تعمل أوبر على توسيع نطاق وصولها إلى مجال التعليقات التوضيحية للذكاء الاصطناعي، مستفيدة من نموذج الحفلة الحالي الخاص بها لتوفير خدمات التعليقات التوضيحية للبيانات للتعلم الآلي سريع النمو ونماذج اللغات الكبيرة. ولا تلبي هذه الخطوة الإستراتيجية طلب صناعة الذكاء الاصطناعي على كميات كبيرة من البيانات المشروحة فحسب، بل تفتح أيضًا نموذج ربح جديدًا لشركة أوبر. من خلال قسمها الجديد "Scaled Solutions"، تربط Uber المؤسسات بعدد كبير من المقاولين المستقلين حول العالم لتقديم خدمات مثل شرح البيانات واختبارها وتوطينها، مما يغطي سيناريوهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتعددة بدءًا من القيادة الذاتية وحتى روبوتات الدردشة. ولا يجلب هذا العمل تدفقات إيرادات جديدة إلى أوبر فحسب، بل يعكس أيضًا اعتماد صناعة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على الموارد البشرية.
ووفقا للتقارير، تقوم أوبر بتعيين موظفين في العديد من البلدان حول العالم، مع طرق دفع مرنة والتركيز على توظيف المواهب من خلفيات ثقافية مختلفة لتحسين القدرة على التكيف العالمي لنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها. ورغم أن شركة أوبر واجهت انتكاسات في مجال القيادة الذاتية من قبل، إلا أن ذلك لم يمنعها من إصرارها على دخول مجال الذكاء الاصطناعي. يوضح هذا الدخول في مجال التعليقات التوضيحية للذكاء الاصطناعي مرونة أوبر وبصيرتها في ابتكار نماذج الأعمال وتطبيقات التكنولوجيا، ومن الجدير الاستمرار في الاهتمام بتطويرها اللاحق.
وفقًا لبلومبرج، تدخل أوبر في صناعة تصنيف الذكاء الاصطناعي (AI) من خلال توظيف عمال الحفلة. تشير هذه الخطوة إلى رغبة أوبر في الاستفادة من نموذج أعمالها الذي يعتمد على المقاولين المستقلين لتلبية الطلب المتزايد بسرعة على التعلم الآلي ونماذج اللغات الكبيرة.
يدعي القسم الجديد في أوبر، "Scaled Solutions"، أنه يربط الشركات مع "المحللين الدقيقين، والمختبرين، ومشغلي البيانات المستقلين" من خلال منصته. إنه امتداد لفريق Uber الداخلي، الذي يتمركز أعضاؤه بشكل أساسي في الولايات المتحدة والهند ويكونون مسؤولين عن مهام مثل اختبار الميزات الجديدة وتحويل قوائم المطاعم إلى خيارات Uber Eats.
وقررت شركة أوبر، التي استخدمت بالفعل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عملياتها الخاصة، إتاحة هذه التقنيات لشركات أخرى مقابل رسوم. تقوم الشركة بتوظيف عمال مؤقتين للشركات بما في ذلك Aurora وLuma AI وNiantic للقيام بتعليق البيانات واختبارها وتوطينها.
من الحقائق المهمة خلف الكواليس للتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي أنها تتطلب الكثير من الجهد البشري للقيام بمهام شاقة مثل اختيار استجابات روبوتات الدردشة الأكثر طبيعية، أو تصنيف المشاة في لقطات السيارات ذاتية القيادة إطارًا تلو الآخر. ولإنجاز هذه المهام، غالبًا ما تقوم العديد من شركات تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي بتوظيف عمال من البلدان النامية وتدفع لهم أجورًا قليلة نسبيًا. وقال مهندس هندي لبلومبرج إنه طُلب منهم مقارنة وتقييم الإجابات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لأسئلة الترميز المعقدة، وحصلت كل مجموعة على 200 روبية هندية، أو حوالي 2.37 دولار.
وتقوم أوبر حاليًا بتوظيف العمال في العديد من البلدان حول العالم، بما في ذلك كندا والهند وبولندا ونيكاراغوا والولايات المتحدة، وتدفع أجورًا مختلفة بناءً على عدد المهام المنجزة، وسيتم دفع الأجور شهريًا. بالإضافة إلى ذلك، تبحث أوبر أيضًا عن أشخاص ذوي خلفيات ثقافية مختلفة لمساعدة الذكاء الاصطناعي على أن يصبح أكثر قدرة على التكيف في الأسواق المختلفة.
ومن الجدير بالذكر أن هذه ليست أول تجربة لشركة أوبر في مجال الذكاء الاصطناعي. وكانت الشركة قد استثمرت بكثافة في تطوير السيارات ذاتية القيادة، لكنها أغلقت المشروع بأكمله بعد أن تسببت إحدى مركباتها في مقتل أحد المشاة. وفي عام 2016، استحوذت أوبر أيضًا على مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي الذي أسسه العالم المعرفي غاري ماركوس وأساتذة علوم الكمبيوتر الآخرون.
تسليط الضوء على:
تستخدم Uber عمال الحفلة للدخول في مجال التعليقات التوضيحية للذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات التعلم الآلي ونماذج اللغات الكبيرة.
تقوم الشركة بتعيين وظائف غريبة للعديد من الشركات، حيث تكون مسؤولة عن شرح البيانات واختبارها وتوطينها وما إلى ذلك، وتدفع رواتب مختلفة.
يعتمد تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على قدر كبير من القوى العاملة لإكمال المهام الشاقة. تقوم أوبر بتوظيف عمال من جميع أنحاء العالم لتحسين القدرة على التكيف مع الذكاء الاصطناعي.
بشكل عام، دخلت أوبر مجال التعليقات التوضيحية لبيانات الذكاء الاصطناعي، مستفيدة بشكل كامل من مزايا نظامها الأساسي وشبكة الحفلة العالمية لتوفير الدعم البشري لتطوير صناعة الذكاء الاصطناعي مع فتح هوامش ربح جديدة لنفسها أيضًا. ويعكس هذا حاجة صناعة الذكاء الاصطناعي الملحة إلى كميات هائلة من البيانات عالية الجودة، فضلاً عن اتجاه شركات التكنولوجيا لاستكشاف ابتكار نماذج الأعمال بنشاط.