Edwin Chen ผู้หลงใหลในภาษาศาสตร์และคณิตศาสตร์เคยร่วมงานกับทั้ง Google, Facebook และ Twitter ก่อนออกมาก่อตั้ง Surge บริษัทด้านการจำแนกและกำกับข้อมูลเพื่อฝึก AI ที่เติบโตขึ้นอย่างเงียบๆ อยู่เบื้องหลัง ท่ามกลางคลื่นปฏิวัติ AI แต่วันนี้เศรษฐีพันล้านผู้เก็บตัวที่สุดคนหนึ่งของวงการเทคโนโลยี และสมาชิก Forbes 400 ที่อายุน้อยที่สุด ตัดสินใจแล้วจะไม่ยืนอยู่หลังฉากอีกต่อไป
หลังใช้เวลาช่วงเช้าไปกับการทบทวนชุดข้อมูล อ่านงานวิจัยและทดลองใช้งานโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) อันล้ำสมัย ณ อะพาร์ตเม้นต์ใน Manhattan ของตัวเอง Edwin Chen ได้เดินไปยัง Starbucks Reserve Roastery สาขาหรูหราบนอาคาร 3 ชั้น บนถนน Ninth Avenue ที่ห่างไปไม่ไกล
ภายใต้เสื้อยืดสีน้ำเงินกรมท่าแบรนด์ Vuori พร้อมกระเป๋าผ้าแคนวาสลายเสือที่สะพายอยู่บนไหล่ Chen เดินลงบันไดไปยังชั้นล่างและเลือกนั่งที่โต๊ะมุมซึ่งมีแสงไฟสลัว เขาเลือกจิบชาเขียวแก้วเล็ก “เพราะการสั่งกาแฟที่นี่ใช้เวลานานเกินไป” จากนั้นผู้ก่อตั้งและ CEO ของ Surge AI บริษัทด้านการจำแนกข้อมูลและฝึกฝนปัญญาประดิษฐ์ก็ได้เริ่มบทสนทนาที่ยาวนานต่อเนื่องกว่า 2 ชั่วโมง
หัวข้อพูดคุยครอบคลุมประเด็นหลากหลาย ตั้งแต่วัฒนธรรมของ Silicon Valley (ที่เขาไม่ค่อยเห็นด้วยนัก) ไปจนถึงมุมมองต่อคู่แข่งทางธุรกิจ (“บริษัทเหล่านั้นก็เป็นได้แค่บริษัทจัดหางาน”) รวมถึงประเด็นที่ว่า มนุษย์จะพูดคุยปฏิสัมพันธ์กับสิ่งมีชีวิตต่างดาวได้อย่างไรหากวันหนึ่งมนุษย์ต่างดาวมาเยือนโลก “พวกเขาไม่ได้สื่อสารด้วยภาษาอังกฤษ แล้วจะคุยกันเข้าใจได้ด้วยวิธีไหน? เราจะสามารถถอดรหัสภาษาของพวกเขาได้อย่างไร? หวังว่าคงมีวิธีทางคณิตศาสตร์สักอย่างที่จะทำได้”
นวนิยายแนววิทยาศาสตร์ที่เขาชื่นชอบซึ่งเขียนโดย Ted Chiang ในปี 1998 ได้ขยายความถึงประเด็นนี้เช่นกัน
“Story of Your Life” คือแรงบันดาลใจของภาพยนตร์เรื่อง Arrival ที่ว่าด้วยเรื่องราวของนักภาษาศาสตร์ที่พยายามสื่อสารกับสิ่งมีชีวิตจากต่างดาวผ่านการถอดโครงสร้างของภาษาทั้งคำพูดและสัญลักษณ์ที่ใช้ Chen กล่าวว่า นิยายเรื่องนี้เป็นหนึ่งในแรงผลักดันให้เขาก่อตั้ง Surge ในปี 2020 เพราะเขาต้องการให้การใส่คำอธิบายข้อมูลของบริษัทถ่ายทอด “ความเป็นมนุษย์” เข้าไปในโมเดล AI
สำหรับ Chen นั่นหมายถึง การดึงตัวมนุษย์ที่ฉลาดที่สุด (รวมถึงอาจารย์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำอย่าง Stanford, Princeton และ Harvard) มาช่วยฝึก AI โดยเปลี่ยนองค์ความรู้เฉพาะทางของคนเหล่านี้ให้กลายเป็นข้อมูลดิจิทัล 1 และ 0 ซึ่งเป็นรากฐานของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs)
นอกจากเหล่าหัวกะทิจากมหาวิทยาลัยชั้นนำกลุ่ม Ivy League แล้ว Chen ยังจ้างกองทัพแรงงานอิสระมากกว่า 1 ล้านคนจากกว่า 50 ประเทศทั่วโลกเข้ามาช่วยสร้างสรรค์โจทย์ที่ท้าทายความสามารถของ AI ประเมินคำตอบและกำหนดเกณฑ์การเขียนที่ช่วยให้ AI สร้างคำตอบได้สมบูรณ์แบบยิ่งขึ้น “ผมเชื่อมั่นว่าสิ่งที่เรากำลังทำมีความสำคัญอย่างยิ่งยวดต่อ AI ทุกโมเดล ถ้าขาดพวกเรา AGI (ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปแห่งอนาคตที่มีความสามารถใกล้เคียงหรือเหนือกว่ามนุษย์) คงไม่อาจเกิดขึ้น” Chen กล่าว “และผมอยากเห็นวันนั้นมาถึง”
Chen เป็นคนพูดเก่ง เฉียบแหลม และมีความคิดแหวกแนวไม่เหมือนใคร และอาจเป็นหนึ่งในผู้ประกอบการสายเทคโนโลยีที่ประสบความสำเร็จที่สุดที่หลายคนไม่เคยได้ยินชื่อมาก่อน ซึ่งเขาตั้งใจให้เป็นแบบนั้น แต่ในแวดวง AI
เขาเป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวาง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลผู้นี้เคยร่วมงานช่วงเวลาสั้นๆ กับบริษัทยักษ์ใหญ่ทั้ง Twitter, Google และ Facebook แทนที่จะไล่ล่าเงินทุนจากกองทุนร่วมลงทุนแบบที่สตาร์ทอัพส่วนใหญ่ทำ เขากลับเลือกเส้นทางตรงกันข้าม เขาถอนตัวออกจากศูนย์กลางเทคโนโลยีใน Bay Area เมื่อ 7 ปีก่อน และควักเงินออมส่วนตัว “2-3 ล้านเหรียญสหรัฐฯ” จากการทำงานกว่า 10 ปีในบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่เพื่อก่อตั้ง Surge ด้วยตัวเอง
“หนึ่งในเหตุผลที่ผมเลือกใช้ตัวเองเป็นเพราะผมเกลียดวัฒนธรรมการสร้างภาพของธุรกิจใน Silicon Valley มาโดยตลอด” Chen กล่าว เขาเปรียบสตาร์ทอัพใน Silicon Valley ส่วนใหญ่ที่ได้รับการสนับสนุนจากธุรกิจเงินร่วมลงทุน (VC) เป็นเหมือน “โครงการหวังรวยทางลัด” และไม่ชอบแนวคิดการระดมทุนก้อนโตแล้วค่อยมาสรรหาวิธีใช้เงิน เพราะท้ายที่สุดมักนำไปสู่การจ้างงานเกินความจำเป็น
เขาเล่าว่า Surge มีพนักงานทั้งหมดเพียง 250 คน ครอบคลุมทั้งพนักงานประจำ รายชั่วโมง และที่ปรึกษา ตรงกันข้ามกับคู่แข่งรายใหญ่อย่าง Scale AI ที่มีจำนวนพนักงานมากกว่าเกือบ 4 เท่า แต่กลับสร้างรายได้น้อยกว่า
Surge ให้บริการข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์แก่บริษัทเทคโนโลยี สร้างรายได้มากกว่า 1.2 พันล้านเหรียญในปี 2024 โดยใช้เวลาเพียงไม่ถึง 5 ปีนับจากก่อตั้ง ลูกค้ารายสำคัญของบริษัท ได้แก่ Google, Meta, Microsoft ตลอดจนศูนย์ปฏิบัติการ AI ชั้นนำอย่าง Anthropic และ Mistral (บริษัทของเขามีบทบาทสำคัญในการช่วยฝึกฝนโมเดล Gemini ของ Google และ Claude ของ Anthropic)
Chen กล่าวว่า บริษัททำกำไรได้ตั้งแต่ช่วงแรกๆ จากรายได้ดังกล่าว Surge จึงมีมูลค่าประเมินอยู่ที่ประมาณ 2.4 หมื่นล้านเหรียญ และปัจจุบัน Surge กำลังอยู่ในระหว่างการเจรจาระดมทุน 1 พันล้านเหรียญด้วยมูลค่าประเมินของบริษัทอยู่ที่ 3 หมื่นล้านเหรียญ แม้ว่าข้อตกลงนี้ยังไม่เสร็จสมบูรณ์อย่างเป็นทางการก็ตาม
การตัดสินใจทุ่มเงินส่วนตัวเพื่อก่อตั้ง Surge ให้ผลตอบแทนอย่างงดงาม ด้วยการถือหุ้นประมาณ 75% ทำให้ Chen มีทรัพย์สินประเมินราว 1.8 หมื่นล้านเหรียญ ซึ่งเป็นตัวเลขที่มากพอช่วยส่งให้เขาขึ้นแท่นเป็นคนอเมริกันที่รวยที่สุดในทำเนียบ Forbes 400 ประจำปี 2025 และด้วยวัยเพียง 37 ปี เขาเป็นสมาชิกผู้ติดอันดับที่อายุน้อยที่สุดของทำเนียบ
Surge ชูจุดยืนว่า แนวทางของบริษัทแตกต่างจากงานจำแนกข้อมูลในแบบเก่าซึ่งมักอาศัยแรงงานจากประเทศกำลังพัฒนามานั่งหน้าจอคอมพิวเตอร์เพื่อระบุความแตกต่างพื้นฐานง่ายๆ เช่น การแยกระหว่างภาพแมวกับสุนัข โดยได้รับค่าตอบแทนเพียงเล็กน้อย ในทางกลับกันทีมผู้ใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลของ Chen ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญและอาจารย์มหาวิทยาลัยจะปฏิบัติตามชุดคำสั่งที่ออกแบบมาให้โต้ตอบทางออนไลน์กับแชตบอตโดยตรง
ภารกิจของพวกเขาคือ การตั้งโจทย์เพื่อกระตุ้นให้แชตบอตตอบผิดพลาดหรือไม่เหมาะสม จากนั้นผู้เชี่ยวชาญจะเขียนที่ดีกว่าเพื่อป้อนเป็นแบบอย่าง ในบางกรณีอาจทำการเปรียบเทียบคำตอบหลายรูปแบบของโมเดล AI แล้วชี้ว่าคำตอบใดดีที่สุดพร้อมอธิบายเหตุผล
ในแง่ตัวเลขรายได้ Surge ถือเป็นบริษัทที่มีขนาดใหญ่ที่สุดในเวลานี้ ทว่าบรรดาคู่แข่งซึ่งรวมถึง Scale AI (ที่ Meta เข้าซื้อหุ้น 49% ด้วยราคา 1.4 หมื่นล้านเหรียญเมื่อเดือนมิถุนายนที่ผ่านมา), Turing, Mercor และ Invisible AI กำลังเร่งฝีก้าวตามมาอย่างรวดเร็ว ตามการประเมินของบริษัทวิจัย International Data Corporation บริษัทต่างๆ ทุ่มงบประมาณรวม 1.04 แสนล้านเหรียญไปกับโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ในปี 2024 และคาดว่าจะใช้จ่ายเพิ่มขึ้นในปี 2025
“ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานเหล่านั้นเช่นเดียวกับพลังการประมวลผลและพลังงาน” Jonathan Siddharth, CEO ของ Turing จาก Palo-Alto รัฐ California กล่าว “ผมคิดว่าเป็นเรื่องสมเหตุสมผลที่บริษัทจะใช้เงินราว 10-20% ของงบประมาณด้านพลังการประมวลผลไปกับข้อมูล”
ทั้งนี้บริษัททุกแห่งต่างจับจ้องที่จะแย่งชิงส่วนแบ่งตลาด ในเดือนพฤษภาคมที่ผ่านมา Jeff Bezos เป็นผู้นำการลงทุนมูลค่า 72 ล้านเหรียญใน Toloka บริษัทด้านการจำแนกอธิบายข้อมูลสัญชาติเนเธอร์แลนด์ ขณะที่ Uber ยักษ์ใหญ่ด้านบริการเรียกรถรับส่งเริ่มจำแนกข้อมูลของตนเองตั้งแต่ปี 2024 ส่วนผู้เล่นหน้าเก่าจากออสเตรเลียอย่าง Appen ซึ่งให้บริการบริษัทผู้ผลิตโมเดล AI ของจีนเพิ่มขึ้นกำลังปรับภาพลักษณ์เพื่อมุ่งเน้นปัญญาประดิษฐ์ที่เชิงสร้างสรรค์งานขึ้นมาใหม่ๆ แบบอัตโนมัติหรือ generative AI
ตลอดเวลาที่ผ่านมา Chen ปลุกปั้นธุรกิจและสร้างชื่อเสียง Surge อยู่เบื้องหลัง “ผมคิดว่า (Surge) แค่ไม่ต้องการเปิดเผยอะไรมากเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาทำ” นักวิจัยของ Meta รายหนึ่งกล่าว แต่เมื่ออุตสาหกรรมก้าวหน้ามากขึ้น Chen ก็ไม่ต้องการอยู่หลังฉากอีกต่อไป เขากังวลว่าโมเดล AI ในปัจจุบันถูกพัฒนาไปในทิศทางที่ผิดทำให้ผู้ใช้งาน “จมอยู่ในกับดักข้อมูลลวงตา” คล้ายกับชุดคำสั่งของ YouTube และ Twitter ที่เคยออกแบบมาเพื่อเน้นการเพิ่มจำนวนคลิกในสมัยที่เขาทำงานอยู่ในบริษัทเหล่านั้น
เขาต้องการให้ Surge มีบทบาทช่วย “นำทางอุตสาหกรรม AI” หรือกล่าวอีกนัยหนึ่งคือ การวางตัวเองเป็นผู้นำแนวคิด นักวิจัยจาก Meta กล่าวว่า Chen ควรก้าวออกมาอยู่แถวหน้าเสียที “Surge เป็นบริษัทที่ยอดเยี่ยมและทุกคนต่างก็รู้ดี ผมยังถาม Chen เลยว่า “ทำไมคุณคิดว่าตัวเองยังไม่เป็นที่รู้จักล่ะ?”
Chen เติบโตที่ Crystal River รัฐ Florida (ประชากรราว 3,400 คน) เมืองชายฝั่งที่รู้จักกันในฐานะแหล่งอาศัยของพะยูน และเมืองสำหรับผู้เกษียณมากกว่าจะเป็นบ้านเกิดของเศรษฐีพันล้านสายเทค พ่อแม่ของเขาอพยพมาจากไต้หวันและเปิดร้านอาหาร Peking Garden ที่ให้บริการอาหารจีน-ไทย-อเมริกัน และ Chen ทำงานที่ร้านอาหารแห่งนี้ในช่วงวัยรุ่น
Chen มีความหลงใหลในด้านภาษาและคณิตศาสตร์ โดยเฉพาะความเชื่อมโยงระหว่าง 2 สาขาวิชานี้ เขาเล่าว่า “ผมสนใจรากฐานทางคณิตศาสตร์ของภาษามาโดยตลอด” ในช่วงวัยเด็กเขาใฝ่ฝันว่าต้องเรียน “ให้ได้สัก 20 ภาษา” และชื่นชอบการแข่งขันสะกดคำ ปัจจุบันเขายังคงพูดภาษาฝรั่งเศส สเปน และจีนกลางได้เล็กน้อย (แต่ลืมเลือนภาษาฮินดีและเยอรมันไปแล้วเนื่องจากไม่ค่อยได้ใช้งาน) คณิตศาสตร์เป็นเรื่องที่เข้าใจง่ายสำหรับเขา แต่ยังไม่ได้จุดประกายเต็มที่จนกระทั่งเขาสังเกตเห็นรูปแบบที่โดดเด่นในตัวเลข โดยเฉพาะเลข “3” ที่โผล่ซ้ำในหลายปรากฏการณ์ตั้งแต่จำนวนกลีบดอกไม้ไปจนถึงรูปร่างภูเขา
Chen ซึ่งเริ่มเรียนแคลคูลัสตั้งแต่เกรด 8 ได้รับทุนการศึกษาเต็มจำนวนตลอด 2 ปีสุดท้ายของชั้นมัธยมปลายที่ Choate โรงเรียนประจำชั้นนำในรัฐ Connecticut ซึ่งมีศิษย์เก่าชื่อดัง เช่น John F. Kennedy, John Dos Passos และ Ivanka Trump เมื่อเรียนคณิตศาสตร์ในหลักสูตรของโรงเรียนจนจบครบถ้วนเขาได้ใช้เวลาเกือบตลอดปีสุดท้ายทำงานวิจัยในประเด็นที่สนใจภายใต้การดูแลของบรรดาอาจารย์จาก Yale ซึ่งมาสอนที่โรงเรียน Choate
หลังจากนั้นเขาเข้าศึกษาต่อที่ MIT เอกคณิตศาสตร์ และร่วมก่อตั้งชมรมภาษาศาสตร์ของมหาวิทยาลัย ในช่วงนั้นเขายังทดลองใช้ตารางการนอนหลับ polyphasic sleep คือการแบ่งเวลานอนเป็นหลายช่วงสั้นๆ ตลอดทั้งวัน เช่น งีบ 30 นาทีทุก 6 ชั่วโมงแทนการนอนหลับยาวครั้งเดียว 8 ชั่วโมง
หลังจากเรียนที่ MIT เป็นเวลา 3 ปี Chen ได้เข้าฝึกงานที่อดีตกองทุนเฮดจ์ฟันด์ของ Peter Thiel ใน San Francisco และชอบงานนั้นมากจนตัดสินใจไม่กลับไปเรียนต่อ เนื่องจากได้หน่วยกิตครบตามที่กำหนดเขาจึงยื่นขอจบการศึกษา และได้รับวุฒิการศึกษาในอีก 2 ปีถัดมา จากนั้นเขาได้ทำงานกับ Twitter, Google และ Facebook อยู่ช่วงหนึ่งในหลากหลายตำแหน่งที่เกี่ยวข้องกับการคัดกรองเนื้อหาและชุดคำสั่งแนะนำคอนเทนต์
ระหว่างทำงานในทุกตำแหน่งเขาพบเจอปัญหาเดิมซ้ำๆ นั่นคือ ความยากลำบากในการหาข้อมูลที่ผ่านการจำแนกโดยมนุษย์ที่มีคุณภาพสูงในปริมาณมาก เขาลาออกจากตำแหน่งสุดท้ายที่ Twitter ในปี 2020 เพื่อแก้โจทย์นี้ด้วยตนเองและก่อตั้ง Surge ในปีเดียวกัน “ผมพัฒนาระบบนี้ตั้งแต่ยังไม่เป็นรูปเป็นร่างต่อเนื่องมา 10 กว่าปี” เขากล่าว
Chen เป็นคนใช้ชีวิตแบบมีสติในทุกมิติ เขาทานอาหารมังสวิรัติและเดินถึง 20,000 ก้าวเกือบทุกวัน เขาเล่าว่า เขาใช้การเดินรอบ New York เป็นช่วงเวลาในการสรรค์สร้างความคิด เขาเดินเล่นไปถึง Times Square ตอนเที่ยงคืนสัปดาห์ละ 1-2 ครั้ง “ผมชอบมองผู้คนที่เหมือนเป็นภาพสะท้อนของสังคมมนุษย์ในวงกว้าง ทั้งนักแสดงบรอดเวย์ นักท่องเที่ยวจากทุกมุมโลก คนทำงานกะกลางคืนและศิลปินที่รายล้อมไปด้วยแสงไฟ เทคโนโลยีและโครงสร้างเมือง”
เขาเป็นแฟนตัวยงของ Eminem แต่หยิบประโยคจากเพลง “Empire State of Mind” ของ Jay-Z และ Alicia Keys มากล่าวว่า “ถนนเหล่านี้จะทำให้คุณรู้สึกเหมือนได้เริ่มต้นใหม่อีกครั้ง และแสงไฟอันยิ่งใหญ่จะปลุกประกายความฝันขึ้นมา”
เขาเบื่อหน่ายกับงานจำแนกข้อมูลที่ “ไร้คุณภาพโดยสิ้นเชิง” ซึ่งมาเกิดจากแรงงานที่ได้รับค่าตอบแทนน้อยจนขาดความใส่ใจ หรือขาดความรู้ทางวัฒนธรรมและการเมืองที่จำเป็นต่อการตัดสินเนื้อหาให้ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น ผู้ทำข้อมูลที่ไม่คุ้นเคยกับบริบทการเลือกตั้งของสหรัฐฯ อาจตีความวลีเสียดสีทางการเมืองในสื่อสังคมออนไลน์ที่ว่า “let’s go Brandon!” ผิดพลาดเป็นข้อความ “เชิงบวก” Surge จึงมุ่งจ้างพนักงานที่เข้าใจบริบทแวดล้อมและภาษาอย่างแท้จริง
ในปี 2021 Chen ได้รับอีเมลน่าสนใจจากสมาชิกครอบครัวของวิศวกรซอฟต์แวร์รายหนึ่งที่เขาเคยชักชวนมาร่วมงาน Scott Heiner แทบไม่มีประสบการณ์ด้านเทคโนโลยีมาก่อน เขาเคยเป็นมือกลองและผู้จัดการทัวร์ศิลปินเพลงอินดี้ป๊อป เช่น Alec Benjamin มานานกว่าทศวรรษ อย่างไรก็ตามเขากลับส่งบทความชื่อดังของDavid Foster Wallace ซึ่งถกประเด็นว่าใครกันแน่ที่มีสิทธิ์ “นิยาม” ภาษาอังกฤษที่ถูกต้องแนบมาในอีเมลสมัครงาน Chen สนใจและตอบรับ Heiner เข้าทำงานเป็นพนักงานคนที่ 5 ของ Surge ในเดือนตุลาคมปีเดียวกัน แม้ไม่มีประสบการณ์ในสายเทคโนโลยี Heiner กล่าวถึง Chen ว่า เขาเป็น “นักคิดที่ไม่ยึดติดกรอบวิธีแบบเดิมอย่างแท้จริง”
ในการสัมภาษณ์งาน Chen มักให้ผู้สมัครถกประเด็นเกี่ยวกับผลงานของ David Foster Wallace หรือทฤษฎีด้านภาษาศาสตร์ควบคู่ไปกับการทดสอบเขียนโค้ดหรือแก้โจทย์เชิงเทคนิค พนักงานประมาณ 20% ของ Surge มีภูมิหลังที่ไม่ใช่สายงานโดยตรงตามแบบแผนทั่วไป “เราให้ความสำคัญกับความคิดสร้างสรรค์” Chen กล่าว
นอกจากนี้ เขายังนำแนวทางเฉพาะมาใช้ในส่วนอื่นของธุรกิจ ในระยะแรก Chen เลือกสื่อสารผ่านบล็อกวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เริ่มเขียนเป็นงานอดิเรกยามว่างตั้งแต่ทศวรรษก่อนแทนการใช้ช่องทางขายและการตลาดแบบดั้งเดิม ซึ่งทำให้ Surge ได้ลูกค้ากลุ่มแรกๆ แม้ไม่ได้เปิดเผยรายชื่อลูกค้าทั้งหมด แต่บริษัทเหล่านั้นรวมถึงAirbnb, Twitch และอดีตบริษัทที่เขาเคยทำงานอย่าง Twitter เขาเลือกนำเสนอบริการโดยตรงกับเหล่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของบริษัทเทคโนโลยีเพราะเชื่อว่าคนกลุ่มนี้จะตระหนักถึงคุณภาพของข้อมูลที่ Surgeมอบให้ และยอมจ่ายในราคาที่สูงกว่า (ตามข้อมูลจากนักวิจัย 2 ราย Surge คิดค่าบริการสูงกว่าคู่แข่ง 1.5-10 เท่า)
ในคืนวันเสาร์ช่วงเดือนพฤษภาคม ปี 2023 นักวิจัยจาก Google คนหนึ่งโทรศัพท์หา Chen ตามคำแนะนำของเพื่อนร่วมงานเนื่องจากโมเดลปัญญาประดิษฐ์ตระกูล Gemini ของ Google “กำลังติดปัญหาใหญ่” การสนทนายาวนานกว่า 2 ชั่วโมง หลังจากนั้นไม่นาน Google ได้เซ็นสัญญากับ Surge ซึ่งต่อมามีมูลค่าเพิ่มขึ้นเป็นมากกว่า 100 ล้านเหรียญต่อปี “คุณรู้สึกได้ทันทีว่าคุณกำลังจ่ายเงินเพื่อคุณภาพ ไม่ใช่เพื่อจำนวนชั่วโมงทำงาน” นักวิจัยผู้ไม่ต้องการเปิดเผยชื่อและปัจจุบันได้ลาออกจาก Google แล้วกล่าว
สตาร์ทอัพด้าน AI ส่วนใหญ่มักเก็บข้อมูลเป็นความลับ แต่เมื่อเทียบกับบริษัทอื่นในตลาด Surge กลับโดดเด่นอย่างเห็นได้ชัด แม้กระทั่งลูกค้ารายใหญ่ของ Surge ก็ยังไม่รู้แน่ชัดว่าทำไมข้อมูลของ Surge จึงเหนือกว่า(เช่นเดียวกับที่ Surge และบรรดาคู่แข่งต่างก็ไม่รู้ว่าข้อมูลของใครถูกนำไปใช้ฝึกโมเดลอย่าง Gemini, Claude หรือ GPT ของ OpenAI) Surge ไม่ได้เปิดเผยว่า วิธีการจับคู่ผู้ปฏิบัติงานกับแต่ละโครงการการเก็บข้อมูลหรือการจำแนกระบุข้อมูล สิ่งเดียวที่ลูกค้าได้รับหลังจากจ่ายเงินหลายล้านเหรียญคือ ลิงก์นำทางไปสู่ชุดข้อมูล
วิธีนี้ได้ทำให้ Surge สามารถตรวจสอบประสิทธิภาพของผู้ปฏิบัติงานได้อย่างใกล้ชิดมากขึ้นผ่านแบบทดสอบที่ซ่อนอยู่ การตรวจทานโดยผู้จำแนกข้อมูลที่มีอันดับสูงกว่าและ (แน่นอนว่า) รวมถึงระบบเรียนรู้ด้วยตนเองของคอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้น “ประสิทธิภาพ” ซึ่งบางครั้งก็ค่อนข้าง “ท้าทาย” Chen กล่าวย้ำว่า การควบคุมคุณภาพและความเชี่ยวชาญเชิงลึกคือ ส่วนผสมลับของ Surge
Chen อธิบายว่า การที่ Surge ถูกมองว่ามีความลับสูงนั้นไม่ได้เกิดจากความตั้งใจ แต่เป็นเพราะบริษัท “ยุ่งเกินกว่าจะพูดคุยถึงเรื่องงานนอกบริษัท” นอกจากนี้ Surge ยังมีการเซ็นสัญญาห้ามเปิดเผยข้อมูลของลูกค้าอีกด้วย บริษัทดำเนินการจ้างผู้ปฏิบัติงานระบุข้อมูลผ่านบริษัทย่อยในเครือที่ถือหุ้นทั้งหมดชื่อ DataAnnotation Tech โดยทั้งประกาศรับสมัครงานและเว็บไซต์ที่ใช้งานจะไม่ปรากฏชื่อ Surge อยู่เลย
หมายความว่า ผู้ปฏิบัติงานบางคนอาจไม่รู้ด้วยซ้ำว่าบริษัทที่ตนทำงานให้คือ Surge อัตราค่าจ้างเริ่มต้นอยู่ที่ชั่วโมงละ 20 เหรียญ และอาจสูงกว่า 40 เหรียญสำหรับงานที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะ ตัวเลขอาจดูไม่สูงนักเมื่อเทียบกับทักษะความสามารถที่ต้องใช้ “สำหรับคนเก่ง ฉลาด และมีความรู้ความเข้าใจเชิงลึก” Chen กล่าว “เราอยากเป็นแพลตฟอร์มที่รับคนเหล่านั้นเข้ามาทำงานแบบเต็มเวลา”
บางครั้งในกรณีพิเศษ Surge จะรับผู้ปฏิบัติงานใส่คำอธิบายข้อมูลเข้าเป็นพนักงานประจำ เช่น กรณีของ Juliet Stanton อดีตอาจารย์ด้านภาษาศาสตร์จาก New York University ที่จบปริญญาเอกจาก MIT เธอเริ่มทำงานกับ Surge แบบสัญญาจ้างในเดือนเมษายน ปี 2024 “เพื่อหารายได้เสริม” และภายหลังได้รับบรรจุเป็นพนักงานประจำ Stanton กล่าวว่า บริษัทมองหาคนที่ “มีความสามารถเชิงวิเคราะห์และมีความคิดสร้างสรรค์” และเสริมว่า Chen ต้องการให้ผู้ปฏิบัติงานช่วยให้ AI เรียนรู้บริบททางวัฒนธรรมและสังคมที่หลากหลายในภาษาต่างๆ ตัวอย่างเช่น ภาษาที่ใช้พูดคุยกับเพื่อนจะแตกต่างจากภาษาที่ใช้พูดคุยกับเจ้านาย หรือบางภาษามีโทนการสื่อสารที่เปลี่ยนไปตามความสัมพันธ์ระหว่างคู่รักและสถานการณ์ทั่วไป สิ่งเหล่านี้คือ มิติที่ผู้ระบุข้อมูลซึ่งเป็นมนุษย์สามารถช่วยสอนให้ AI เรียนรู้ได้
อย่างไรก็ตามการจ้างพนักงานรายชั่วโมงจำนวนมาก โดยหลายคนทำงานจำแนกข้อมูลเป็นอาชีพหลัก แต่ไม่ได้รับสวัสดิการใดๆ ทำให้บริษัทเผชิญความเสี่ยงด้านกฎหมายเช่นกัน ขณะนี้ทั้ง Surge และ Scale กำลังเผชิญคดีฟ้องร้องแบบกลุ่มในรัฐ California จากข้อกล่าวหาว่า บริษัทจ้างพนักงานที่ทำงานเต็มเวลาในรูปแบบผู้รับจ้างอิสระเพื่อหลีกเลี่ยงการให้สวัสดิการ เช่น วันลาพักร้อนและประกันสุขภาพ
Glenn Danas หุ้นส่วนจากบริษัทกฎหมาย Clarkson Law Firm ใน Los Angeles กล่าวกับ Forbes ว่า “การตั้งใจเอาเปรียบแรงงานเพื่อแสวงหาผลกำไรอย่างกรณีของ Surge AI เป็นแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นต่อเนื่องเมื่อบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่แข่งขันกันครอบงำตลาด AI เว้นแต่จะมีมาตรการบังคับให้พวกเขารับผิดชอบ สิ่งที่ Surge AI ทำคือ การขโมยค่าจ้างมูลค่ามหาศาล” ขณะที่ Chen โต้ตอบว่า “คดีเหล่านี้ไม่มีมูลความจริง” โดยทั้งเขาและ Joe Osborne โฆษกของ Scale ระบุว่า บริษัทพร้อมปกป้องตนเองอย่างเต็มที่ และทั้ง 2 คดีกำลังอยู่ในกระบวนการพิจารณาทางกฎหมาย
คำถามสำคัญคือ บรรดาบริษัทที่ดำเนินธุรกิจในรูปแบบเดียวกับ Surge จะยั่งยืนมากแค่ไหน เมื่อ AI พัฒนาไปมากขึ้น เราอาจไม่จำเป็นต้องมีมนุษย์มาทำงานจำแนกและติดป้ายกำกับข้อมูลอีกต่อไปหรือไม่? โมเดลปัญญาประดิษฐ์หลายตัว เช่น Llama 4 ของ Meta ที่เปิดตัวเมื่อเดือนเมษายนปีที่ผ่านมาเริ่มหันมาใช้ AI เป็นหลักในการสร้างและติดป้ายกำกับข้อมูลของตนซึ่งเรียกว่า “ข้อมูลสังเคราะห์” ตามข้อมูลจากนักวิจัยของ Meta
ขณะที่ Surge เลือกแนวทาง “ให้มนุษย์อยู่ในกระบวนการ” โดยให้ AI สร้างสรรค์ข้อมูลและติดป้ายกำกับเองจากนั้นมนุษย์จะตรวจสอบประเมินผลอีกที Chen เชื่ออย่างแรงกล้าว่า มนุษย์ยังคงมีบทบาทที่ขาดไม่ได้ เขากล่าวว่า เมื่อมีการผสานการทำงานระหว่างมนุษย์กับ AI จะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการทำงานแยกกันอย่างชัดเจน
อย่างไรก็ดี แม้ว่ามนุษย์จะยังมีความเกี่ยวข้อง แต่การมุ่งเน้นให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ด้วยตัวเองมากขึ้นก็ย่อมหมายถึงผลกำไรที่เพิ่มขึ้นจากต้นทุนการฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ อีกปัญหาหนึ่งของ Surge คือ เงินลงทุนจาก VC มูลค่ามหาศาลที่ไหลเข้าสู่บริษัทคู่แข่งทำให้บริษัทเหล่านั้นไม่ต้องกังวลเรื่องการทำกำไร (อย่างน้อยในระยะสั้น) และกดดันให้ผู้เล่นในอุตสาหกรรมต้องลดราคาค่าบริการลง นอกจากนี้ Surge ยังสูญเสียลูกค้ารายใหญ่ 2 ราย
โฆษกของ OpenAI ยืนยันว่า ปัจจุบันไม่ได้ร่วมงานกับ Surge แล้ว (ในขณะที่คู่แข่งอย่าง Mercor และ Invisible ระบุว่า OpenAI เป็นลูกค้าของพวกเขา) ส่วน Cohere ศูนย์ปฏิบัติการวิจัยด้าน AI ซึ่งเคยเป็นหนึ่งในลูกค้ารายแรกของ Surge ก็ได้ย้ายงานติดป้ายกำกับข้อมูลกลับไปทำในองค์กรเอง ในท้ายที่สุดบริษัทผู้ผลิตโมเดล AI มีความภักดีต่อผู้ให้บริการต่ำ ลูกค้าส่วนใหญ่ของ Surge มักเซ็นสัญญากับใช้บริการของคู่แข่งด้วย เช่น Meta ยังใช้บริการของ Surge แม้ว่าจะทุ่มเงินหลายพันล้านเหรียญเข้าซื้อหุ้น 50% ของ Scale
“นี่ไม่ใช่ตลาดแบบผู้ชนะกินรวบ” Ashu Garg นักลงทุนใน Turing และหุ้นส่วนของ Foundation Capital กล่าว เขาอธิบายว่า หากบริษัทด้าน AI และการให้บริการข้อมูลสามารถเข้าถึงงบประมาณ IT ของบริษัทยักษ์ใหญ่ทั่วโลกและแย่งส่วนแบ่งตลาดจากผู้ให้บริการ IT แบบดั้งเดิมได้อุตสาหกรรมนี้อาจเติบโตจนมีมูลค่าระดับ 1 ล้านล้านเหรียญ
ไม่ว่าอุตสาหกรรมนี้จะเดินหน้าไปในทิศทางใด Chen วางแผนจะบริหาร Surge ต่อไปจนกว่า AI จะมีความสามารถด้านปัญญาใกล้เคียงมนุษย์ หาก AGI เกิดขึ้นจริง Sam Altman คือหนึ่งในผู้ที่เชื่อว่าโลกจะเข้าสู่ยุค AGI ในไม่ช้า แต่ Chen มองอย่างระมัดระวังกว่า โดยเชื่อว่าน่าจะต้องใช้เวลาอีกราว 20 ปี
เมื่อพูดถึงอนาคต Chen กล่าวว่า เขา “ไม่สนใจจะขายธุรกิจให้ใคร” และไม่มีความตั้งใจที่จะเสนอขายหุ้น IPO “ทำไมต้องอยากเอาบริษัทเข้าตลาดหลักทรัพย์? ปัญหาใหญ่ของบริษัทมหาชนคือ พวกเขาต้องคอยกังวลกับผลลัพธ์ระยะสั้นตลอดเวลา”
ด้าน Nick Heiner หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ของบริษัทให้มุมมองอีกแง่หนึ่งว่า “ถ้าไม่มี Surge แล้ว Edwin จะทำอะไรเพื่อความสนุกล่ะ? เขาก็คงสร้างสรรค์ข้อมูลและฝึกฝน AI อยู่ดี แต่บังเอิญว่านี่เป็นธุรกิจที่ทำเงินได้ด้วย ก็เหมือนตอนที่เราเห็น Michael Jordan กระโดดดังก์ลูกบาสลงห่วง เขาเกิดมาเพื่อทำสิ่งนี้”
เรื่อง: Phoebe Liu
เรียบเรียง: นวตา สันติวัฒนา
ภาพ: Guerin Blask
เรื่องราวอื่นๆ ที่น่าสนใจ : 25 บริษัท ว่าที่สตาร์ทอัพพันล้าน
