توتر العلاقة بين ميتا و Scale AI: مغادرة المديرين التنفيذيين ومخاوف جودة البيانات

منذ يونيو فقط، استثمرت ميتا 14.3 مليار دولار في شركة Scale AI، المزودة لخدمات تصنيف البيانات، واستقطبت الرئيس التنفيذي ألكسندر وانغ وعدداً من كبار المديرين التنفيذيين للشركة الناشئة لإدارة مختبرات ميتا للذكاء الفائق (MSL). لكن العلاقة بين الشركتين بدأت بالفعل تظهر عليها علامات التوتر.

غادر واحد على الأقل من المديرين التنفيذيين الذين استقدمهم وانغ للمساعدة في إدارة MSL — روبن ماير، النائب الأول السابق لرئيس منتجات وعمليات الذكاء الاصطناعي التوليدي في Scale AI — شركة ميتا بعد شهرين فقط من انضمامه، حسبما صرح مصدران مطلعان لموقع TechCrunch.

أمضى ماير حوالي خمس سنوات مع Scale AI على فترتين. وخلال فترة عمله القصيرة في ميتا، وفقاً لتلك المصادر، أشرف ماير على فرق عمليات بيانات الذكاء الاصطناعي لكنه لم يكن جزءاً من مختبرات TBD التابعة للشركة — الوحدة الأساسية داخل ميتا المكلفة ببناء الذكاء الفائق، حيث انضم كبار باحثي الذكاء الاصطناعي من OpenAI.

ومع ذلك، يعترض ماير على بعض التفاصيل المتعلقة بدوره، حيث صرح لموقع TechCrunch أن منصبه الأولي كان “للمساعدة في إنشاء المختبر، بكل ما يلزم” بدلاً من التركيز على البيانات، وأنه كان “جزءاً من مختبرات TBD منذ اليوم الأول” بدلاً من استبعاده من وحدة الذكاء الاصطناعي الأساسية. وأوضح ماير أيضاً أنه “لم يكن يتبع [وانغ] مباشرة” وأنه كان “سعيداً جداً” بتجربته في ميتا.

وبعيداً عن التغييرات في الموظفين، يبدو أن علاقة ميتا مع Scale AI تتغير. تعمل مختبرات TBD مع مزودي خدمات تصنيف البيانات من جهات خارجية غير Scale AI لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي القادمة، وفقاً لخمسة أشخاص مطلعين على الأمر. وقال هؤلاء الأشخاص إن هؤلاء المزودين من الجهات الخارجية يشملون Mercor و Surge، وهما اثنان من أكبر منافسي Scale AI.

بينما تعمل مختبرات الذكاء الاصطناعي عادةً مع العديد من مزودي خدمات تصنيف البيانات – وقد عملت ميتا مع Mercor و Surge منذ قبل تأسيس مختبرات TBD – فمن النادر أن يستثمر مختبر ذكاء اصطناعي بهذا القدر في مزود بيانات واحد. وهذا يجعل هذا الوضع ملحوظاً بشكل خاص: حتى مع استثمار ميتا الذي يبلغ مليارات الدولارات، ذكرت عدة مصادر أن الباحثين في مختبرات TBD يرون أن بيانات Scale AI منخفضة الجودة وقد عبروا عن تفضيلهم للعمل مع Surge و Mercor.

في البداية، بنت Scale AI أعمالها على نموذج التعهيد الجماعي الذي استخدم قوة عاملة كبيرة ومنخفضة التكلفة للتعامل مع تصنيف البيانات البسيط، وهي عملية وسم وتصنيف المعلومات الخام لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ولكن مع تزايد تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي، فإنها تتطلب الآن خبراء مجال ذوي مهارات عالية — مثل الأطباء والمحامين والعلماء — لتوليد وتحسين البيانات عالية الجودة اللازمة لتحسين أدائها.

على الرغم من أن Scale AI قد تحركت لجذب هؤلاء الخبراء المتخصصين من خلال منصتها Outlier، إلا أن المنافسين مثل Surge و Mercor ينمون بسرعة لأن نماذج أعمالهم بنيت على أساس المواهب ذات الأجور المرتفعة منذ البداية.

نفى متحدث باسم ميتا وجود مشكلات في جودة منتج Scale AI. ورفضت Surge و Mercor التعليق. وعند سؤاله عن اعتماد ميتا المتزايد على مزودي البيانات المنافسين، وجه متحدث باسم Scale AI موقع TechCrunch إلى إعلانها الأولي عن استثمار ميتا في الشركة الناشئة، والذي يشير إلى توسيع العلاقة التجارية بين الشركتين.

من المرجح أن صفقات ميتا مع مزودي البيانات من الجهات الخارجية تعني أن الشركة لا تضع كل بيضها في سلة Scale AI، حتى بعد استثمار مليارات الدولارات في الشركة الناشئة. ومع ذلك، لا يمكن قول الشيء نفسه عن Scale AI. فبعد وقت قصير من إعلان ميتا عن استثمارها الضخم في Scale AI، أعلنت OpenAI و Google أنهما ستتوقفان عن العمل مع مزود البيانات.

بعد وقت قصير من خسارة هؤلاء العملاء، سرحت Scale AI 200 موظف في أعمال تصنيف البيانات في يوليو، حيث ألقى الرئيس التنفيذي الجديد للشركة، جيسون دروج، باللوم في التغييرات جزئياً على “تحولات في طلب السوق”. وقال دروج إن Scale AI ستزيد عدد موظفيها في أجزاء أخرى من العمل، بما في ذلك المبيعات الحكومية — فقد حصلت الشركة للتو على عقد بقيمة 99 مليون دولار مع الجيش الأمريكي.

تكهن البعض في البداية بأن استثمار ميتا في Scale AI كان في الواقع لجذب وانغ، المؤسس الذي يعمل في مجال الذكاء الاصطناعي منذ تأسيس Scale AI في عام 2016 والذي يبدو أنه يساعد ميتا في جذب أفضل المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي.

وبعيداً عن وانغ، هناك سؤال مفتوح حول مدى قيمة Scale بالنسبة لميتا.