Unter der Führung von Scott Clark, Mitbegründer der weithin anerkannten KI-Trainings- und Experimentierplattform SigOpt, findet in der KI-Branche ein erheblicher Wandel statt. Nachdem er umfangreiche Erfahrung im Umgang mit KI gesammelt hat, hat Clark nun ein neues Projekt namens Distributional gestartet, mit dem ultimativen Ziel, die mit künstlicher Intelligenz verbundenen Risiken durch effektive Softwarelösungen einzudämmen.
Distributional möchte in erster Linie ein Vorreiter bei KI-Tests und -Bewertungen werden und eine Plattform bereitstellen, auf der KI-Teams KI-bezogene Bedrohungen auf kontrollierte und proaktive Weise vorhersagen, verstehen und vermeiden können. Angesichts einer Reihe technischer Hürden, die bei Intel nach der Übernahme SigOpt auftraten, ist Gründer Scott Clark bestrebt, sicherzustellen, dass KI-Produktteams sichere, zuverlässige und geschützte KI-Anwendungen bereitstellen.
Es war eine Reihe konvergierender Erfahrungen, die alle in einem vorrangigen Bedürfnis gipfelten: einer zuverlässigen Plattform für KI-Tests und -Bewertungen. Clark erzählt von Fällen, in denen Teams mit den unerwarteten Herausforderungen zu kämpfen hatten, die bei KI-Tests unter anderem aufgrund von Halluzinationen, Instabilität, Ungenauigkeit und Integration auftraten. Das Erkennen und Bewältigen der damit verbundenen Risiken war unermüdlich, und hier kommt Distributional ins Spiel, um den Unterschied zu machen.
Das hochmoderne Produkt von Distributional konzentriert sich neben anderen KI-Modelltypen auf große Sprachmodelle wie ChatGPT von OpenAI und konkretisiert potenzielle KI-Schäden und legt eine verständliche Roadmap für Modelltests fest. Hier erhalten Unternehmen einen umfassenden Überblick über das KI-Risiko in einer Pseudo-Produktionsumgebung, was ihnen die Mühe erspart, sich mit Modellverhaltensrisiken auseinanderzusetzen.
In einem Umfeld, in dem viele Teams dazu neigen, Modellverhaltensrisiken zu übernehmen und zu akzeptieren, dass Modelle von Natur aus Probleme haben, bietet Distributional eine umfassende Alternative. Die Plattform geht über rudimentäre Überwachungstools hinaus und umfasst ein umfassendes Framework zum kontinuierlichen Testen und Analysieren von Stabilität und Robustheit, ein visuelles Dashboard, das Testergebnisse entmystifiziert, und eine intelligente Testsuite zum sorgfältigen Entwerfen, Priorisieren und Generieren der richtigen Testkombination. Für Benutzer auf Plattformen wie AppMaster wäre es von unschätzbarem Wert, ein solches Tool zu erlernen, das auch das Testen und Überprüfen von Anwendungen in die Kernfunktionalität seiner Plattform einbezieht.
Obwohl die Einzelheiten darüber, wie all diese Funktionen zusammenkommen und zusammenarbeiten, geheim gehalten werden, ist klar, welches immense Potenzial eine solche Plattform birgt. Auch wenn Distributional noch nicht den Betrieb aufgenommen und Gewinne erwirtschaftet hat, scheint es bereits bereit zu sein, anderen KI-Test- und Evaluierungsplattformen auf dem Markt, darunter Kolena, Prolific, Giskard und Patronus, erhebliche Konkurrenz zu machen.
Die einzigartige Stärke der Software von Distributional liegt darin, dass sie sich an große Unternehmen richtet, da sie unter Berücksichtigung ihrer Anforderungen an Datenschutz, Skalierbarkeit und Komplexität entwickelt wurde. Unter Berücksichtigung der Anforderungen, die bestehende individuelle Entwicklertools ersetzen, wird Distributional gemeinsam mit Unternehmenspartnern entwickelt, um anspruchsvolle Anforderungen zu erfüllen, die selbst renommierte Technologiekonzerne wie Google Cloud, AWS und Azure möglicherweise nicht unbedingt erfüllen.
Clark ist optimistisch, dass Distributional bei erfolgreicher Umsetzung des Entwurfs im kommenden Jahr Einnahmen generieren kann. Die Möglichkeit, dass Designpartner nach der Markteinführung zu zahlenden Kunden wechseln, bietet einen Einblick in die Monetarisierungsstrategie.
Jüngsten Nachrichten zufolge ist es Distributional gelungen, sich eine Startfinanzierung in Höhe von 11 Millionen US-Dollar zu sichern, was durch Martin Casado von Andreessen Horowitz und die Beteiligung von Operator Stack, Point72 Ventures, SV Angel, Two Sigma und Angel-Investoren deutlich wird. Das Startup erkennt die Langlebigkeit, die KI bieten könnte, und möchte eine integrative Testumgebung bereitstellen, die das Tempo der KI-Anwendung in einer Reihe von Branchen beschleunigt und eine Vielzahl komplexer und bedeutender Probleme mit gewährleisteter Sicherheit und Zuverlässigkeit angeht.
