Uber 通过临时工扩大其在人工智能标注领域的业务
Uber 进入 AI 标注市场
根据 Bloomberg 的报告，Uber 正在通过招募临时工，向 人工智能 (AI) 标注行业 迈出重要一步。这一策略使得 Uber 能够利用其现有的商业模式，该模式依赖于独立承包商，以满足日益增长的 机器学习 和 大型语言模型 的需求。
Uber 的新业务部门名为 “Scaled Solutions，” 声称它可以通过其平台将公司与各种专业人员连接起来，包括 "详细分析师、测试人员和独立数据操作人员"。这一举措作为 Uber 内部团队的扩展，该团队主要包括位于 美国 和 印度 的成员。这些团队成员的职责包括测试新功能和将餐厅菜单转换为可在 Uber Eats 上提供的选项。
利用 AI 和机器学习
Uber 之前已经在其运营中融入了 人工智能 和 机器学习。现在，该公司旨在通过向其他企业提供这些技术的服务来实现盈利。为了实施这一策略，Uber 正在为包括 Aurora、Luma AI 和 Niantic 在内的多个公司招募临时工，以管理与数据标注、测试和本地化相关的任务。
AI 模型训练 的一个关键方面是依赖大量人力来执行日常任务。这些任务可能包括选择 chatbots 的最合适响应或在 自动驾驶汽车 捕捉到的镜头中标注行人。通常，AI 模型开发公司会从发展中国家招聘工人，那里的工资相对较低。例如，一位来自印度的工程师向 Bloomberg 分享，他们的任务是比较和评分 AI 生成的复杂编码问题的答案，每组约赚取 200 印度卢比（约 $2.37）。
全球招聘努力
Uber 的招聘工作目前覆盖多个国家，包括 加拿大、印度、波兰、尼加拉瓜 和 美国。员工根据完成的任务数量获得不同的薪酬，补偿按月支付。该公司还积极寻求来自不同文化背景的个体，以增强 AI 在不同市场的适应性。
在 AI 领域的历史
这并不是 Uber 第一次进入 人工智能 领域。该公司之前在开发 自主驾驶汽车 上进行了大量投资，但最终在涉及行人发生的一起悲惨事件后关闭了整个项目。此外，在 2016 年，Uber 收购了由认知科学家 Gary Marcus 和其他知名计算机科学教授建立的 AI 研究实验室。
要点：
- Uber 利用临时工进入 AI 标注业务，以满足机器学习和大型语言模型的需求。
- 该公司正在为多个企业招聘临时工来处理数据标注、测试和本地化任务，提供不同的薪酬。
- AI 模型训练依赖于大量劳动力来完成繁琐任务，Uber 正在全球范围内招聘工人以增强 AI 的适应性。
