널리 알려진 AI 교육 및 실험 플랫폼인 SigOpt 의 공동 창립자인 Scott Clark의 리더십 아래 AI 산업에서 상당한 변화가 일어나고 있습니다. AI 영역을 탐색하면서 상당한 경험을 쌓은 Clark은 이제 효과적인 소프트웨어 솔루션을 통해 인공 지능과 관련된 위험을 억제한다는 궁극적인 목표를 가지고 Distributional이라는 새로운 벤처에 착수했습니다.
주로 Distributional AI 팀이 통제되고 사전 대응적인 방식으로 AI 관련 위협을 예측, 이해하고 피할 수 있는 플랫폼을 제공하여 AI 테스트 및 평가 분야의 선두주자가 되고자 합니다. SigOpt 인수 이후 인텔에 일련의 기술적 장애물이 생겨난 가운데 설립자 Scott Clark은 AI 제품 팀이 안전하고 신뢰할 수 있으며 보안이 유지되는 AI 애플리케이션을 제공할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다.
이는 일련의 융합 경험이었고, 모두 하나의 가장 중요한 요구 사항, 즉 AI 테스트 및 평가를 위한 신뢰할 수 있는 플랫폼으로 귀결되었습니다. Clark은 환각, 불안정성, 부정확성, 통합 등으로 인해 AI 테스트 중에 나타난 예상치 못한 문제로 인해 팀이 고심했던 사례를 설명합니다. 이렇게 제기된 위험을 식별하고 해결하는 작업은 가차 없이 이루어졌으며, 여기서 Distributional은 차이를 만들기 위해 개입했습니다.
다른 AI 모델 유형 외에도 OpenAI 의 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델에 초점을 맞춘 Distributional의 최첨단 제품은 잠재적인 AI 피해를 구체화하고 모델 테스트를 위한 이해 가능한 로드맵을 제시합니다. 여기에서 조직은 유사 프로덕션 환경 내에서 AI 위험에 대한 포괄적인 보기를 제공받아 모델 행동 위험을 처리하는 수고를 덜 수 있습니다.
많은 팀이 모델 행동 위험을 채택하고 모델에 본질적으로 문제가 있다는 점을 인정하는 환경에서 Distributional 포괄적인 대안을 제공합니다. 이 플랫폼은 안정성과 견고성을 지속적으로 테스트하고 분석하기 위한 광범위한 프레임워크, 테스트 결과를 명확하게 설명하는 시각적 대시보드, 올바른 테스트 조합을 세심하게 설계하고 우선 순위를 지정하고 생성하는 지능형 테스트 제품군을 포함하여 기본적인 모니터링 도구 이상의 기능을 확장합니다. 이러한 도구는 플랫폼 핵심 기능에 애플리케이션 테스트 및 검토를 통합하는 AppMaster 와 같은 플랫폼에서 사용자가 배우는 데 매우 중요합니다.
이러한 모든 기능이 어떻게 결합되어 함께 작동하는지에 대한 세부 사항은 비밀로 유지되지만 분명한 것은 그러한 플랫폼이 보유한 엄청난 잠재력입니다. 아직 운영을 시작하고 수익을 창출하지는 않지만 Distributional 이미 Kolena, Prolific, Giskard 및 Patronus 를 비롯한 시장의 다른 AI 테스트 및 평가 플랫폼과 상당한 경쟁을 벌일 준비가 되어 있는 것으로 보입니다.
Distributional 소프트웨어의 고유한 강점은 데이터 개인 정보 보호, 확장성 및 복잡성 요구 사항에 대한 필요성을 염두에 두고 만들어진 대기업을 대상으로 한다는 것입니다. 기존 개별 개발자 도구를 대체하는 요구 사항을 고려하여 Distributional은 Google Cloud, AWS 및 Azure 와 같은 유명 기술 대기업조차 반드시 충족할 수 없는 정확한 요구 사항을 충족하기 위해 기업 파트너와 공동 설계하고 있습니다.
Clark은 성공적인 설계 실행을 통해 Distributional 다가오는 해까지 수익을 창출할 수 있을 것이라고 낙관하고 있습니다. 디자인 파트너가 출시 후 유료 고객으로 전환할 가능성은 수익화 전략을 엿볼 수 있는 기회를 제공합니다.
최근 뉴스에 따르면 Distributional Andreessen Horowitz의 Martin Casado와 Operator Stack, Point72 Ventures, SV Angel, Two Sigma 및 엔젤 투자자의 참여로 효과적으로 설명된 1,100만 달러의 초기 자금을 확보했습니다. AI가 제공할 수 있는 수명을 파악한 이 스타트업은 다양한 산업에서 AI 적용 속도를 촉진하고 보장된 안전성, 신뢰성 및 보안을 통해 광범위하고 복잡하고 중요한 문제를 해결하는 포괄적인 테스트 환경을 제공하는 것을 목표로 합니다.
