Nos últimos dias, tornou-se o principal tema de conversa na indústria tecnológica. Tornada a segunda aposta mais ambiciosa de Mark Zuckerberg, atrás apenas da aquisição do WhatsApp, a Meta investiu US$ 14 bilhões para adquirir 49% da Scale AI. Agora, uma investigação sobre o funcionamento desta empresa de anotação de dados despertou alarmes.
A chave por trás da última aquisição de Zuckerberg parece apoiar-se em três pilares básicos destinados a tentar enfrentar a OpenAI e o ChatGPT: a contratação do seu fundador, Alexandr Wang, para liderar a nova divisão de superinteligência da Meta; os dados da Scale AI para treinar os modelos de inteligência artificial da Llama e informações sobre como foram construídos os centros de dados da empresa. Apesar das boas intenções, uma investigação da Inc. aponta que o que eles compraram foi um circo.
A nova aquisição de Mark Zuckerberg
Com base em 83 páginas de documentos vazados sobre como funciona a Scale AI internamente, a investigação parece revelar que a coleta de dados da referida empresa está longe de ser ideal, que está muito distante do que entendemos por IA responsável e que grande parte dos erros que vimos no Gemini do Google até agora estão intimamente ligados a essa forma de trabalhar.
Para entender isso, é preciso saber o que a Scale AI realmente faz. A ideia por trás da empresa é criar um motor de inteligência artificial generativa que outras ferramentas, como ChatGPT, Gemini ou Llama, possam aproveitar. Com legiões de pessoas controlando os dados para etiquetá-los, avaliar as respostas de diferentes modelos e fazer as alterações necessárias para que as reações sejam as melhores possíveis, digamos que é como criar uma biblioteca de respostas aperfeiçoadas graças ao feedback humano.
Para alcançar esse nível de resultados massivos, a Scale AI aparentemente se apoiava na Remotasks, um portal no qual você pode criar um usuário e se inscrever em ofertas para realizar pequenas tarefas pelas quais você acaba sendo remunerado. Revisando imagens, textos ou códigos, os “taskers” da plataforma que trabalhavam para a empresa chegaram a ultrapassar 240 mil em mais de 90 países.
O problema é que, sendo uma tarefa hercúlea revisar o trabalho de todas essas pessoas, as tarefas citadas eram frequentemente realizadas com o ChatGPT, somando 18 horas seguidas de trabalho, o que dava a entender que havia várias pessoas trabalhando ilegalmente e que, nos casos em que eram detectados problemas e a relação com elas era rompida, os documentos pareciam demonstrar que os usuários compravam contas roubadas e usavam VPN para contornar os vetos e voltar à carga.
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