该公司面向货运企业发卖行车记录仪以监控司机行动，却需依附 400 名巴基斯坦员工审核人工智能生成的监测成果
事实上，人工智能体系已检测到这些碰撞变乱，并将相干视频片段标记出来，交由公司雇佣的约 400 名巴基斯坦员工审核。但这些负责审核的员工，却未能在海量待查视频流中发明这些碰撞事宜。
Motive 标注员的工作，激发了企业家和研究人员的一场争辩：假如所有监测成果都须要人工一一审核，那么这套体系还能算作真正的人工智能吗？
Motive 查明事宜原委落后一步深刻查询拜访，成果发清楚明了更多问题。一名经理在《信息报》查阅到的一则斯拉克内部消息中向员工坦言：“我愿坦诚相告 —— 此次问题波及范围甚广。我们抽查了两天的监控数据，发清楚明了更为严重的马脚，大年夜量明白的变乱预警都被漏掉了。”
本周，Motive 即将启动 IPO 路演，人工智能技巧是其推介的核心卖点。如斯一来，该公司的数据标注员团队的工作，便成了 2026 年科技行业首批 IPO 项目中备受存眷的核心。
Motive 声称，人工智能与人工审核相结合的模式，使其体系成为市场上精确率最高的产品，这一优势赞助公司博得了西方快运等货运企业，以及联邦快递等物流治理公司在内的大年夜型客户的合作订单。Motive 在招股书中表示，这种 “人机协同反馈机制”“确保我们的人工智能体系可以或许快速验证猜测成果、修改缺点，并敏捷适配各类极端场景”。
但此次人机协同机制中人工环节的掉灵，加之公司自身也认为人工智能模型须要人工作为后盾，不禁让人质疑：Motive 可否持续稳定地供给精准的监测成果？
鉴于 IPO 前的静默期规定，Motive 拒绝就此置评。
自聊天机械人 ChatGPT 推出以来，人工智能技巧实现了跨越式成长，但行业内仍有诸多范畴须要人工在幕后为备受注目标人工智能模型供给支撑。例如，Scale AI、Surge AI 等企业聘请的练习师，致力于让大年夜型说话模型变得更精准、更切近人类的表达习惯；主动驾驶公司 Waymo 也曾表示，旗下车辆在碰到复杂路况时，仍需人工操作员长途协助，“就像答题时打德律风乞助同伙一样”。更有甚者，部分企业被曝存在 “人工假装人工智能” 的行动，Builder.AI 就是个中一例。
Motive 驻巴基斯坦的数据标注员团队，其感化显得尤为关键。据该团队员工泄漏，人工智能模型标记的每一段待审核视频片段，都须要人工一一查看，每名员工天天的审核量最高可达 1000 条。他们的月薪约为 125 美元。
人机协同视频审核模式
当 Motive 的人工智能行车记录仪体系检测到潜在危险状况时，会跳过人工环节，直接向司机发出预警。而数据标注员的职责，是确保只有经由核实的安然变乱预警，才会发送给客户公司的车队治理人员。
Motive 的营销材料称，这种人机协同的视频审核模式是公司的独家优势，治理层也表示，这一模式助力公司斩获了不少营业订单。公司首席履行官兼结合开创人肖伊布・马卡尼是一名巴基斯坦裔美国人，曾是风险投资人。他在客岁 8 月的一场线上采访中表示，经由过程 “及时人工验证”，可以避免误报或其他缺点信息反馈给客户。他强调：“这套体系必须做到万无一掉。假以时日，我们确切可以剔除人工验证这一环节。”
将来几年，Motive 将面对投资者的盈利压力。财报显示，公司在客岁前 9 个月的现金消费高达 7400 万美元，这笔支出重要用于市场营销；截至客岁事尾，公司的债务范围已超 2.4 亿美元。固然 Motive 在招股书中未披露数据标注营业的成本，但一位知恋人士表示，这部分成本相对较低。按照每名员工月薪 125 美元计算，400 名标注员的年薪总额不足 100 万美元。
Motive 的竞争敌手则表示，他们并不频繁依附人工进行验证。上市公司 Samsara 范围大年夜于 Motive 且已实现盈利，该公司称，仅雇佣了 50 名数据标注员，且仅用于一项增值办事 —— 只有在客户提出特别需求，请求人工审核所有视频时才会启用；此外，标注员还会介入新功能的研发，例如辨认与行人相撞的变乱场景。Samsara 公司的工程高管约翰・兰德直言：“依附人工审核的模式不具备范围化扩大的潜力。”
另一家范围较小的竞争敌手 Hivemapper，同样主营人工智能行车记录仪，其首席履行官兼结合开创人阿里尔・塞德曼表示，公司在约 18 个月前就已停用人工审核，转而采取多个不合的人工智能模型交叉核验监测成果。他解释道：“人工审核员会因工作逝世板乏味而敷衍了事，只是机械地点击鼠标完成义务，是以轻易掉足。我们发明，如今人工智能模型的精确率已经跨越人类。当然，这并不料味着人工智能完美无缺，但人类同样也会犯错。”
行车记录仪行业的鼓起，源于近十年出台的一项律例 —— 该律例请求企业必须监控贸易货运司机的工作时长。此后，可同时拍摄司机与路况的双摄记录仪应运而生，治理人员经由过程该设备监控司机，记录下的事宜画面还可作为诉讼中的证据。塞德曼指出，这个市场之所以可以或许成长强大年夜，根源在于货运企业 “从根本上不信赖旗下的司机”，“行业的一切成长都源于这种信赖缺掉”。
Motive 于 2021 年进军行车记录仪市场，彼时该范畴已集合了多家先行入局的竞争敌手。公司治理层决定在巴基斯坦雇佣全职数据标注员，原因在于 Motive 在本地本来就设有工程师团队；借助这支标注员部队，公司可以或许更快地练习人工智能体系，使其应对摄像头捕获到的各类特别或复杂场景。
对标美邦交通律例开展培训
如今，Motive 的数据标注员均为全人员工，约占公司总人数的 9%。他们在巴基斯坦的两大年夜城市 —— 伊斯兰堡和拉合尔，实施 24 小时轮班制，且全部接收过美邦交通律例的专业培训。Motive 的一位前高管表示，恰是这一计谋决定计划，赞助公司在商用车行车记录仪的发卖市场中成功追赶竞争敌手。
据 Motive 内部员工及内部文件泄漏，其人工智能模型至今仍时常掉足，而标注员则肩负着巨大年夜压力，必须快速、精确地核验那些记录重大年夜变乱的视频片段。例如，体系有时会将红色标识（如冰雪皇后的品牌标记）误判为泊车标记；还会把司机将物品放在嘴边的动作，标记为 “抽烟” 行动。这些被误判的视频，都须要标注员手动标记为无效预警。
Motive 官网及标注员均表示，人工智能体系平均每标记 100 多起潜在碰撞事宜，才会出现 1 起真实变乱，海量的待审核数据往往让标注员不堪重负。
客岁 8 月，Motive 的一名经理曾向员工发出警告：标注员漏看了多起被人工智能标记的卡车碰撞变乱，导致客户未能收到预警。该经理在斯拉克消息中强调：“这些都不属于极端个例，而是实其实在的重大年夜漏掉。”
尽管如斯，Motive 的这套运作模式照样博得了不少客户的青睐。废料处理与收受接收企业 Veit 的车队安然经理乔恩・萨默维尔表示，Motive 的设备赞助公司改良了司机的驾驶行动。以前三年间，这套技巧为其车队节俭了大年夜量时光与成本。他称，Motive 行车记录仪的精确率，要高于其试用过的其他竞品。萨默维尔评价道：“对于驾驶室内的违规行动，比如应用手机、未系安然带等，这套设备的辨认精确率相当高。”
他还提到，设备有时会出现误报，但情况都不算严重。例如，曾将吊挂的车载电台麦克风误判为手机；还有一次，司机穿戴与橙色安然带色彩邻近的上衣，导致设备未能辨认出司机已系安然带。
“看似人工智能驱动”
Motive 冲刺上市之际，恰逢浩瀚科技公司大年夜肆宣传自身人工智能技巧的风口。在其 IPO 招股书中，“人工智能” 一词被说起跨越 200 次，远超近期同样打着人工智能旗号上市的 Figma、Reddit 等软件或互联网企业。
部分企业高管给出了否定谜底。数据标注始创公司 Labelbox 的首席履行官马努・夏尔马直言，Motive 的这套体系 “太过陈腐”。他评价道：“其本质是依附人工及时标记数据，只是为终端用户营造出一种‘人工智能驱动’的假象。”
也有不雅点认为，这种人机协同机制，是应对行业实际困境的务实之举。在硅谷的乐不雅叙事之外，一个被忽视的难堪本相是：当前的人工智能模型仍存在大年夜量马脚，无法离开人工自力运行。为 Motive 这类企业供给人工标注治理软件的 Encord 公司，其总裁兼结合开创人乌尔里克・斯蒂格・汉森表示：“尽管如今的模型已经相当先辈，但仍不足以解决各类长尾问题，将来还有很长的路要走。”
Motive 的客户平日会签订为期三年的合同，借助其设备持续监控司机的门路行驶安然。今朝，公司正出力争夺更多大年夜型客户 —— 这类客户对华尔街投资者而言，意味着更高的价值回报。发卖与市场营销也是 Motive 增长计谋的核心，招股书显示，公司每赚取 1 美元营收，就有跨越 47 美分投入到获客营销中。
激烈的竞争压力，同样传导到了 Motive 的数据标注员身上。据公司经理的斯拉克消息及员工泄漏，治理层在工作体系中添加了数字横幅提示，一旦出现重要潜在客户的待审核视频，就会触发提示：“紧急 —— 此为重要测试订单，务必谨慎处理”。
断定这类视频的精确性，很大年夜程度上依附标注员的主不雅断定。客岁 8 月，Motive 驻巴基斯坦的一名产品经理在斯拉克消息中告诉标注员：假如无法肯定视频画面中的情况属于 “碰撞变乱” 照样 “险情未遂”，可以 “测验测验开启视频声音”，或不雅察 “司机的反响”。该经理在这条被《信息报》获取的消息中还提到：“司机爆粗口，往往意味着‘出事了’。”
该经理在消息中还写道：“我们的重要竞争敌手，能在短短两分钟内就将碰撞变乱预警反馈给客户。假如我们无法赶超这一速度，客户就会流掉，这对我们而言将是巨大年夜损掉。”
他强调：“此事事关重大年夜，不容有任何暧昧。”
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