Scale AIは、シンプルな観察から事業を築きました。AIモデルには大量のラベル付き良質データが必要で、しかも大規模になると品質管理が難しい、というものです。ソフトウェアと、人間の貢献者や専門家の大規模なネットワークを組み合わせ、画像、動画、テキスト、センサーデータにアノテーションを付けます。初期の顧客には自動運転車の開発者が含まれ、大手AIラボに学習データを供給することで成長しました。
現在は、大規模言語モデル関連の仕事が中心です。強化学習で使う人間のフィードバックデータ、ファインチューン用の専門家が書いた例、精度と安全性をテストする評価を提供しています。ツールはデータパイプラインの管理を助け、生成AIプラットフォームでは、企業が自社のデータでモデルをカスタマイズできます。公共部門では、国防や政府機関向けのAIシステムを手がけ、難しいテストでモデルを順位付けする公開ランキングも運営しています。
Scaleは個人ではなく組織にカスタム契約で販売し、価格は交渉で決まります。Metaが大きな少数株主持分を取得して創業者を迎えた後は、一部の顧客が取引を減らしました。Scaleは独立を保つとしています。ラベル付けを行う契約作業者の労働条件と報酬についても、批判を受けています。競合にはSurge AI、Labelbox、Appen、Mercorなどがあり、AIラボによっては社内にデータ運用の体制を築いています。