大部分人類歷史都是摻雜著戰爭的。」他在位於舊金山市中心的Scale的六樓總部接受采訪時說，樓下時不時有(半)自動駕駛的汽車呼嘯而過。「這在很大程度上是因為美國在世界上的領導地位。」乍一看，26歲的Alexandr渾身散發著剛畢業大學生的活力。他喜歡聽Gracie Abrams)和 Billie Eilish 等「傷感女孩」的歌，穿gorpcore（一種流行的登山和戶外著裝風格）的衣服，會在Instagram上發布與因出演《廣告狂人》(Mad Men) 而出名的演員Kiernan Shipka 的合影，還會在Twitter上吐露打了雞血的金句，比如他在今年2月的一條推文中寫道：「最重要的問題只能用鮮血、汗水、眼淚、精神和強烈的使命感來解決。」去酒吧的時候，他甚至還經常會被要求出示身份證以證明自己到了可以飲酒的年齡。但在矽谷和華盛頓特區，這些都不重要，因為他已經是一個大人物。他在2016年的一次押注中嶄露頭角——給人工智能所需的大量數據貼上標籤，主要用於自動駕駛汽車領域。有人需要訓練人工智能，讓它知道紙袋和行人的區別，而Alexandr則壟斷了這個市場，並讓Scale在另一個領域佔據了有利地位：生成式人工智能。這是一個很有遠見的舉動，幫助他獲得了一眾客戶，其中就包括人工智能領域最知名的公司和美國政府。「我們就是人工智能淘金熱中的鎬頭和鏟子。」他說。對Scale來說，這很快成為了一項利潤豐厚的業務。該公司表示，在許多人工智能初創公司還沒有賺到一分錢的時候，他們去年已經實現了2.5億美元的收入。美國國防部已經在用該公司的技術分析烏克蘭的衛星圖像，OpenAI也利用該公司的技術開發ChatGPT機器人，後者以回答問題和寫詩的能力震驚了世界；雲軟件巨頭Salesforce前聯合首席執行官布 Bret Taylor 則將Scale的崛起比作雲計算寵兒Snowflake和Datadog；亞馬遜前消費者主管 Jeff Wilke 是 Alexandr最信任的顧問之一，而他對該公司的看法甚至更加熱情：Scale可能成為人工智能領域的亞馬遜網絡服務 (Amazon Web Services) 。一個比一個年輕創辦Scale公司時，Alexandr只有19歲。他的聯合創始人 Lucy Guo 當時也只有21歲。「這無疑讓招聘變得更加困難了。有人會問我'請給我解釋一下，為什麼我應該把我的事業託付給你。'」.2021年，投資者給予了Scale 73億美元的估值，這使得Alexandr成為了矽谷最新的即時億萬富豪。但他的財富並不完全建立在硬件設備上，而是還包含大量的外包勞動力，用來執行對人工智能至關重要的基本任務——標註訓練人工智能的數據。這些外包人員為Remotasks公司工作，有24萬人來自肯尼亞、菲律賓和委內瑞拉等國家——雖然Scale在公開營銷材料中並沒有提到這家子公司。換句話說，如果人工智能有朝一日真的能將人類從平凡的工作任務中解放出來，那麼它將使用南半球的大量工人來實現這一目標，許多人的時薪不到1美元。「在構建強大的人工智能係統的過程中，他們非常非常重要。」Alexandr在談到他的Remotasks員工時說。這些人的存在也越來越成為倫理問題，人們擔心他們的工作條件不符合標準，而且工資過低。同時，競爭對手則將Scale視為搖搖欲墜的紙房子：在過去的一年裡裁員和二級市場價值下降，讓Alexandr失去億萬富豪的地位。（這些市場目前對他持有的15%的Scale股份估值為6.3億美元，但Scale認為它的價值接近8.9億美元。）Scale的競爭對手、初創公司Labelbox的聯合創始人Manu Sharma表示：「Scale把自己定位為一家科技公司。但對我們來說，他們與任何業務流程外包的公司沒有什麼不同。」科技新貴認為他們可以比Scale做得更好，而傳統外包商則認為他們可以比Scale做得更便宜。「我們在這個問題上的研究時間比任何人都長，建立的技術也比任何人都多。」Alexandr反駁說。他曾試圖效仿亞馬遜的策略，管理從倉庫到運輸的整個供應鏈。對於Scale來說，這意味著機器的參與，即越來越自動化的數據工作和越來越龐大的人類員工大軍。他說：「我們總是希望有人類參與其中。」在上大學前，Alexandr搬到舊金山灣區，為互聯網初創公司Quora工作，那裡的CEO Adam D'Angelo 給了他至關重要的建議：四年的大學生活被高估了，但兩年的大學生活卻被低估了。最後，Alexandr在麻省理工學院只待了一年，就去了著名的創業加速器Y Combinator。在那裡，他與另一位大學輟學者、同在Quora工作過的Lucy Guo合作，於2016年創辦Scale。他說自己當時「年輕得可笑」，只有19歲。「但我當時的想法是，'我知道怎麼寫代碼，所以我們要去做這件事。'」在最初的構想中，Scale是一家一站式商店，提供人力來完成算法無法完成的任務——本質上是站在了人工智能的對立面。而Accel合夥人 Dan Levine很早就看到它的潛力。2016年7月，他向這個創業二人組提供450萬美元的種子投資（以及他的地下室作為該創業公司的臨時總部）。幾個月後，Alexandr和Lucy意識到Scale是一個可行的解決方案，可以解決困擾當時處於AI前沿的自動駕駛汽車公司的一個大問題——這些公司有數百萬英里的道路駕駛錄像，訓練他們的自動駕駛汽車人工智能，但卻沒有足夠的人手去審查和標記這些錄像，Scale恰好可以滿足這需求。2018年，Alexandr和Lucy雙雙入選《福布斯》企業科技領域30 Under 30榜單。但Lucy後來離開Scale，原因是「在產品願景和路線圖上存在分歧」。Lucy拒絕評論，只是說：「Alexandr在繼續經營公司方面做得很好。」Alexandr也拒絕就兩人的分道揚鑣置評。不只是天才少年投資者Mike Volpi 第一次聽到Scale的名字是在2018年自動駕駛汽車初創公司Aurora的董事會上。「這是哪家公司？」他還記得自己當時問道。後來他了解到，Scale的數據標籤服務對Aurora來說已經變得至關重要，就像它對優步和通用汽車的自動駕駛子公司Cruise一樣。那年8月，沃爾皮說服他的公司Index Ventures牽頭向Scale投資了1,800萬美元，當時Scale的營收還不到300萬美元。加入自動駕駛汽車領域就像抱到了一棵搖錢樹。據《福布斯》看到的2019年6月的一份融資宣傳手冊顯示，Scale的客戶名單已經包括豐田和本田等主要國際汽車製造商，以及谷歌自動駕駛汽車子公司Waymo等矽谷巨頭。該文件還稱，僅蘋果公司神秘的自動駕駛部門的一個賬戶就為他們帶來了超過1,000萬美元的收入，使其年收入有望超過4,000萬美元。Scale拒絕對該文件發表評論。2019年8月，Peter Thiel 的創始人基金 (Founders Fund) 投資1億美元，將Scale打造成了矽谷的獨角獸，並開啟了為期20個月的5.8億美元的融資狂潮，最後一輪融資對該公司的估值超過70億美元。當時，年僅24歲的Alexandr只用了5年時間就成為了世界上最年輕的白手起家的億萬富豪。但是，當Scale主導了自動駕駛汽車公司的數據標籤市場時，它的名字卻變成了一種諷刺：它的規模越大，就越難以跟上對人力的需求。Alexandr先是求助於外包機構來填補空缺，但成本迅速攀升。2018年初，Scale的毛利率還徘徊在65%左右，但是到了第四季度就降到僅30%左右。Alexandr需要在止血的同時，抓住人工智能數據培訓供應鏈的人與機器這兩個方面。於是，Scale的內部外包機構Remotasks應運而生了。因為該公司的自動駕駛汽車業務飆升，創建於2017年的Remotasks很快成為Scale的優先事項。由於需要廉價勞動力，Scale在東南亞和非洲建立了十幾家工廠，以培訓成千上萬的數據標籤員。據文件數據顯示，到2019年年中，Scale的利潤率已恢復到69%。Scale一直小心翼翼地將Remotasks定位為一個獨立的品牌。它的網站上沒有提到Remotasks，反之亦然。早期員工表示，這樣做是為了讓Scale的戰略在競爭對手面前不那麼明顯，並保護公司免受審查。Scale則告訴《福布斯》，他們將這兩個品牌分開是出於為客戶保密的考慮。在2022年對15個數字勞動平台的工作條件進行的一項研究中，牛津大學的研究人員得出結論，Remotasks在10項標準中只有兩項達到了“公平工作的最低標準”，並在公平薪酬（早期員工表示該公司的平均薪酬只有每小時幾美分）和公平代表權這兩項上都沒有達標。研究人員還指出，混淆其與Scale的關係造成了混亂，「可能會導致工人容易受到剝削。」該項目的首席研究員Kelle Howson將數字勞動力服務（如Remotasks）中的數據標籤員比作許多相同國家的服裝廠工人。她補充說：「（企業）對這些工作條件幾乎不承擔任何問責。」Scale則表示，它致力於向員工支付基本生活工資。除了道德方面的考慮，Scale還面臨著商業方面的問題。Scale在Remotasks上所做的事情並不難復制。創業公司Hive的聯合創始人Kevin Guo認為，Scale所做的數據標籤服務是一項大宗商品業務。Hive曾推出過自己的Remotasks競品，但後來由於利潤率過低而關閉。他表示：「任何一個組建團隊的人都能與你競爭，而且最後很快就會歸結為價格問題。」雖然Remotasks龐大的海外員工對Scale在私營領域的成功至關重要，但他們對於該公司的另一個業務重點——與美國政府簽訂國防合同來說，卻是絕不適用的，因為美國政府不太可能與外國標籤商共享機密數據。因此，Alexandr正在打造一支成本高得多的美國國內人工智能團隊。去年，Scale在聖路易斯開設了辦事處，並宣布計劃招聘200人，其中包括許多數據標籤員。「有兩件事我深信不疑。第一，人工智能是一種巨大的正向力量，需要盡可能廣泛地應用；第二，我們需要確保美國在這個領域處於領導地位。」Alexandr說。據政府數據顯示，至今Scale已從此類合同中獲利6,060萬美元。該公司在去年的一份新聞稿中吹噓自己獲得2.49億美元的獎金，但合同的細則顯示，Scale的潛在獎金上限是1,500萬美元。美國政府在人工智能方面大部分支出仍然流向 Northrop Grumman 和 Lockheed Martin 這樣的公司，而不是矽谷的新貴。「在理解生成式人工智能方面，這些公司真的不是那麼前沿。」Alexandr對此評論說。他認為與政府合作是一場持久戰。美國國防部已經利用Scale的專業知識對烏克蘭的衛星圖像進行了戰略分析。這僅僅是個開始。Alexandr表示，生成式人工智能有朝一日可能會得到更全面的應用。用美國130萬現役軍人的實時數據訓練一個定制的人工智能模型，你可能就會改變戰爭的性質。文/ Kenrick Cai / 福布斯中國

MIT輟學 Alexandr Wang創 Scale AI

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