AIトレーニング企業TuringのCEO、ジョナサン・シドハルス氏は、データラベリング企業の時代は終焉したと断言した。20VCポッドキャストで同氏は、「単純なラベリング作業はもはや十分ではない。高度なAIには、現実の知識作業に即した複雑なデータが必要だ」と述べ、AIの進化に伴い、データの質と構造が根本的に変化したと強調した。 従来のAIモデルは、画像のタグ付けやテキストの分類といった単純なタスクに依存していたが、現在のアジェント型モデルや強化学習アーキテクチャは、人間の実際の業務プロセスを再現するような「現実世界のデータ」を求める。シドハルス氏は、AIラボが求めるのは単なるラベリング会社ではなく、自ら研究を推進する「プロアクティブな研究パートナー」だと指摘。その結果、「研究加速器の時代」が到来したと説明した。 Turingは、業界のニーズに応じて、医療、法務、金融など多様な分野の実務を模倣する強化学習用のシミュレート環境の構築に注力。そのためには、各分野の専門家を採用する必要があるとし、人材戦略の再定義を進めている。2024年には年間収益が3億ドル（約500億円）に達し、前年比3倍の成長を記録。6月に1億1100万ドルのシリーズE資金調達を実施し、22億ドルの企業価値を達成した。 一方、AIトレーニングの需要の高まりは、データラベリング市場の急拡大をもたらした。6月、メタはScale AIの49％株式を取得し、同社の評価額を290億ドル以上に。10月にはMercorが100億ドルの評価で資金調達を完了。こうした動向は、フリーランス労働者にも収入の機会をもたらしたが、労働環境は不安定で、精神的負担が大きいと報告されている。また、AIトレーニングプラットフォームの不正アクセスが横行。100以上のFacebookグループで、不正な契約者アカウントの販売が確認され、企業の規約に違反する行為が広がっている。 シドハルス氏の主張は、AIトレーニングの本質が「単なる作業処理」から「知的インフラの構築」へとシフトしていることを示している。Turingは、AIの未来を支える「知的基盤」の提供を、今後も戦略的課題として掲げている。