Az adatcímkézés az MI-modellek láthatatlan alapja. Ez az a háttérmunka, ami nélkül a mesterséges intelligencia vak maradna. A jó adat a mesterséges intelligencia oxigénje és ha szemét kerül be, szemét jön ki.
Az iparág mára óriásira nőtt: 2025-ben közel 5 milliárd dollárra becsülik, és 2034-re akár 119 milliárdig is felmehet. A kézi annotálás korszakát most a mesterséges intelligenciával támogatott adatkezelés váltja fel, amely nélkül nem lenne önvezető autó, orvosi diagnosztika vagy személyre szabott e-kereskedelem.
A vezető cégek már nem csupán eszközöket kínálnak, hanem adatközpontú MI-infrastruktúrát építenek, ami az egész adatkört kezeli az adatgyűjtéstől a modellek tréningjéig.
Roboflow – amikor az MI megtanul látni
Alapítva: 2019
Központ: Des Moines, Iowa, USA
CEO: Joseph Nelson
Kiemelt funkció: Roboflow Universe: nyílt könyvtár több mint 1 000 000 adatkészlettel és 250 000 előre betanított modellel
A Roboflow nem a vállalati mamutok útját járja, hanem a fejlesztők világát tette otthonává. Egy olyan ökoszisztémát épít, ahol bárki – egy kis csapat vagy egy lelkes diák – képes néhány kattintással komplett gépi látásmodellt létrehozni, tanítani és futtatni.
A Roboflow Universe ennek a filozófiának a központja: egy óriási nyílt adatbázis, ahol az emberek és a gépek együtt tanulnak. A cég célja, hogy demokratizálja a minőségi tanítóadatokhoz való hozzáférést – mert amíg a tudás kevesek privilégiuma, addig az MI is csak a keveseket szolgálja.
Ezzel a közösségi megközelítéssel a Roboflow nemcsak egy eszközt kínál, hanem egyfajta mozgalmat is: a „látó” MI fejlesztésének közösségi terepét.
iMerit – amikor az ember és a gép együtt tanul
Alapítva: 2012
Központ: San Jose, Kalifornia, USA
CEO: Radha Basu
Kiemelt funkció: Ember a rendszerben: szakértői adatcímkézés orvosi MI-hez és autonóm járművekhez
Az iMerit a „service-first” megközelítéssel dolgozik, ahol a technológia nem helyettesíti, hanem kiegészíti az embert. A cég saját, magasan képzett csapatot alkalmaz, akik képesek orvosi DICOM-képek vagy LiDAR-szenzoradatok pontos címkézésére. Olyan helyeken, ahol a hiba nem megengedett.
Ez nem szoftververseny, hanem bizalmi kérdés: az iMerit komplett megoldást ad, a nyers adattól a megbízható modellig. Ők azok, akik a gépeket megtanítják nemcsak látni, hanem érteni is.
Sama – etikus MI, emberi szívvel
Alapítva: 2008
Központ: San Francisco, Kalifornia, USA
CEO: Wendy Gonzalez
Kiemelt funkció: Az első B Corporation minősítésű adatcímkéző vállalat: etikus MI és társadalmi hatás
A Sama számára az MI nem csupán technológia, hanem társadalmi felelősségvállalás is. „Impact sourcing” modelljük révén hátrányos helyzetű közösségek tagjait képezik és foglalkoztatják, így az adatcímkézés nemcsak munkát ad, hanem jövőt is.
A Sama platformja ráadásul iparági etalonnak számít: 99%-os első körös jóváhagyási aránnyal működik, vagyis a pontosság nemcsak ígéret, hanem tény. Ez a cég bizonyítja, hogy az etikus üzlet nem ellentéte a hatékonyságnak, hanem annak legjobb formája.
Dataloop – a láthatatlan infrastruktúra mestere
Alapítva: 2017
Központ: Herzliya, Izrael
CEO: Avi Yashar
Kiemelt funkció: Teljeskörű MLOps-platform: az adatoktól a modellig egyetlen rendszerben
A Dataloop nem csak címkéz, hanem szervez. Egy komplex MI-projekt minden fázisát képes egyetlen folyamatba integrálni: adatkezelést, címkézést, modellépítést és élesítést.
A titka az adat-agnosztikus szemlélet: bármilyen adattípust kezel, és lehetővé teszi, hogy a fejlesztők saját MI-folyamataikat építsék fel, akár vizuálisan, akár Pythonban.
Ez a rendszer nem a csillogásról szól, hanem a háttérmunkáról, ami nélkül semmilyen MI-rendszer nem működne megbízhatóan. A Dataloop a gépi tanulás igazi szívritmus-szabályozója.
V7 – a Darwin-platform, ahol az MI tanítja önmagát
Alapítva: 2018
Központ: London, Egyesült Királyság
CEO: Alberto Rizzoli
Kiemelt funkció: MI-asszisztált címkézés, Auto-Annotate funkció és model-in-the-loop integráció
A V7 Darwin nevű platformja úgy működik, mint egy gyorsulási pálya az adatcímkézéshez. Az MI itt már nemcsak segéd, hanem aktív tanuló, aki folyamatosan fejleszti önmagát az emberi beavatkozásból.
Az orvosi DICOM-tól a videós objektumkövetésig mindent kezel, miközben többfázisú validálási rendszert kínál, hogy az eredmények emberi szinten megbízhatóak legyenek.
A V7 egy lépéssel tovább megy: a „human-in-the-loop” koncepcióból „intelligent-in-the-loop” lesz. Az ember és a gép itt tényleg partnerségben dolgozik.
Encord – az MI, ami megtanulja, mit érdemes tanulni
Alapítva: 2020
Központ: London, Egyesült Királyság
CEO: Eric Landau
Kiemelt funkció: Aktív tanulás: a rendszer, ami felismeri, melyik adat a legértékesebb
Az Encord az új generációs adatcímkézők egyik legizgalmasabb szereplője. Nemcsak címkéz, hanem tanul arról, mit érdemes címkézni. A beépített aktív tanulási motorja képes intelligensen rangsorolni az adatokat, így a csapatok nem pazarolják az időt az ismétlődő mintákra az MI pedig gyorsabban, olcsóbban, pontosabban fejlődik.
A platform különösen erős az egészségügy, az önvezető járművek és a geointelligencia területén, ahol a hiba szó szerint életbe kerülhet. A HIPAA- és SOC2-kompatibilitás nemcsak marketingfogás, hanem az a pajzs, ami garantálja, hogy a mesterséges intelligencia biztonságosan nőjön fel.
SuperAnnotate – a vállalati adatgyár
Alapítva: 2018
Központ: Sunnyvale, Kalifornia, USA
CEO: Vahan Petrosyan
Kiemelt funkció: End-to-end vállalati platform, fejlett munkafolyamatokkal és beépített minőségbiztosítással
A SuperAnnotate az adatcímkézés gyáripari forradalma. Egyetlen platformon kezeli a képet, videót, szöveget, 3D-t, és közben katonai szintű biztonságot garantál. A titka a testreszabható workflow-rendszer, ahol a vállalatok saját folyamataik szerint alakíthatják az MI-fejlesztés minden lépését, miközben a rendszer folyamatosan ellenőrzi és auditálja az adatminőséget.
Ahol a mennyiség, a pontosság és a felelősség egyszerre számít, ott a SuperAnnotate a biztos választás.
Appen – az emberiség adatkórusa
Alapítva: 1996
Központ: Kirkland, Washington (USA) / Chatswood, Ausztrália
CEO: Ryan Kolln
Kiemelt funkció: Több mint egymillió ember a világ 200 nyelvén: a legnagyobb emberi adat-infrastruktúra
Az Appen az adatcímkézés ősatyja, és ma is uralja a terepet. 25 év tapasztalattal, egymillió annotátorral és kétszáz nyelvvel dolgoznak a világ legnagyobb vállalatai számára. A Microsoft, az Amazon, a Google – mind támaszkodtak vagy támaszkodnak rájuk.
Az Appen nem szoftvercég, hanem egy globális emberi hálózat, amely kulturálisan és nyelvileg érzékeny adatkészleteket hoz létre. A „crowd intelligence” itt valóság: emberek tanítják meg a gépeket megérteni a világot, különböző szemszögekből.
Labelbox – a modern MI laboratóriuma
Alapítva: 2018
Központ: San Francisco, Kalifornia, USA
CEO: Manu Sharma
Kiemelt funkció: Adatgyár a generatív MI korának: RLHF és modellellenőrzés egyetlen rendszerben
A Labelbox nem adatcímkéző eszköz, hanem adatmenedzsment-gyár.
Egy komplex rendszer, ahol a csapatok az adatok teljes életciklusát kezelhetik: címkézés, kurálás, modellértékelés, hibaanalízis.
A Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) eszközeivel már a generatív MI-k világát szolgálja: ahol az emberek tanítják vissza a gépeket és azok tanulnak tőlünk, hogy jobbak legyenek nálunk.
A Labelbox a precízió és az automatizálás találkozási pontja, az a hely, ahol a nyers adat tudássá alakul.
Scale AI – az MI-ipar motorja
Alapítva: 2016
Központ: San Francisco, Kalifornia, USA
CEO: Jason Droege
Kiemelt funkció: A „Data Engine”: az MI-infrastruktúra gerince, amelyet az OpenAI és a Pentagon is használ
A Scale AI több, mint egy cég, ez az MI-korszak vasútvonal-rendszere.
Alexandr Wang 24 évesen lett milliárdos, amikor a Scale-t a világ legfontosabb MI-projektjeinek motorjává tette. Ma már a Meta, az Amazon, az Nvidia is a befektetői között van, a cég értéke pedig 29 milliárd dollár körül mozog.
A Scale AI ereje a hibrid modellben rejlik: egy technológiailag fejlett adatplatform és egy menedzselt emberi hálózat összehangolt működése. Ők azok, akik az autonóm járművektől a nyelvi modellekig mindent ellátnak tiszta, precíz, szabályozott adatokkal. Amíg mások az MI-ről beszélnek, a Scale AI eteti azt.
Az adat, ami mögöttünk van
A mesterséges intelligencia látványos eredményei mögött nem algoritmusok zsenialitása áll, hanem emberek milliói, akik adatot tisztítanak, címkéznek, rendszereznek. Ez a munka unalmas, láthatatlan és mégis döntő jelentőségű.
Az MI annyira okos, amennyire az adatai tiszták. És az adatok annyira tiszták, amennyire mi azok vagyunk, akik előállítjuk őket.
Az adatcímkézés ipara nem a gépekről szól, hanem a fegyelemről, az emberi részletek iránti érzékről, és arról, hogy megértsük, mit tanítunk meg a gépeknek – és mi az, amit nem szabadna.
Amíg a világ a modellekről beszél, az igazi kérdés ez: kik tanítják a tanítót, és mi alapján?
