Scale AI 描述了一个涵盖收集、整理、标注、训练、评估、RLHF、红队测试和多模态数据工作的数据引擎。[1] Surge AI 围绕 AGI 的人类智能构建自身。[2] Appen和Defined.ai也围绕AI训练数据供应和数据市场工作流程进行定位。[3][4]
当客户希望由成熟的提供商提供结果时，这种购买行为非常有用。 Humanbased 是不同的：它将标注工作流软件、贡献者网络运营、任务项目治理、合规性数据谱系和版税支持的贡献者经济学结合在一个产品界面中。[5]
Humanbased 拥有广泛的历史贡献者覆盖，累计有 100 万以上数据贡献者，其中大部分经过 KYC 验证。 当买方可以运行任务项目优化循环时，这种规模非常有用：调整资格门槛、群组组合、奖励、评分标准、智能体和验证，直到成本、数据质量和数量达到正确的操作点。
选择建议
当交付保证比操作控制更重要时，请选择 Scale AI 或类似的托管服务，并且您可以用供应可视性换取最终结果。当生产系统具有战略意义时，请选择 Humanbased：您需要完整的工作流程控制、软件、不断增长的平台提供的人类智能网络、您自己的人类智能网络、可审核性、灵活的劳动力设计、较低的前期风险以及从定制工作到可重用数据产品的路径。
方案对比
| 问题 | 托管数据服务 | Humanbased |
|---|---|---|
| 谁设计管道？ | 提供商通常设计和运营大部分交付管道。 | 开发人员编写任务项目工作流程并调整智能体、数据结构、群组、验证、奖励和资格门槛。 |
| 质量如何调整？ | 成熟的提供商可能已经在目标领域拥有运营历史、专家库和质量保证实践。 | Humanbased 让买家迭代资格门槛、群组、奖励、评分标准、智能体和验证，直到成本、质量和数量达到平衡。 |
| 供应情况有多透明？ | 可见性取决于服务模型、报告和合同。 | 来源追溯附加到验收结果，因此可以对采购、群组选择、审查、付款和重用进行审核。 |
| 谁可以做出贡献？ | 提供商带来了其劳动力、供应商和操作流程。 | 任务项目可以混合市场贡献者、专家、团队、智能体和买方自己的标注员。 |
| 买家如何开始？ | 通常从定制服务合作开始。 | 任务项目可以从小规模校准开始，然后在成本-质量-数量曲线可见后进行扩展。 |
| 交付后会发生什么？ | 主要输出是交付的数据集或评估结果。 | 通过验收的成果可以成为可重用的数据资产，并保留贡献归属、数据谱系和未来获得版税的途径。 |
适用场景
当买方希望外包复杂性并从已证明具有领域交付能力的提供商处获得数据时，托管服务是一个不错的选择。当买家想要一个一体化的数据工厂时，Humanbased 更合适：工作流控制、数据结构迭代、供应治理、验证策略、来源追溯、贡献者经济学和资产化属于产品界面。