Чайо използва Mercor, за да гарантира, че AI моделите са безопасни и полезни за лекарите.

Доктор Алиса Чайо използваше преди да преподава спешна медицина на студенти в медицинския факултет на Станфордския университет. Сега тя обучава изкуствени интелекти, базирани на чатботове, да мислят, диагностицират и предписват като нея. Чайо е част от нова, бързо развиваща се икономика на професионалисти, които обучават AI чрез процес, наречен reinforcement learning, по същество оценявайки отговорите на AI и обучавайки моделите да се подобряват чрез опити и грешки. Това е бързо развиваща се услуга за AI лаборатории на границата, оценявана на поне 17 милиарда долара, според анализатор на Pitchbook, Дмитрий Забелин. Чайо е една от десетките хиляди експерти, работещи с Mercor, една от компаниите, които управляват reinforcement learning за големи AI компании. Mercor има договори с експерти в различни области, включително медицина, право и финанси, комедия, спорт и дори вино. Експертите могат да печелят до стотици долари на час, като учат AI как да изпълнява техните работни места. „AI ще бъде новият доктор Гугъл, новият WebMD, към които хората ще се обръщат, за да търсят медицинска информация. Знаех, че трябва да бъда част от това, за да се уверим, че информацията е точна, че е безопасна и че е разбираема за човека, който я използва“, каза Чайо на CNN. AI моделите се обучават на огромни количества данни. Но това обучение не носи много ползи, без така нареченото „reinforcement learning“, процес, който включва човешки експерти, които учат моделите разликите между добри и лоши отговори. Компании като OpenAI, Google и Anthropic използват „големи армии от хора“, за да го направят. Несигурността относно това как AI ще преобрази различни индустрии достигна връх през последните две седмици. Софтуерните акции паднаха в началото на февруари след пускането на нов модел от Anthropic, който адаптира модела си за работа в специфични индустрии като право и финанси. След това статия от технологичен CEO обходи интернет с категорични твърдения за това как AI може да наруши работните места. И някои твърдят, че Mercor причинява изместване на работни места, заменяйки стабилни, пълноценни кариери с гъвкав труд, който ще допринесе за това AI да поеме човешки работни места. Но Чайо не вижда работата си с Mercor като обучение на AI как да изпълнява нейната работа. Вместо това тя го вижда като гарантиране, че AI моделите са достатъчно безопасни и способни да помагат на лекарите да прекарват повече време с пациентите, а не да попълват формуляри. Тя вижда AI като в крайна сметка може да помага на лекарите да четат сканирания, да попълват бележки и да правят бележки. „Лекарите бяха избрани, защото наистина искаме да помогнем на хората. Искаме да лекуваме. Искаме да прекарваме време, разговаряйки с хората – слушаме, ангажираме се“, каза Чайо. „Не искам да виждам това като AI да поеме нашите работни места. Искам да виждам това като AI да поеме аспектите на нашите работни места, които ни пречат да бъдем добри лекари, добри лечители и добри слушатели.“ Когато Чайо обучава AI модели, тя използва реални сценарии, които е срещала през десетилетията си като лекар в първичната и спешната медицина. Това включва задаване на въпроси от гледна точка на пациента и лекаря. Например, пациент може да попита дали детето му трябва да посети лекар, когато има кашлица или температура. Но системата също трябва да знае как да отговори, когато е представена с медицински жаргон – например какво може да види лекар в формуляр за прием. AI моделът понякога дава отговори, които Чайо не би си помислила сама. Но друг път тя вижда необходимост от професионалисти като нея да се намесят. „Понякога ще има неща, които не са напълно разбираеми, и ще си помисля: „О, това може да е подвеждащо“, или „Това може да е панически“, или „Това не е напълно безопасно да се постави в отговор““, каза Чайо. „И тогава аз ще се намеся и ще кажа: „Добре, това е мястото, където трябва да създам нещо, което го прави безопасно, точно и приложимо за потребителя.“ Mercor’s експерти оценяват отговора на модела, използвайки рубрика, която са създали след консултация с екип от други експерти в тяхната област. Тези отговори се връщат в модела, който се обучава да постига добри оценки. Що се отнася до AI в медицината, Чайо казва, че пациентите трябва да използват съвременните AI инструменти като отправна точка, преди да се консултират с лекар. Технологията не е заместител на лекар като нея с 20 години опит. „Има интуиция, която идва с опит, която идва от прекарване на време с пациент, гледане в очите му и виждане нещо, което е извън неговата история, неговите лабораторни резултати, думите, които излизат от устата му“, каза Чайо. „Така че това е мястото, където наистина трябва да знаем, че AI не е лекар, не е човек. Най-популярните експерти, които Mercor наема, са в областта на софтуерното инженерство, последвани от финанси, медицина и право, каза Foody, CEO на Mercor. Заявките за работа в Mercor могат да варират широко, като се изисква всичко от журналисти до механици. Но Foody отбелязва, че не всичко може да бъде научено, а колкото по-субекна е задачата, толкова по-трудно е за AI да я овладее. Един пример е комедията. Mercor се опита да обучи един AI модел да бъде по-забавен, като наема комедианти от Harvard Lampoon, иконична комедийна публикация от Харвардския университет. „Те правят всички тези шеги и пишат всички тези рубрики за подобряване на моделите и как са забавни“, каза Foody. Проблемът обаче е такъв, който е очевиден за хората, но не толкова за машините: Хората имат различни мнения за това какво е забавно. „Това, което всъщност ви трябва е по-голяма локализация на това как се променя хумора в различните географски райони и (отговор) как да имаме експерти, които разбират кои шеги са в тези различни домейни“, каза Foody. Преди Foody и неговите съоснователи на Mercor да започнат да помагат на AI моделите да станат по-добри в човешките работни места, компанията имаше напълно различна цел: да помага на хората да бъдат наети. Mercor, която Foody основа преди три години на 19 години с приятели Adarsh Hiremath и Surya Midha, започна като платформа за набиране на персонал и човешки ресурси. Когато компанията пренасочи фокуса си към AI, техният ролдек на резюмета беше перфектният начин за намиране на експертите, които AI компаниите търсеха. Foody казва, че Mercor вече изплаща повече от 1 милион долара на ден на хиляди експерти и в рамките на по-малко от две години е нараснала от 1 милион долара в размер на оборота до над 500 милиона долара. Анализаторът на Pitchbook, Забелин, казва, че компанията е оценена на повече от 10 милиарда долара, като се отбелязва, че високите оценки на Mercor и на подобни компании показват, че инвеститорите смятат, че услуги като човешки обратна връзка и експертно тестване на AI моделите стават постоянна и важна част от начина, по който се изграждат и подобряват AI системите. Mercor не е единствената компания в тази област. Миналата година Meta направи инвестиция от 14 милиарда долара в Scale AI – което оперира в подобно пространство като Mercor – като привлече своя тогава 28-годишен основател Александър Уанг като главен AI офицер. Други конкуренти като Surge AI, Handshake и Micro1 са помогнали да се създаде нова класа от млади, изключително богати технологични основатели. Въпреки че оценките варират, 22-годишният Foody и неговите съоснователи вероятно са някои от най-младите технологични основатели, които се озовават в списъка на Forbes за милиардери от Марк Зукърбърк, който се озова в списъка на 23 години. „Разбира се, имахме амбиции за това, което искахме да направим, но никога не бихме могли да си представим нещо подобно, особено да се случи толкова бързо. Така че това е много сюрреалистично“, каза Foody. Foody се е възползвал от някои от предимствата на това да бъде млад милиардер (той каза, че е угостил семейството си с билети за Супербоул). Но фокусът му остава върху изграждане на бизнес, който смята за критичен за оформяне на бъдещето на работата, въпреки нарастващите опасения за изместването на работни места от AI.