Эра «учителей машин»: Стартап Mercor тратит $1,5 млн в день на обучение ИИ

Американский стартап Mercor, ставший одним из самых обсуждаемых игроков на рынке ИИ, официально подтвердил достижение оценки в $10 миллиардов. Однако внимание аналитиков привлек не только статус «декакорна», но и беспрецедентные операционные расходы: компания ежедневно выплачивает более $1,5 млн десяткам тысяч экспертов по всему миру.

Бизнес-модель, созданная 22-летним Бренданом Фуди, превратила процесс обучения нейросетей в новую глобальную индустрию «цифрового репетиторства».

Кто обучает алгоритмы?

Если раньше обучение ИИ ассоциировалось с простой разметкой картинок, то сегодня Mercor нанимает «элиту» интеллектуального труда. На платформе работают более 30 000 подрядчиков, среди которых:

• Врачи и юристы: Передают нейросетям навыки клинического мышления и тонкости прецедентного права.

• Финансисты и программисты: Обучают модели сложной аналитике и написанию чистого кода.

• Специалисты по культуре: Тренируют ИИ (включая Grok от xAI) понимать юмор, сленг и интернет-мемы.

Ставка: Высококвалифицированные эксперты зарабатывают до $100 в час, что делает эту работу серьезной альтернативой традиционной практике.

«Растем как сумасшедшие»

Глава компании Брендан Фуди в интервью шоу TBPN заявил, что Mercor больше не является рекрутинговым агентством — это фундамент для будущего таких гигантов, как OpenAI и Anthropic.

«Миллионы людей проведут следующее десятилетие, обучая машины рассудительности и вкусу. Вместо того чтобы выполнять рутину самим, они научат агента делать это один раз, чтобы тот повторил это миллион раз», — написал Фуди в своем блоге.

Успех компании настолько стремительный, что Фуди уже намекнул на возможный выход на IPO в ближайшем будущем.

Оборотная сторона медали

Несмотря на высокие гонорары, работа «тренера ИИ» остается специфической. Согласно расследованию Business Insider, опросившему более 60 специалистов:

1. Монотонность: Проверка тысяч ответов чат-ботов на предмет логических ошибок быстро утомляет.

2. Хаос: ТЗ от ИИ-лабораторий меняются ежедневно, заставляя экспертов постоянно переучиваться.

3. Этика: Врачи, такие как Алиса Цой из Стэнфорда, надеются, что ИИ избавит медиков от рутины, но признают, что ответственность за ошибки «ученика» все еще лежит на человеке.