Uber расширяет щупальца на область искусственного интеллекта, используя существующую модель нулевой работы для предоставления услуг по маркировке данных для быстро растущего машинного обучения и крупных языковых моделей. Эта стратегическая мера не только удовлетворяет спросу индустрии ИИ на большое количество данных, но также открыла новую модель прибыли для Uber. Через свой новый отдел «масштабированные решения» Uber подключает предприятия и большое количество независимых подрядчиков со всего мира, чтобы предоставить такие услуги, как маркировка данных, тестирование и локализация, охватывающие несколько сценариев приложения AI от автономного вождения до роботов в чате. Этот бизнес не только приносит новые источники дохода для Uber, но и отражает огромную зависимость от человеческих ресурсов в индустрии искусственного интеллекта.
Согласно сообщениям, Uber набирает персонал во многих странах мира. Хотя Uber ранее испытывал неудачи в области автономного вождения, это не помешало ему войти в область искусственного интеллекта. На этот раз, входя в область маркировки искусственного интеллекта, он показывает гибкость и перспективу Uber в инновациях и техническом применении бизнес -моделей, и он достоин постоянно внимания к его последующему развитию.
По словам Bloomberg, Uber отмечает отрасль путем набора работ с нулевым занятием. Эта мера показывает, что Uber надеется использовать свою бизнес -модель, чтобы полагаться на независимых подрядчиков, чтобы удовлетворить потребности быстро растущего машинного обучения и крупных языковых моделей.
Новый департамент Uber «масштабированные прежни» утверждает, что он может подключить предприятия с «тщательными аналитиками, тестировщиками и независимыми операторами данных» через свою платформу. Это расширение внутренних команд Uber.
Uber ранее применяла искусственный интеллект и машинное обучение в своем собственном бизнесе, и теперь он решил предоставить эти технологии другим компаниям путем взимания. Компания набирает нулевую работу для многих компаний, включая Aurora, Luma AI и Niantic, и отвечает за маркировку, тестирование и локализацию данных.
Важным за то, что реальность -сцены модели ИИ является то, что требуется много рабочей силы для выполнения утомительных задач, таких как выбор самого естественного робота в чате, чтобы ответить на людей или маркировку пешеходов в автономной автомобильной линзе. Чтобы выполнить эти задачи, многие компании по разработке моделей искусственного интеллекта обычно нанимают работников из развивающихся стран и выплачивают относительно меньшую компенсацию. Индийский инженер сказал Bloomberg, что они должны были сравнивать и набрать AI, генерирующие ответы на сложные вопросы кодирования.
В настоящее время Uber набирает персонал во многих странах мира, включая Канаду, Индию, Польшу, Никарагуа и Соединенные Штаты. Кроме того, Uber также ищет людей с различным культурным опытом, чтобы помочь ИИ более адаптируется на различных рынках.
Стоит отметить, что это не первый раз, когда Uber участвовал в области искусственного интеллекта. Компания инвестировала значительные средства в разработку независимых транспортных средств, но закрыла весь проект после транспортного средства, вызванного транспортным средством. В 2016 году Uber также приобрел исследовательскую лабораторию ИИ, основанную учеными -когнитивными учеными Гэри Маркусом и другими профессорами компьютерных наук.
Очки:
Uber использует ноль для входа в бизнес по маркировке искусственного интеллекта для удовлетворения потребностей машинного обучения и крупных языковых моделей.
Компания набирает ноль рабочих мест для ряда предприятий, отвечает за маркировку, тестирование и локализацию данных, и выплачивает различную компенсацию.
练 Обучение модельной технике ИИ зависит от большого количества рабочей силы для выполнения утомительных задач, и Uber набирает работников по всему миру для повышения адаптации ИИ.
В целом, Uber вступил в область маркировки данных ИИ и в полной мере использовал свои преимущества на платформе и глобальные нулевые сети для обеспечения человеческой поддержки для развития индустрии ИИ, но также открыл новое пространство прибыли для сам Это отражает неотложные потребности массовых данных высокого качества в отрасли ИИ и тенденция активного изучения технологических компаний в технологических компаниях.