Meta与Scale AI合作显现裂痕，尽管投资额巨大

2025年9月1日 - Meta与数据标注公司Scale AI的高调合作正面临重大挑战，尽管今年早些时候已投入14.3亿美元。这一旨在增强Meta人工智能能力的合作遭遇了多重障碍，从数据质量争议到人员整合问题不一而足。

数据质量问题浮出水面

据内部消息透露，Meta旗下TBD实验室（该公司核心人工智能部门）的研究人员对Scale AI提供的数据质量表示不满。令人意外的是，这些团队据称更倾向于与Scale AI的主要竞争对手——Mercor和Surge——合作，这两家公司在与Scale AI达成协议前就与Meta有业务往来。

这一偏好凸显了数据标注行业的重大转变。虽然Scale AI最初通过众包模式使用低成本劳动力完成简单任务起家，但日益复杂的人工智能模型现在需要医生和律师等高度专业化人士来提供高质量的训练数据。

高管离职引发疑问

人员问题也使这一合作关系复杂化。作为合作的一部分加入Meta的前Scale AI高管Ruben Mayer在任命仅两个月后便离职。虽然Mayer将离职原因归为"个人原因"，但内部消息暗示这可能与其角色和职责定位不当有关。

Meta更广泛的人工智能部门似乎也正经历人才流失。现任和前任员工描述称，无论是来自OpenAI等公司的新员工，还是现有GenAI团队成员，都对企业官僚作风感到日益沮丧。

对Meta的战略影响

对Scale AI的大额投资被普遍视为首席执行官马克·扎克伯格在Llama4表现不佳后采取的紧急措施。此举是更广泛人才收购战略的一部分，该战略包括招募Scale AI首席执行官Alexandr Wang及其他顶尖人工智能公司的专业人才。

然而，随着MSL AI研究员Rishabh Agarwal等关键人物近期离职以及报道中的内部不和，外界对Meta能否稳定其人工智能运营并在这个竞争激烈的领域留住顶尖人才仍存疑问。

关键点：

• 14.3亿美元投资未能解决Meta与Scale AI合作中的数据质量问题
• Meta研究人员据称更倾向于与Scale AI的竞争对手Mercor和Surge合作
• 包括Ruben Mayer在内的高管离职表明整合面临挑战
• 更广泛的人才流失引发对Meta人工智能战略稳定性的质疑
• 行业向高技能标注专业人士的转型持续加速