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Uber 人工智能标签
2024-11-27 15:41:46
英文原文
Uber 正在利用零工进入人工智能标签业务，彭博社报告。这表明这家叫车和送货公司有兴趣扩展其独立承包商驱动的业务模式，以满足快速增长的机器学习和大语言模型领域的需求。
公司新– 规模化解决方案 – 部门声称可以使用其平台将企业与“细致入微的分析师、测试人员和独立数据操作员”联系起来。它是内部团队的延伸，其成员位于美国和印度，负责新功能测试和其他任务，例如将餐厅菜单转换为 Uber Eats 优食选择。
Uber 已经在自己的业务中使用人工智能和机器学习，现在正在向其他公司收费提供。该公司正在招聘零工，为其他公司进行数据标记、测试和本地化，包括极光,亮度人工智能， 和尼安提克。
AI模型训练需要大量人类工作者来完成繁琐的任务
AI 模型训练的一个重要幕后现实是需要许多人力来完成繁琐的任务例如选择最人性化的聊天机器人结果或在自动驾驶汽车镜头中逐帧标记障碍物（例如行人）。
构建人工智能模型的公司通常在发展中国家雇用工人来完成这些任务，并为每次练习支付少量费用。一位印度工程师告诉彭博社他们的任务是比较和评估人工智能对复杂编码问题的反应的正确性，每组报酬 200 卢比，约合 2.37 美元。
Uber 目前正在与来自加拿大、印度、波兰、尼加拉瓜和美国的员工签约，为每完成的任务支付不同的金额，并每月向员工发放收入。它还在寻找具有不同文化背景的人来帮助人工智能更好地适应不同的市场。
这并不是 Uber 第一次涉足人工智能。该公司花费了数十亿美元开发自己的自动驾驶汽车，但在其中一辆车撞死了一名行人。2016年，Uber还拥有自己的人工智能研究实验室由认知科学家加里·马库斯和其他几位计算机科学教授创立。
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摘要
Uber 正在利用零工进入人工智能数据标签市场，旨在将其独立承包商模式扩展到机器学习和大语言模型。该公司新的“规模解决方案”部门将企业与分析师、测试人员和数据操作人员联系起来，以执行功能测试和菜单转换等任务。Uber 正在为 Aurora、Luma AI 和 Niantic 等公司招聘零工，负责数据标记、测试和本地化，强调需要人工参与繁琐的人工智能训练任务。付款因地点而异，每月向工人发放。此举是继 Uber 之前的人工智能举措之后，包括现已关闭的自动驾驶汽车项目和收购人工智能研究实验室。