- AIデータプラットフォームiMeritが、企業レベルでのAI統合には量より質の高いデータが重要と主張し、専門家主導のアプローチを採用
- 同社のScholarsプログラムがベータ版を終了し、数学・医学・金融などの認知分野の専門家4,000人以上を活用してAIモデルを微調整
- Scale AIの創設者Alexandr Wang氏のMeta移籍と同社への49%投資により、主要クライアントが離反する中、iMeritが専門家主導の高品質データで差別化
- 91%の人材定着率を誇り、2020年以降の資金調達なしで持続可能な成長を実現、1万人規模への拡張を目指す
iMerit CEO Radha Basu氏、専門家主導データの重要性を強調
AIデータプラットフォームiMeritは、企業レベルでのAIツール統合の次のステップは、より多くのデータではなく、より良いデータであると考えている。そして、より良いデータは大量のギグワーカーからではなく、数学、医学、ヘルスケア、金融、自律性、その他の認知分野の専門家から生まれると同社は述べている。
「極めて重要になっているのは、最高の認知専門家を引き付け、維持する能力だ。なぜなら、我々はこれらの大規模モデルを取り、企業のAI問題を解決するために非常にカスタマイズされたものにしなければならないからだ」と、iMeritのCEO兼創設者Radha Basu氏は語った。
カリフォルニア州とインドに拠点を置くこのスタートアップは、過去9年間、コンピュータビジョン、医療画像、自律モビリティ、その他の高精度でヒューマン・イン・ザ・ループのラベリングを必要とするAIアプリケーションに取り組む企業にとって、信頼できるデータアノテーションパートナーとして静かに自社を構築してきた。
Scholarsプログラムのベータ版終了と企業向けAI微調整
現在、iMeritはScholarsプログラムをベータ版から正式リリースしていると発表した。このプログラムの目標は、企業アプリケーション、そして益々重要になる基盤モデルのための生成AIモデルを微調整する専門家の成長する労働力を構築することだ。
iMeritは既に、生成AI企業大手7社のうち3社、自律走行車企業上位8社、米国政府機関大手3社、クラウドプロバイダー上位3社のうち2社を含む、トップAI企業の一部を顧客としていると同社は述べている。
Scale AIの変化とiMeritの差別化戦略
このニュースは、AIデータアノテーション分野で最大の名前であるScale AIが、創設者兼CEOのAlexandr Wang氏をMetaに失い、Metaが同社の49%を取得したことを受けて発表された。Metaの投資を受けて、Google、OpenAI、Microsoft、xAIを含むScaleの主要クライアントの多くが、Metaが自社の製品ロードマップにアクセスできる可能性への懸念から撤退した。
iMeritは、Scale AIの高スループットで開発者向けの「ブリッツデータ」の中核サービスを置き換えることを主張していない。代わりに、深い人間の判断とドメイン固有の監督を必要とする、専門家主導の高品質データに倍賭けする今が適切な時期だと賭けている。
「我々は大人の部屋にいる」と、iMeritのグローバル専門労働力担当VP Rob Laing氏は語った。「現在、AIには多くの資金が投入されている。人間労働力の大規模プラットフォームを構築している非常に知的な人々がいる。そのマスアプローチと非常に迅速な市場参入アプローチから得られる成果は、企業が必要とする品質レベルにない。」
医療分野での専門家の重要性とAngo Hubプラットフォーム
Basu氏は、基盤大規模言語モデルを基に市場に出てきた医療スクライブの例を挙げた。
「心臓専門医や医師の専門知識がなければ、基本的に50%または60%の精度のものを作成することになる」とBasu氏は語った。「それを99%にしたい。モデルに疑問を持ちたい。それを壊したい。それを修正したい。それが専門家主導のAIが企業にとって可能にしていることだ。」
iMeritの専門家は、スタートアップの独自プラットフォームAngo Hubを使用して、企業および基盤AIモデルの微調整、または「苦悩」を任されている。Angoは、iMeritの「スカラー」が顧客のモデルと対話し、モデルが解決すべき問題を生成・評価することを可能にする。
iMeritにとって、認知専門家の引き付けと維持は成功の鍵だ。専門家はいくつかのタスクを実行して消えるのではなく、複数年にわたってプロジェクトに取り組んでいる。iMeritは91%の定着率を誇り、専門家の50%が女性だ。
人材確保とコミュニティ構築への独自アプローチ
人力翻訳プラットフォームmyGengoの創設経験を通じてクラウドソーシングの理解を深めたLaing氏は、単純な作業を実行する人材を集めることは比較的簡単だが、コミュニティを創設するにはより人間中心のアプローチが必要だと述べた。
「誰かがデータベース上の名前であるのではなく、誰かがScholarsプログラムに参加すると、実際にチームの人々と会う」とLaing氏は語った。「協力的な議論を行う。可能な限り高いレベルで働くよう非常に強く推進される。そして我々は人々を迎え入れる方法について非常に、非常に、非常に選択的だ。」
「今後数年間で見ることになるのは、そのエンゲージメント、定着、品質に本当に焦点を当てているiMeritのような企業が、人々がAIを訓練するための頼みの綱の企業になるということだと思う」とLaing氏は付け加えた。
財務状況と将来の成長計画
現在、iMeritは4,000人以上のスカラーと協力しており、拡張に伴ってさらに多くを迎え入れることを希望している。Basu氏は、同社が2020年以降資金調達を行っていない（Khosla Ventures、Omidyar Network、Dell.org、British International Investmentなどの投資家を迎え入れた時期）にも関わらず、iMeritは持続可能で収益性があると語った。自己資金準備により、iMeritは1万人の専門家まで拡張する余裕があるとBasu氏は述べた。さらなる拡張には外部投資が必要だが、iMeritはそれに対してオープンであるものの、絶望的ではない。
iMeritは過去1年間、主にヘルスケアに焦点を当ててScholarsに取り組んできた。目標は、金融や医学を含む他の企業アプリケーションにわたって成長することだ。Laing氏は、トップAI企業がiMeritと協力して基盤モデルを改善する中、生成AIが最も急速に成長している分野だと指摘した。
「インターネット上にある無料データは消え、人間の入力データの低レベルも商品化されている」とLaing氏は語った。「これらの人々が向かっているのは、AGIまたは超知能を達成するためにこれらのものを本当に調整しようとすることだ。」
引用元:TechCrunch
iMerit believes better-quality data, not more data, is the future of AI
