Деякі технологічні стартапи, що продали себе інверсторам як такі, що мають відношення до штучного інтелекту, зіткнувшись зі складністю розробки реально працюючих ШІ-додатків, виходять з положення, наймаючи замість ШІ безліч живих співробітників в Індії та інших країнах з недорогою робочою силою.
Стартап Engineer.ai заявив, що використовує технологію штучного інтелекту для автоматизації розробки мобільних додатків, але кілька колишніх і нинішніх співробітників стартапу повідомляють, що компанія перебільшує свої можливості для залучення клієнтів та інвесторів.
Оскільки технологія штучного інтелекту (ШІ) задоволена складна і нечітко визначена, навіть експертам буває складно визначити, чи впроваджена вона насправді. Тим не менш, гроші надходять саме в цей сектор і багато стартапів можуть сказати, що використовують штучний інтелект, щоб залучити інвестиції або корпоративних клієнтів, навіть якщо такі заяви складно перевірити.
Венчурні фірми майже подвоїли фінансування ШІ-стартапів з 2017 року - до 31 млрд доларів. За інформацією фірми PitchBook, кількість фінансованих стартапів, що мають .ai в доменних іменах, зросла більш ніж удвічі за останні роки.
У липні японський технологічний конгломерат SoftBank Group Corp. оголосив про відкриття інвестиційного фонду, орієнтованого на штучний інтелект, його очікуваний інвестиційний фонд становить 108 млрд доларів.
У минулому році компанія Engineer.ai з офісами в Лондоні і Лос-Анджелесі, залучила 29,5 млн доларів від інвесторів, в т. ч. від Deepcore Inc., дочірньої компанії SoftBank. Серед інших вкладених - цюріхська венчурна компанія Lakestar, перший інвестор Facebook Inc. і Airbnb Inc., і сінгапурська компанія Jun^ Ventures.
Engineer.ai заявляє, що її «штучний інтелект за участю людини» дозволяє будь-кому створити мобільний додаток, клацнувши по меню на веб-сайті компанії. Користувачі можуть вибрати існуючі програми, аналогічні тому, яке їм потрібно, наприклад, Uber або Facebook. Потім Engineer.ai створює додаток - значною мірою автоматично, як заявляє компанія. Це нібито робить процес дешевшим і швидшим, ніж звичайна розробка додатків.
«Ми створили програмне забезпечення і штучний інтелект на ім'я Наташа, що дозволяє будь-кому створювати програмне забезпечення користувача, наприклад, для замовлення піци», - говорив засновник Engineer.ai Сачін Дев Дуггал (Sachin Dev Duggal) в інтерв'ю в Індії минулого року. Оскільки більша частина коду, що лежить в основі популярних додатків однотипна, «штучний інтелект за участю людини» може допомогти створювати нові додатки автоматично. Приблизно 82% нещодавно розроблених компанією додатків було «створено автономно протягом однієї години» за технологією, розробленою Engineer.ai, повідомляв Дуггал.
Однак розгляд фактів, про які розповіли нинішні і колишні співробітники Engineer.ai, вказує на те, що компанія не використовує штучний інтелект для написання коду додатків, всупереч тому, що вона стверджує. Співробітники розповіли, що компанія користується роботою людей-інженерів з Індії та інших країн для виконання більшої частини цієї роботи. Її твердження про створений штучний інтелект завищені навіть у світлі поширеного серед технологічних стартапів менталітету в дусі «Підроби, поки доробляєш».
Engineer.ai тільки в останні три місяці почав створювати технології, необхідні для автоматизації написання додатків, повідомила людина, знайома з діяльністю компанії. Він додав, що компанії потрібно більше року, щоб почати використовувати який-небудь штучний інтелект для основного обслуговування.
Прес-секретар Engineer.ai і Сачін Дев Дуггал, який називає себе «головним чарівником» компанії, сказали журналістам The Wall Street Journal, що вони «чітко розуміють, що роблять», підкресливши, що компанія використовує технології, що характеризуються як штучний інтелект за участю людини.
Представниця SoftBank відмовилася від коментарів.
У позові, про який раніше не повідомлялося, колишній головний комерційний директор Engineer.ai Роберт Холдхайм (Robert Holdheim) поставив під сумнів технічну майстерність компанії. Згідно з його скаргою на незаконне звільнення, поданою в лютому до Вищого суду Лос-Анджелеса, Сачин Дев Дуггал сказав Холдхайму: «Будь-який технологічний стартап привирає заради отримання фінансування - це гроші, що дозволяють розвивати дану технологію». Холдхайм додав, що Дуггал «розповідав інвесторам, що Engineer.ai на 80% завершив розробку продукту, коли насправді він тільки почав розробляти його».
Роберт Холдхайм відмовився коментувати позов, тому що, зокрема, був звільнений після того, як увійшов у конфронтацію з Дуггалом з приводу неправомірного використання коштів інвесторів. Engineer.ai оскаржив дані твердження в одній з наступних заяв, а представник компанії заявив журналістам, що не може прокоментувати це питання в ході судового розгляду.
На питання, як компанія використовує штучний інтелект, її представник відповів, що Engineer.ai розраховує терміни і ціни для клієнтів абсолютно автоматично. Частиною цього процесу є розпізнавання природної мови. Компанія також використовує дозволяюче дерево для розподілу завдань між розробниками.
Кілька нинішніх і колишніх співробітників заявили, що деякі розрахунки цін і термінів виробляються звичайним програмним забезпеченням, а не штучним інтелектом, і велика частина роботи виконується співробітниками вручну. Ці люди сказали, що компанії не вистачає технології обробки природної мови і що роздільне дерево, яке використовується в компанії, не можна розглядати як штучний інтелект.
Звернення до дозволяючого дерева, це «натяжка», каже Лука Црнкович-Фрііс (Luka Crnkovic-Friis), генеральний директор шведської компанії Peltarion, що продає програмне забезпечення для створення систем штучного інтелекту глибокого навчання. "Якщо ви говорите клієнтам, що використовуєте штучний інтелект, вони, швидше за все, не будуть очікувати, що це технологія 1950-х років. Роздільні дерева - це стара і проста технологія ".
Engineer.ai звертає увагу на заяву, опубліковану на сайті компанії, згідно з якою «в середньому близько 60%» програмного забезпечення виробляється машинами, а решта людьми. У заяві не пояснюється, яким саме чином ця частка продукції була вироблена машинним способом. Представник сказав, що ці деталі є власністю компанії, і відхилив запит на уточнення.
Engineer.ai не вистачає групи інженерів-фахівців зі значним досвідом роботи з машинним навчанням або штучним інтелектом, компанія могла вказати тільки на одного подібного співробітника у себе в штаті.
У подальшій заяві на сайті Engineer.ai йшлося, що експертів зі штучного інтелекту складно знайти і найняти і що деякі недавно найняті фахівці вивчали машинне навчання і штучний інтелект. Окремо компанія детально описала досвід трьох членів команди в галузі науки про дані та інші дисципліни, але не назвала їх на ім'я.
Представник Deepcore заявила, що повністю впевнена в баченні Дуггала і його команди. Представник Jun^ Ventures сказав, що пишається своїми інвестиціями в Engineer.ai, додавши, що «ландшафт штучного інтелекту - це широкий спектр». Представник Lakestar заявила, що вона також впевнена в Engineer.ai і її команді, тому що «зростання штучного інтелекту не відбувається відразу». Вона сказала, що Engineer.ai проявила велику обережність, представивши свої технології компанії Lakestar та іншим інвесторам.
У Європі стартапи зі згадкою штучного інтелекту в описі того, чим вони займаються, залучили на 15 - 50% більше фінансування, ніж стартапи з іншим програмним забезпеченням, згідно з аналізом 2830 технологічних стартапів, проведеним інвестиційним фондом MMC Ventures. У цьому аналізі йдеться, що близько 40% компаній, класифікованих як ШІ-стартапи, не представили жодних доказів використання штучного інтелекту у своїй продукції.
«Я думаю, що цей відсоток навіть більший, - сказав Васіле Фока (Vasile Foca), керуючий партнер лондонської венчурної компанії Talis Capital, що підтримує стартапи зі штучним інтелектом. - Ви отримаєте в три-чотири рази більше інтересу від венчурних інвесторів, якщо будете стверджувати, що у вас є штучний інтелект або ваше рішення залежить від штучного інтелекту».
Црнкович-Фріїс, не пов'язаний з Engineer.ai, каже, що багато стартапів зазвичай виявляють, що створення штучного інтелекту складніше, ніж очікувалося. Крім іншого, можуть знадобитися роки для збору і розмітки даних, необхідних для навчання алгоритмів машинного навчання, що лежать в основі таких технологій.
За словами Црнковича-Фріїса, для навчання новим алгоритмам розробнику додатків, подібному до Engineer.ai, необхідно зібрати тисячі запитів від клієнтів і об'єднати їх з кодом, створеним інженерами. Кілька людей, знайомих з роботою Engineer.ai кажуть, що необхідні дані ще не зібрані.
Представник Engineer.ai повідомив, що компанія зібрала понад 600 мільйонів записів, щоб допомогти створити штучний інтелект на основі взаємодії з клієнтами.
За словами Црнковича-Фріїса, деякі компанії в якості тимчасового виходу з положення, перш ніж впровадити реальні алгоритми машинного навчання, використовують дешеву людську працю.