Scale AI 的資料標誌

施怡婷，【新 AI 獨角獸】22 歲矽谷創業家獲 30 億投資，Waymo 、Uber 都是他的客戶，buzzorange，2019/08/14

一般訓練 AI 模型時，需要使用大量標記過的影像來訓練，總量動輒數十萬或百萬張，多半會由多位標誌師依據一套判斷規則分工標記。全部標記完後，再由一個人複查，找出符合標準的影像（Ground Truth 版資料），並用來來訓練 AI 模型。 

Scale AI 才創立三年，Google 子公司、通用汽車都是客戶 

看準這波 AI 模型訓練的需求，年僅 22 歲的 Alexandr Wang 在 2016 年成立一 Scale AI Inc.。致力於優化照片標記的過程。其所建構一套軟體系統，會先對圖像進行潤色、標記，如果無法辨識，再將此交給外包的資料標誌師處理。大幅縮短後續的作業時間。... 

Alexandr Wang 從 19 歲就投入圖像辨識技術的研究，並在 22 歲時，獲得創投 Index Ventures 共同合夥人–– 麥克．沃爾皮（Mike Volpi）1 億美金（約新台幣 30 億元）的投資。...

隨著全球公司競相建立與 Google 或 Facebook 相同的人工智慧系統，他們面臨兩大挑戰。 一個是獲得足夠的數據來訓練機器。另一個是確保數據和訓練結果良好。 雖然機器可以完成大部分工作，但實際上需要人們一一標計照片、文本和視影片。 

據統計，像自駕車開發的領域，公司每年花費數百萬美元僱用人工標記、整理從車頭攝影機收集到的圖片。Alexandr Wang 表示：「Scale AI 讓過去需要花費數小時的任務，縮短為幾分鐘。」