盤點，是一種對未來想像的策展。遍布全球的AI 100、立足台灣的AI 50當中，可以拼湊出關鍵趨勢。從這一次封面故事的報導和專訪中，我們試圖勾勒出AI產業的當下與未來。
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站在有時尚界奧斯卡之稱的Met Gala紅毯上，去年僅27歲的汪滔（Alexandr Wang）身穿黑色天鵝絨西裝，翼領上還別著精緻的珠寶胸針。愛拍照上傳社群媒體、喜歡談論時尚，汪滔看上去與其他共赴盛會的年輕名流沒什麼不同，但在全球白手起家的億萬富豪中，他是當前最年輕的一位。
不到10年前，汪滔創辦了如今估值達138億美元的Scale AI（下稱Scale）。手握約15％股份的他，身價因此衝破20億美元。
2016年，19歲的汪滔從麻省理工學院（MIT）輟學，且在公司成立幾個月後就簽下特斯拉、Cruise等自駕車客戶。2019年，Scale更成為估值10億美元的獨角獸。
估值在5年翻了13倍，Scale的祕訣並不是掌握什麼劃時代的黑科技，引用汪滔的說法：「我們在解決AI世界裡最『不性感』的問題。」
Scale數據成自駕燃料，自認影響力「不輸輝達」
Scale的核心業務是提供AI模型，被標註員（annotator）標註過的數據。
舉凡用來訓練自駕車分辨路人與阻礙物的影片、讓語言模型學會認識貓狗的圖片，又或讓社群媒體的過濾機制知道哪些稱得上是仇恨言論的貼文。這些原始數據背後都要一層層的人工標註，才能拿來訓練AI模型。
早期Scale服務自駕車技術公司為主，但在生成式AI熱潮下，業務爆發。據新創調研機構Sacra推估，Scale 2022至2023年間產品收入成長超過2倍，2024年達近10億美元。
如今客戶包括OpenAI、Meta、微軟、Cohere等生成式AI領頭羊，全仰賴Scale提供可靠數據來訓練LLM。「我們在生成式AI領域的不可或缺性，絕不亞於輝達（NVIDIA）。」汪滔曾如此自比。
不過如同18世紀工業革命中，讓工廠生產效率快上5倍的蒸汽機，背後靠得是無數名挖礦、產煤工人每天超過12小時的血汗工作。為了AI模型的高效運作，背後也需要數以萬計標註員投入低階勞動。
Scale所統帥的數據標記大軍，其實來自全球超過10萬名零工。Scale透過旗下Remotasks與Outlier網站招募標註員，只需簡單註冊、培訓即可開始工作。吸引標註員的不只是遠距工作的彈性，還有幾乎無門檻的入職條件，幾小時的線上培訓後便可上工。
Scale的商模看似簡單，但要管理身處世界各地、數以萬計的零工，可沒這麼容易。2023年，《紐約時報》與《The Verge》的一份聯合調查報導披露了Scale背後複雜的承包與供應鏈關係。
為了保密客戶的模型訓練，Scale將待標註的數據層層發包出去，好讓標註員不知道他們正在標註什麼樣的數據。
因此標註員花了數小時在標註他們認為沒意義的東西，像是幫各種自拍照主角的衣著分類，或是區分機車與掃地機器人這種肉眼根本不會混淆的東西。這些單調的工作，輕則令人感到倦怠、心理疲乏，重則引發精神創傷。
2024年12月至2025年1月，Scale在美國面臨3起勞工訴訟。標註員指控公司未提供心理支持，卻讓他們處理有害身心的內容，如觀看動物屍體、性交影像，或撰寫虐童的提詞（prompt）。訴訟內容更指控Scale承包商苛扣工資，並實施螢幕監控等高壓管理。
「工人智慧」連爆血汗！作弊漏洞險掰了Meta
統領這支10萬人的標註員大軍是Scale最核心的競爭力，但也成為其最棘手的雙面刃，Scale暴紅後，組織近年深陷多起勞工管理問題。早在2023年，Scale即遭指控剝削發展中國家勞工。據《The Verge》報導，美國標註員時薪10至25美元，但在肯亞標註員只領得到1到3美元的時薪。
因為低薪問題，在肯亞有許多標註員學會鑽漏洞賺取快錢。這些人透過ChatGPT一口氣完成需好幾個小時的標注作業，引發了客戶對Scale的信任危機。據《華爾街日報》報導，2023年初，Meta曾委託Scale創建近3萬組問答集，用於AI聊天機器人訓練，結果發現大量相同開頭的句子。這場風波險些影響公司與Meta的合約，甚至促使汪滔親自介入，大刀整頓標註員作弊問題。
除了以上爭議，近期OpenAI、Meta等AI巨頭們逐漸意識到數據標註的重要性，開始自行培養內部標註團隊，Scale的角色在未來可能不再那麼重要。「如果Scale AI還想繼續發展成1家價值500億美元的公司，就必須找到另一種成長途徑。」長期投資Scale的知名創投家文斯．漢克斯（Vince Hankes）說。
Scale AI
創辦人暨執行長：汪滔（Alexandr Wang）
主要業務：AI數據標記整理
投資人：Sam Altman、Accel、Y Combinator等；總募資金額：9輪融資後達16億美元（約新台幣527億元）
責任編輯：謝宗穎
