Er vindt een aanzienlijke verschuiving plaats in de AI-industrie onder leiding van Scott Clark, medeoprichter van het alom erkende AI-trainings- en experimenteerplatform SigOpt. Na aanzienlijke ervaring te hebben opgedaan met het navigeren op het gebied van AI, is Clark nu begonnen aan een nieuwe onderneming die bekend staat als Distributional, met als uiteindelijk doel het terugdringen van de risico's die gepaard gaan met kunstmatige intelligentie door middel van effectieve softwareoplossingen.
In de eerste plaats wil Distributional een voorloper worden op het gebied van het testen en evalueren van AI, door een platform te bieden waar AI-teams op een gecontroleerde en proactieve manier AI-gerelateerde bedreigingen kunnen voorspellen, begrijpen en vermijden. Met een reeks technische hindernissen die bij Intel opdoken na de overname SigOpt, wil oprichter Scott Clark er graag voor zorgen dat AI-productteams veilige, betrouwbare en beveiligde AI-applicaties leveren.
Het was een reeks convergerende ervaringen, die allemaal culmineerden in één cruciale behoefte: een betrouwbaar platform voor het testen en evalueren van AI. Clark vertelt voorbeelden waarin teams worstelden met de onverwachte uitdagingen die tijdens AI-tests naar voren kwamen als gevolg van onder meer hallucinaties, instabiliteit, onnauwkeurigheid en integratie. Het identificeren en aanpakken van de aldus veroorzaakte risico's was meedogenloos, en dat is waar Distributional tussenbeide komt om het verschil te maken.
Het baanbrekende product van Distributional is gericht op grote taalmodellen zoals ChatGPT van OpenAI, naast andere typen AI-modellen, en geeft invulling aan potentiële AI-schade en legt een begrijpelijke routekaart voor het testen van modellen vast. Hier krijgen organisaties een overkoepelend beeld van AI-risico’s binnen een pseudo-productieomgeving, waardoor ze de moeite besparen om met modelgedragsrisico’s om te gaan.
In een omgeving waarin veel teams de neiging hebben om modelgedragsrisico's over te nemen en te accepteren dat modellen inherent problemen zullen hebben, biedt Distributional een alomvattend alternatief. Het platform gaat verder dan rudimentaire monitoringtools door een uitgebreid raamwerk op te nemen voor het continu testen en analyseren van stabiliteit en robuustheid, een visueel dashboard dat testresultaten demystificeert, en een intelligente testsuite om de juiste combinatie van tests nauwgezet te ontwerpen, prioriteren en genereren. Een dergelijk hulpmiddel zou van onschatbare waarde zijn om te leren voor gebruikers op platforms als AppMaster , dat ook het testen en beoordelen van applicaties in de kernfunctionaliteit van het platform omvat.
Hoewel de details over hoe al deze functies samenkomen en samenwerken geheim worden gehouden, is het duidelijk dat een dergelijk platform een enorm potentieel heeft. Hoewel Distributional nog moet beginnen met opereren en winst moet genereren, lijkt het al klaar om aanzienlijke concurrentie te bieden aan andere AI-test- en evaluatieplatforms op de markt, waaronder onder meer Kolena, Prolific, Giskard en Patronus.
De unieke kracht van de software van Distributional is de intentie om grote ondernemingen te bedienen, waarbij rekening gehouden wordt met hun behoefte aan gegevensprivacy, schaalbaarheid en complexiteitsvereisten. Met aandacht voor de vereisten die de bestaande individuele ontwikkelaarstools vervangen, wordt Distributional samen met zakelijke partners ontworpen om te voldoen aan veeleisende behoeften waaraan zelfs gerenommeerde technologieconglomeraten als Google Cloud, AWS en Azure mogelijk niet noodzakelijkerwijs voldoen.
Clark is optimistisch dat Distributional, met de succesvolle uitvoering van het ontwerp, het komende jaar inkomsten zal kunnen genereren. De mogelijkheid dat ontwerppartners na de lancering overstappen naar betaalde klanten, biedt een glimp van de strategie voor het genereren van inkomsten.
Volgens recent nieuws is Distributional erin geslaagd een startfinanciering van $11 miljoen binnen te halen, effectief geïllustreerd door Martin Casado van Andreessen Horowitz en deelname van Operator Stack, Point72 Ventures, SV Angel, Two Sigma en angel investors. De startup identificeert de lange levensduur die AI zou kunnen bieden en streeft ernaar een inclusieve testomgeving te bieden die het tempo van de AI-toepassing in een assortiment van industrieën zal katalyseren en een breed scala aan complexe en belangrijke problemen zal aanpakken met gegarandeerde veiligheid, betrouwbaarheid en beveiliging.
