Pelaburan $14.3 bilion dalam Scale AI telah mengintensifkan perbincangan yang berterusan mengenai kualiti dan kepercayaan data AI - kadang-kadang dalam cara yang mencerminkan buruk pada Meta dan Scale, tetapi tidak diragukan lagi dalam cara yang penting. Pelaburan ini, yang diumumkan pada bulan Jun 2025, memberi Meta 49% saham bukan pemungutan suara dalam pelancaran label data AI. Apa yang diikuti ialah bencana rantaian bekalan yang mendedahkan kelemahan asas dalam seluruh ekosistem AI. Menyewa CEO, Alexandr Wang Menyewa CEO, Alexandr Wang Dalam masa beberapa hari, pelanggan utama termasuk Google, OpenAI, dan xAI mula memutus hubungan dengan Scale AI, memicu apa yang digambarkan oleh seorang pesaing sebagai " » » the equivalent of an oil pipeline exploding between Russia and Europe Sama seperti paip minyak yang meletup antara Rusia dan Eropah Hasilnya telah membawa tumpuan baru kepada dua bidang kritikal yang membentuk masa depan pembangunan AI: infrastruktur kepercayaan yang menyokong perkongsian dan keperluan yang semakin meningkat untuk data latihan berkualiti tinggi. Imperatif untuk mempercayai pembangunan AI Scale telah membina penilaian mereka pada proposisi yang mudah tetapi berkuasa: berkhidmat sebagai arbiter netral dalam pasaran label data, menyediakan perkhidmatan kepada hampir setiap makmal AI utama tanpa memainkan kegemaran. Pelaburan Meta memecahkan kepercayaan itu sepanjang malam.Sebagai Garrett Lord, CEO daripada pesaing Scale Handshake, “Lab tidak mahu makmal lain untuk mencari tahu data yang mereka gunakan untuk membuat model mereka lebih baik.Jika anda adalah General Motors atau Toyota, anda tidak mahu pesaing anda datang ke kilang pengeluaran anda dan melihat bagaimana anda menjalankan proses anda.” Terangkan Terangkan Google, pelanggan terbesar Scale dengan rancangan untuk membelanjakan kira-kira $ 200 juta pada perkhidmatan Scale pada tahun 2025, OpenAI mengesahkan bahawa ia telah mengakhiri hubungan yang telah bertahun-tahun dalam membuat. xAI meletakkan projek pada tamat. Selepas itu, mereka mula merancang untuk memotong ikatan Selepas itu, mereka mula merancang untuk memotong ikatan Tetapi krisis kepercayaan lebih mendalam daripada kebimbangan persaingan. penyelidikan seterusnya Business Insider mendedahkan bahawa Scale AI untuk menjejaki kerja untuk pelanggan profil tinggi, meninggalkan beribu-ribu halaman dokumen projek rahsia yang boleh diakses kepada sesiapa sahaja dengan pautan. bahan yang didedahkan termasuk butiran sensitif tentang bagaimana Google menggunakan ChatGPT untuk meningkatkan bot chatbot Bard yang berjuang, dokumen latihan untuk Project Xylophone xAI, dan bahan latihan AI rahsia Meta sendiri. telah menggunakan Google Docs awam telah menggunakan Google Docs awam Kecacatan keselamatan meluas kepada tenaga kerja Scale, dengan dokumen awam yang mengandungi alamat e-mel peribadi beribu-ribu kontraktor, maklumat gaji, dan penilaian prestasi - termasuk senarai pekerja yang disyaki "pelecehan". pakar keselamatan siber menggambarkan amalan Scale sebagai "sangat tidak boleh dipercayai", memperingatkan bahawa kelemahan tersebut boleh mendedahkan kedua-dua syarikat dan pelanggan kepada pelbagai bentuk serangan siber. Scale bertindak balas dengan berjanji untuk menjalankan siasatan menyeluruh dan melumpuhkan perkongsian dokumen awam, . Kerosakan telah dibuat Cabaran Kualiti Data Walaupun kepercayaan mendominasi tajuk, kesepakatan Meta-Scale menyoroti cabaran yang lebih asas: kekurangan data latihan berkualiti tinggi yang semakin meningkat yang mengancam untuk menghalang pembangunan AI. Krisis kualiti data adalah kuantitatif dan kualitatif. penyelidikan oleh Epoch AI menunjukkan bahawa Sekitar 300 triliun token yang diperkirakan akan habis antara 2026 dan 2032, tetapi masalahnya lebih mendalam daripada kekurangan. , mewujudkan “krisis keaslian” yang merosakkan kualiti data latihan. keseluruhan stok data teks awam yang dihasilkan oleh manusia 57% of online content is now AI-generated keseluruhan stok data teks awam yang dihasilkan oleh manusia 57% kandungan dalam talian kini dihasilkan oleh AI Proliferasi kandungan sintetik mewujudkan kitaran jahat. model AI yang dilatih pada data yang dihasilkan oleh AI menderita daripada apa yang dipanggil penyelidik Fenomena di mana generasi berturut-turut model kehilangan keupayaan mereka untuk menangkap kerumitan penuh dan variabiliti data dunia sebenar. kegagalan model awal menjejaskan data minoriti dan kes edge, manakala kegagalan model akhir boleh menjadikan model terutamanya tidak berguna kerana mereka kehilangan sebahagian besar varians mereka dan mula membingungkan konsep asas. model collapse model collapse Penyelesaian adalah untuk bergantung kepada pakar subjek yang menerapkan pengetahuan mereka untuk melatih dan memeriksa kualiti aplikasi AI. Sebagai contoh, model AI dalam penjagaan kesihatan memerlukan wawasan mendalam yang terletak di dalam minda pengamal industri. . Tidak hairanlah bahawa 81% perniagaan mengatakan mereka mempunyai masalah kualiti data yang signifikan. Tidak hairanlah bahawa 81% perniagaan mengatakan mereka mempunyai masalah kualiti data yang signifikan. Model perniagaan Scale AI dibina untuk menyelesaikan cabaran ini melalui rangkaian global lebih daripada 240,000 kontraktor yang secara manual menamakan imej, teks, dan video.Tetapi dokumen dalaman syarikat itu mendedahkan masalah kawalan kualiti yang melampaui pelanggaran keselamatan. » » kerja shoddy yang transparan yang berjaya mengelak pengesanan kerja shoddy yang transparan yang berjaya mengelak pengesanan Tekanan untuk berkhidmat kepada pelanggan utama semasa boom AI selepas ChatGPT membawa kepada kompromi dalam kawalan kualiti. Program yang dimaksudkan untuk dipekerjakan secara eksklusif oleh pakar menjadi "tercemar dengan spam," menurut dokumen dalaman. Kesan Ripple di seluruh ekosistem AI Kontroversi Meta-Scale telah mempercepatkan pemecahan pasaran kerana syarikat-syarikat berjuang untuk mengurangkan ketergantungan kepada pembekal tunggal. . This, by the way, is not a bad thing. Competition is good. This fragmentation also reflects a broader recognition that businesses need to vet their data providers carefully, especially because one lapse can compromise the AI infrastructure. AI development hinges on a complex web of relationships. Data integrity, vendor neutrality, and competitive intelligence intersect in ways that can quickly destabilize entire supply chains. AI infrastructure decisions carry risks that extend far beyond technical performance metrics. On the other hand, enterprises and data foundries that collaborate on training AI with subject matter expertise wield an enormous advantage right now. Data foundries that build trust and possess proven processes for ensuring data quality will emerge as the AI darlings. Pesaing skala melaporkan peningkatan dramatis dalam permintaan Pesaing skala melaporkan peningkatan dramatis dalam permintaan
