優步正將觸角伸向人工智能標註領域，利用其現有的零工模式，為快速增長的機器學習和大型語言模型提供數據標註服務。這一戰略舉措，不僅滿足了AI行業對大量標註數據的需求，也為優步開闢了新的盈利模式。通過其新部門“Scaled Solutions”，優步連接企業與全球各地大量的獨立承包商，提供數據標註、測試和本地化等服務，涵蓋了從自動駕駛到聊天機器人等多個AI應用場景。這項業務不僅為優步帶來新的收入來源，也反映了AI行業對人力資源的巨大依賴。
據報導，優步正在全球多個國家招募工作人員，支付方式靈活多樣，並註重招募不同文化背景的人才，以提升AI模型的全球適應性。雖然優步此前在自動駕駛領域曾遭遇挫折，但這並未阻止其進軍人工智能領域的決心。此次進軍AI標註領域，展現了優步在商業模式創新和技術應用方面的靈活性和遠見卓識，值得持續關注其後續發展。
據彭博社報導，優步（Uber）正在通過招募零工進入人工智能(AI)標註行業。這一舉措表明，優步希望利用其依賴獨立承包商的商業模式，來滿足快速增長的機器學習和大型語言模型的需求。
優步的新部門“Scaled Solutions” 宣稱可以通過其平台將企業與“細緻入微的分析師、測試人員和獨立數據運營商” 連接起來。這是優步內部團隊的延伸，該團隊成員主要位於美國和印度，負責新功能測試以及將餐廳菜單轉換為優步外賣（Uber Eats）選擇等任務。
優步此前已經在自身業務中應用人工智能和機器學習，現在則決定以收費的方式將這些技術提供給其他公司。公司正在為包括Aurora、Luma AI 和Niantic 在內的多家企業招聘零工，負責數據標註、測試和本地化等工作。
AI 模型訓練的一個重要幕後現實是，它需要大量人力來完成諸如選擇人類最自然的聊天機器人回答，或者逐幀標記自動駕駛汽車鏡頭中的行人等繁瑣任務。為了完成這些任務，很多AI 模型開發公司通常會僱傭來自發展中國家的工人，並支付相對較少的報酬。一名印度工程師向彭博社表示，他們被要求對複雜編碼問題的AI 生成答案進行比較和評分，每組的報酬為200印度盧比，約合2.37美元。
目前，優步正在全球多個國家招募工作人員，包括加拿大、印度、波蘭、尼加拉瓜和美國，按任務完成量支付不同的報酬，工資會按月發放。此外，優步也在尋找具有不同文化背景的人，以幫助AI 在各個市場中更具適應性。
值得一提的是，這並不是優步首次涉足人工智能領域。該公司曾在開發自主駕駛汽車方面投入巨資，但在其一輛車輛導致行人死亡後關閉了整個項目。 2016年，優步還收購了一家由認知科學家Gary Marcus 及其他計算機科學教授創辦的AI 研究實驗室。
劃重點:
Uber正在利用零工進入AI 標註業務，以滿足機器學習和大型語言模型的需求。
公司為多家企業招聘零工，負責數據標註、測試和本地化等工作，支付不同報酬。
AI 模型訓練依賴大量人力完成繁瑣任務，優步招募全球各國工人以提升AI 適應性。
總而言之，優步進軍AI數據標註領域，充分利用其平台優勢和全球零工網絡，為AI行業發展提供人力支持的同時，也為自己開拓了新的盈利空間。這反映出AI行業對海量高質量數據的迫切需求，以及技術公司積極探索商業模式創新的趨勢。