今年6月から、Metaがデータラベリング会社のScale AIに最大143億ドルを投資し、そのCEOであるAlexandr WangなどもMeta Superintelligence Labs（MSL）に加わったにもかかわらず、両社の関係は挑戦に直面しているように思われる。

中心的な問題はデータ品質に関する論争にある。巨額の投資を行ったにもかかわらず、情報筋によると、MetaのコアAI部門TBD Labsの研究者は一般的にScale AIのデータ品質が悪いと考えており、MercorやSurgeなどの主な競合企業と協力することを好んでいる。TBD Labsが設立される前からこれらの企業と協力していたが、このような大規模な投資を行った後でも競合企業に依存している状況は珍しい。

人間と機械の協力

この現象は、データラベリング業界の変化を反映している。初期には、Scale AIのクラウドワークモデルは低コスト労働力によって単純なタスクを処理していたが、AIモデルが複雑化するにつれて、医師や弁護士などの高スキル分野の専門家による高品質なデータが必要となった。Scale AIがOutlierプラットフォームをリリースしたにもかかわらず、高給の人的資源モデルでスタートしたMercorやSurgeのような競合企業が急速に台頭している。

商業的な協力だけでなく、双方の人事統合も挫折を経験している。Scale AIの元幹部Ruben Mayerは、Metaに加入してわずか2ヶ月後に退職し、外部からの注目を惹きつけた。Mayerは「個人的な理由」により退職したことを明らかにしたが、Metaでの経験は満足していたと語っている。しかし、彼自身がMetaでの役割について内部情報筋の説明とは異なっていた。

また、MetaのAI部門は人材流出の問題にも直面している。元従業員および現職従業員によると、Alexandr WangやOpenAIなどの企業から来た人々の導入以来、MetaのAI部門は混乱している。新規スタッフは大手企業の官僚主義に不満を感じ、Metaの既存のGenAIチームは能力が制限されていると感じている。MSL AI研究者であるRishabh Agarwalを含む多くの核心的従業員が最近相次いで退職しており、これはMetaのAIの将来にとって懸念を抱かせる。

この投資は、Llama4の発表が物足りなかった後、Zuckerberg氏がOpenAIやGoogleを追うために取った緊急対策として広く認識されている。彼はAlexandr Wangを引き入れるだけでなく、OpenAIやGoogle DeepMindなどの企業からトップ人材を積極的に採用している。しかし、一部の新入社員が迅速に退職し、内部チームが混乱していることから、MetaがAI運用を安定させ、人材を確保できるかどうかは依然として未解決の問題である。