Индустрия разметки данных переживает фундаментальную трансформацию. Джонатан Сиддхарт, возглавляющий компанию Turing, объявил о конце целой эпохи. Компании, специализирующиеся на data labeling в традиционном понимании, больше не отвечают потребностям современного ИИ.

Причина проста: модели искусственного интеллекта эволюционировали. Первое поколение систем действительно нуждалось в массовой аннотации. Тысячи людей размечали фотографии, сортировали тексты, выполняли монотонные операции. Эту работу легко передавали на аутсорс в страны с дешевой рабочей силой.

Сегодняшние агентные модели и системы с обучением через подкрепление работают иначе. Им нужна не просто разметка статичных данных. Требуется понимание живых процессов, того, как реально протекает работа в разных отраслях.

Сиддхарт видит новую роль для ИИ-компаний. Он называет их исследовательскими ускорителями. Крупные лаборатории ищут не подрядчиков по разметке, а партнеров для научного прорыва. Это качественно другой уровень сотрудничества.

Что конкретно нужно делать? По мнению главы Turing, необходимо строить симулированные среды. Это виртуальные пространства, где воспроизводятся реальные рабочие процессы из медицины, юриспруденции, инженерии, финансов. В таких средах модель учится через взаимодействие, получает обратную связь, корректирует поведение.

Ключевой ресурс здесь — эксперты-практики. Не студенты, подрабатывающие разметкой за копейки, а настоящие профессионалы своего дела. Их знания, опыт, интуиция формируют качественные обучающие данные для следующего поколения ИИ.

Turing демонстрирует успешную адаптацию к новым реалиям. В июне компания закрыла раунд Series E, привлекла 111 миллионов долларов. Оценка достигла 2,2 миллиарда. Для частной компании это солидный результат.

Еще показательнее динамика выручки. Годовой доход за 2024 год составил 300 миллионов долларов. Для сравнения: годом ранее показатель был втрое меньше. Такой рост подтверждает востребованность нового подхода.

Заявление Сиддхарта отражает глубинный сдвиг во всей отрасли. Модели становятся сложнее, их обучение требует качественно иных данных. Массовая разметка уступает место созданию экспертных симуляций. Компании, которые поймут этот тренд, получат конкурентное преимущество. Те, кто останется в старой парадигме простой аннотации, рискуют потерять рынок.