AI大手が安価な労働力を専門家と入れ替え、より賢いモデルを訓練

主要なAI企業は、アフリカやアジアの安価なデータラベリングワーカーを段階的に廃止し、より賢いモデルの訓練を支援するために、スキルが高く給与の高い専門家を雇っています。

以前は、データラベリングワーカーは主に単純な注釈付けタスクを与えられていました。しかし、AI企業はモデルの改善により大規模なデータ量が必要であることを理解するようになりました。その結果、ワーカーはさらに高速に作業し、1日に数百のタスクを完了することが求められ、その結果、業界の専門家へのシフトが進行しています。

Scale AI、Turing、Tolokaがより多くの専門家を採用

「推論」AIシステムの開発、以下を含む OpenAIのo3 およびGoogleのGemini 2.5は、ケニアやフィリピンなどの低賃金労働者から、よりスキルのある個人への移行を加速させました。

Scale AI、Turing、Tolokaなどの企業は、すでに生物学や金融などの分野でトップクラスの専門家を雇用し、AIチームがより洗練され複雑なトレーニングデータセットを生成するのを支援しています。

TolokaのCEO兼共同創設者であるOlga Megorskaya氏は、「AI業界は長年、モデルと計算能力に重点を置いており、データは常にAIにおける見過ごされがちな部分でした。ついに[業界]は、トレーニングにおけるデータの重要性を受け入れています。」とコメントしました。 

Scale AI、Turing AI、Tolokaは、最近の戦略シフト以来、投資家からの関心が高まっています。6月にMetaがScale AIに150億ドルを投資し、その評価額を290億ドルに引き上げました。3月にはTuring AIが22億ドルの評価額で1億1100万ドルを調達し、5月にはBezos ExpeditionsがTolokaに7200万ドルの投資を主導しました。

Turingは専門家に現在の給与より約20%多く支払います

ケニアのデータラベラー協会の責任者であるJoan Kinyua氏は、ラベラーが現在、現地の言語や文化的ニュアンスの理解に依存するタスクを実行するよう求められていると説明しました。

同組織はまた、人間がAI生成コンテンツをレビューする品質保証の役割が増加しているのを見ています。OpenAI、 Anthropic, Googleが人間の知能を超えるモデルの作成を目指している中、優先事項はデータの正確性と専門家の分析へとシフトしています。

データラベリング会社Turing AIの共同創設者兼CEOであるJonathan Siddharth氏は、AIモデルを改善するには、特に複雑なタスクにおいて、実際の人間の使用からのトレーニングデータを使用し、そのシナリオでモデルがどのように破綻するかを理解する必要があると主張しました。

彼はさらに、完全に高度化されたAIシステムは、物理学者だけでなく、それを構築するために必要なすべての分野のトップエキスパートよりも優れたパフォーマンスを発揮し、より賢くなる可能性があると指摘しました。

彼はまた、Turingは専門家に現在の収益の20〜30%高い給与を支払っていると付け加えました。AI企業は計算資源に注ぎ込まれる膨大な金額と比較して、予算の約10〜15%しかデータに割いていませんが、それでも重要な財務投資に繋がります。

TolokaのMegorskaya氏も、思考の連鎖（chain-of-thought）のような機能、つまりAIモデルが問題を段階的に解決する方法を示す機能は、人間による専門家のデモンストレーションを通じて、問題がより小さなコンポーネントに分解されることで開発されると主張しました。