Sau khi bỏ học tại Viện công nghệ Massachusetts (MIT), trường đại học hàng đầu về công nghệ của Mỹ, Wang từng là người đứng đầu mảng công nghệ tại Quora trước khi thành lập Scale năm 2016.

Đằng sau mỗi chiếc xe tự lái hay cửa hàng tiện lợi có ít nhân viên thu ngân của Amazon Go là hàng ngàn người làm nhiệm vụ đào tạo máy tính để quan sát. Những người này nhìn vào hình ảnh và xác định điều gì đang xảy ra rồi ghi nhãn chúng, ví dụ như một chiếc xe tải hay một túi snack. Quan sát của họ được đưa trở lại vào phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) và sau đó chúng sẽ học cách làm điều tương tự theo thời gian.

Scale AI Inc. là một startup 3 năm tuổi được thành lập nhằm mục đích cải thiện quy trình này đối với cả con người và máy móc. Công ty này đã thu hút nhiều khách hàng tên tuổi trong lĩnh vực xe tự lái như Waymo của Alphabet, Cruise của General Motors và Uber.

Hiện Scale đang tìm cách bán sản phẩm cho bất kỳ công ty nào phát triển công nghệ AI. Ngày 5/8 vừa qua, startup này đã tiết lộ một khoản đầu tư mới trị giá 100 triệu USD giúp nâng mức định giá doanh nghiệp lên hơn 1 tỷ USD. Alexandr Wang, đồng sáng lập và CEO của Scale chia sẻ: “Phải mất từ 1 tỷ đến 10 tỷ ví dụ để hệ thống AI có thể hoạt động như con người. Không phải công ty nào cũng có đủ khả năng để làm điều này”.

Ngay cả theo tiêu chuẩn của Thung lũng Silicon, Wang cũng được đánh giá là một hiện tượng mới nổi. Anh sinh ra và lớn lên ở New Mexico trong gia đình có cha mẹ đều là nhà vật lý. Ngay từ nhỏ, Wang đã tham gia nhiều cuộc thi viết mã và được các công ty công nghệ mời làm việc khi còn là học sinh trung học.

Sau khi bỏ học tại Viện công nghệ Massachusetts (MIT), trường đại học hàng đầu về công nghệ của Mỹ, Wang từng là người đứng đầu mảng công nghệ tại Quora trước khi thành lập Scale năm 2016. Năm ngoái, chàng trai trẻ vinh dự có tên trong danh sách 30 Under 30 của tạp chí Forbes trong lĩnh vực công nghệ cùng Lucy Guo, nhà đồng sáng lập Scale.

Khi các công ty đua nhau xây dựng hệ thống AI ngang tầm với Google hay Facebook, họ phải đối mặt với 2 thách thức lớn: 1 là có đủ dữ liệu để đào tạo máy, 2 là đảm bảo dữ liệu và kết quả tốt. Có một thực tế là dù máy móc có thể học rất nhiều điều nhưng con người cũng phải mất công giải thích về hình ảnh, văn bản và video để máy tính đi đúng hướng.

Trong ngành công nghiệp xe tự lái, các công ty chi hàng triệu USD mỗi năm để thuê người gắn nhãn những bức ảnh thu thập được từ camera trong xe của họ. Thông thường, khi nhìn thấy hình ảnh xuất hiện trên màn hình máy tính, nhân viên sẽ phân loại chúng trong phần mềm.

Sau đó đến hình ảnh liên quan đến các tòa nhà, bãi đỗ xe, người đi bộ và đèn giao thông… Tiếp đến, dữ liệu sẽ được đưa trở lại hệ thống AI để xe tự lái có thể tìm hiểu những gì tồn tại trong thế giới xung quanh chúng.

Wang cho biết những công việc vốn cần mất hàng giờ đồng hồ xử lý giờ đây chỉ mất vài phút nhờ hệ thống của Scale. Startup này có khoảng 100 nhân viên làm việc tại trụ sở ở San Francisco. Ngoài ra còn có một đội ngũ các nhân viên trên khắp thế giới đang đảm nhiệm vai trò gắn nhãn hình ảnh.

Trên thực tế, có không ít sự cạnh tranh trên thị trường cho loại công việc này. Tháng 6 vừa qua, Uber đã mua lại startup tự động gắn nhãn Mighty AI. Gã khổng lồ Amazon cũng cung cấp dịch vụ gắn nhãn tự động như một phần của sản phẩm đám mây của mình.

Các nhà đầu tư của Scale, trong đó có công ty đầu tư mạo hiểm Founders Fund của tỷ phú Peter Thiel nhận định công cụ do Wang tạo nên tiên tiến hơn và có thể gắn nhãn dữ liệu nhanh hơn cũng như rẻ hơn nhiều nhà cung cấp hiện nay.

Gia Vũ

Theo Trí Thức Trẻ/Bloomberg