Mercor: как три 19-летних студента построили компанию за $10 млрд на обучении искусственного интеллекта

Компания Mercor, которая нанимает специалистов для обучения ИИ, была основана тремя 19-летними студентами в 2023 году и за два года достигла оценки в 10 миллиардов долларов. Это история о том, как тысячи людей по всему миру учат нейросети становиться умнее, и о теневой стороне этой работы. Разбираемся в устройстве нового рынка и рассказываем, как Selsup помогает бизнесу автоматизировать процессы, пока одни обучают ИИ, а другие ищут стабильность.

Как работает обучение ИИ: от задачи до «золотого ответа»

Рынок обучения искусственного интеллекта работает по простой логике: чтобы языковая модель научилась хорошо делать что-то конкретное — анализировать финансовые документы, писать сценарии, консультировать по правовым вопросам — ей нужны тысячи примеров работы профессионалов. Причём не просто примеры, а разобранные по крупицам связи: вот задача, вот правильный ответ, вот критерии, по которым этот ответ считается правильным.

Этим и занимаются десятки тысяч человек на платформах вроде Mercor, Scale AI и Surge AI. Среди них — бывшие журналисты, голливудские сценаристы, дизайнеры, юристы и учёные. Многие потеряли основной доход именно из-за генеративного ИИ и пришли сюда от безысходности, сообщает The Verge.

Работа выглядит так: специалист получает задачу через платформу, пишет пример запроса к чат-боту, формулирует идеальный ответ, затем составляет детальный чек-лист — по каким признакам этот ответ можно считать образцовым. Такой чек-лист называют «рубрикой». Другие участники цепочки проверяют рубрики, пишут «золотые ответы» или ищут слабые места модели, задают вопросы, на которые она не может ответить правильно.

«Построение миров» и другие сложные задачи

Отдельное направление — «построение миров». Группа специалистов разыгрывает работу вымышленной компании, создаёт сотни документов: презентации, протоколы встреч, финансовые прогнозы. А потом другая команда использует их, чтобы проверить, справляется ли с этой средой ИИ-агент. Это позволяет тестировать модели в условиях, максимально приближенных к реальным.

Такая работа требует высокой квалификации и погружения в контекст. Неудивительно, что среди исполнителей много бывших профессионалов из разных областей — их опыт оказывается востребован в новой цифровой экономике.

Нестабильность как особенность рынка

Нестабильность здесь заложена в саму модель. Это не баг, а фича. ИИ-лаборатория обнаруживает пробел в модели, например, слабые знания по химии, и заказывает партию данных. Специалисты работают до тех пор, пока данных не становится достаточно. Потом проект ставят на паузу: лаборатория смотрит, как новые данные повлияли на модель. Затем либо возобновляют работу с изменёнными требованиями, либо закрывают проект совсем. Платформа при этом часто узнаёт об изменениях в последний момент и просто передаёт их вниз по цепочке.

Параллельно с нестабильностью растёт давление: требования к скорости ужесточаются, оплата снижается. На компьютеры устанавливают трекеры, которые фиксируют каждую секунду активности. Паузы между действиями система расценивает как простой и не оплачивает. Работников, которые не успевают в отведённое время, просто убирают из проекта без объяснений.

Юридический статус: независимые подрядчики

Юридически все участники оформлены как независимые подрядчики. Это снимает с платформ обязательства по больничным, отпускным, минимальной почасовой ставке и выходным пособиям. Три коллективных иска, поданных против Mercor за последние полгода, оспаривают именно этот статус: истцы утверждают, что при таком уровне контроля со стороны компании независимыми их назвать нельзя.

Экономист MIT Дарон Асемоглу сравнивает происходящее с судьбой ткачей во времена промышленной революции: технология не просто вытесняет людей, она меняет саму организацию труда так, что вся власть концентрируется у владельцев капитала. До тех пор, пока у работников нет инструментов для коллективных переговоров, рынок данных будет двигаться в одну сторону — к снижению цены человеческой экспертизы.

Что это значит для бизнеса

История Mercor и подобных платформ — зеркало, в которое стоит смотреть любому предпринимателю. С одной стороны, это пример невероятного успеха: три студента создали компанию с оценкой $10 млрд за два года. С другой стороны, это демонстрация того, как новые технологии создают зоны нестабильности и социального напряжения.

Для бизнеса, который хочет расти устойчиво, важно не попадать в ловушку сверхэксплуатации и нестабильности. Нужно строить процессы, которые будут работать независимо от внешних факторов, и автоматизировать то, что можно автоматизировать.

Как Selsup помогает бизнесу быть устойчивым

Selsup — это сервис для автоматизации работы на маркетплейсах, который предлагает стабильные и надёжные инструменты для бизнеса. В отличие от рынка обучения ИИ, где всё зависит от сиюминутных заказов, Selsup даёт предсказуемость и контроль:

• Автоматизация маркировки «Честный знак». Никаких ошибок и штрафов — Selsup сам заказывает коды, вводит в оборот и списывает.
• Электронный документооборот. Формирование и отправка УПД, актов, счетов-фактур в один клик.
• Управление товарами на всех маркетплейсах. Синхронизация цен, остатков и описаний на Wildberries, Ozon, Яндекс Маркете и других площадках.
• Аналитика продаж. Полная картина бизнеса в реальном времени, чтобы вы могли принимать взвешенные решения.
• Стабильность и надёжность. Selsup работает без сбоев и не зависит от капризов рынка данных.

Выводы

Mercor — удивительный пример того, как три студента смогли построить компанию с оценкой $10 млрд на новом рынке обучения ИИ. Но этот рынок полон противоречий: нестабильность, давление на работников, спорный юридический статус. Тысячи людей по всему миру учат нейросети, часто теряя при этом собственные доходы и стабильность.

Для предпринимателей это напоминание о том, что настоящая ценность бизнеса — не в быстрых деньгах, а в устойчивости и надёжности. Selsup помогает строить именно такой бизнес: автоматизированный, прозрачный и устойчивый к любым внешним изменениям.