Scale AI ist ein in San Francisco ansässiges Technologieunternehmen, das Datenannotierungs- und Datenkennzeichnungsdienste anbietet, die zum Trainieren von künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernmodellen verwendet werden. Praktisch gesehen sitzt Scale AI zwischen Rohdaten und fertigen KI-Systemen: Es organisiert und verwaltet die menschlichen und automatisierten Arbeitsabläufe, die Bilder, Texte, Audio und Video kennzeichnen, damit KI-Modelle aus diesem Material lernen können. Ohne genau gekennzeichnete Trainingsdaten können KI-Systeme Objekte nicht zuverlässig identifizieren, Sprache nicht verstehen oder Entscheidungen treffen.
Das Unternehmen wurde 2016 von Alexandr Wang gegründet, der es im Alter von 19 Jahren nach dem Verlassen des Massachusetts Institute of Technology startete. Wang baute Scale AI um die Idee herum auf, dass hochwertig gekennzeichnete Daten der Hauptengpass in der KI-Entwicklung sind – dass derjenige, der die Datenqualität kontrolliert, das Tempo des KI-Fortschritts kontrolliert. Das Unternehmen ist unter dem Namen Scale AI, Inc. eingetragen.
Zu den Kunden von Scale AI gehören Technologieunternehmen, Automobilfirmen, die autonome Fahrzeuge entwickeln, und US-Regierungsbehörden, darunter das Verteidigungsministerium. Seine Verteidigungs- und Regierungsarbeit, durchgeführt durch eine Einheit, die manchmal als Scale Federal bezeichnet wird, ist ein bemerkenswerter und wachsender Teil seines Geschäfts und deckt Anwendungen wie die Analyse von Geheimdiensterkenntnissen, autonome Systeme und die KI-Bewertung für Militärprogramme ab.
Über die Kennzeichnung hinaus hat sich Scale AI auf die KI-Bewertung und das Modell-Testing ausgeweitet – Organisationen dabei zu helfen, zu messen, wie gut große Sprachmodelle und andere KI-Systeme vor und nach der Bereitstellung funktionieren. Diese Arbeit, manchmal als "Red-Teaming" oder Modell-Benchmarking bezeichnet, ist zu einem zunehmend bedeutenden Teil des Angebots des Unternehmens geworden, da sich KI-Entwickler in der Modellqualität messen.
Scale AI operiert als privat geführtes Unternehmen und hat seit seiner Gründung in mehreren Finanzierungsrunden Kapital von Risikoinvestoren aufgenommen und eine Bewertung erreicht, die es zu einem der höher bewerteten KI-Infrastrukturunternehmen in den USA machte. Es ist in der Branche hauptsächlich als führender kommerzieller Anbieter von Trainingsdateninfrastruktur für die großangelegte KI-Entwicklung bekannt.