Umjetna inteligencija i dalje se oslanja na ljude – osobito u fazi tzv. reinforcement learning from human feedback (RLHF), gdje stotine tisuća suradnika ocjenjuju odgovore modela kako bi on naučio ponuditi kvalitetnije rezultate. Proces je dosad bio spor, skup i često kritiziran zbog niskih nadnica i koncentracije poslova u siromašnijim regijama.
Start-up Rapidata najavljuje da taj problem rješava „gamificiranjem” RLHF-a. Umjesto specijaliziranih radnih platformi, zadaci za ocjenjivanje pojavljuju se kao kratke, dobrovoljne mini-igre unutar popularnih mobilnih aplikacija poput Duolinga ili Candy Crusha. Korisnici ih mogu riješiti umjesto gledanja reklama, a povratna informacija umjetnoj inteligenciji stiže gotovo trenutačno. Tvrtka tvrdi da tako dopire do približno 20 milijuna ljudi diljem svijeta, što AI laboratorijima omogućuje da nove verzije modela testiraju i poboljšavaju u stvarnom vremenu, umjesto da čekaju tjednima na ocjene jedne uske grupe oznakaša.
Za širenje platforme Rapidata je zatvorila početnu investicijsku rundu vrijednu 8,5 milijuna američkih dolara. Osnivač i izvršni direktor Jason Corkill poručio je: „Rapidata makes "human judgment available at a global scale and near real time, unlocking a future where AI teams can run constant feedback loops and build systems that evolve every day instead of every release cycle."
Poduzeće planira daljnje partnerstvo s proizvođačima igara i edukativnih aplikacija kako bi proširilo bazu suradnika i dodatno skratilo razvojne cikluse novih AI modela.