Значительный сдвиг происходит в индустрии искусственного интеллекта под руководством Скотта Кларка, соучредителя широко известной платформы для обучения и экспериментов в области искусственного интеллекта SigOpt. Получив значительный опыт в сфере искусственного интеллекта, Кларк приступил к новому проекту, известному как Distributional, с конечной целью снижения рисков, связанных с искусственным интеллектом, с помощью эффективных программных решений.
В первую очередь Distributional стремится стать лидером в области тестирования и оценки ИИ, предоставляя платформу, на которой команды ИИ могут прогнозировать, понимать и избегать угроз, связанных с ИИ, контролируемым и упреждающим образом. Учитывая ряд технических препятствий, которые возникли в Intel после приобретения SigOpt, основатель компании Скотт Кларк стремится обеспечить, чтобы команды разработчиков продуктов искусственного интеллекта создавали безопасные, надежные и защищенные приложения искусственного интеллекта.
Это была серия взаимосвязанных опытов, кульминацией которых стала одна первостепенная потребность — надежная платформа для тестирования и оценки ИИ. Кларк вспоминает случаи, когда команды сталкивались с неожиданными проблемами, возникавшими во время тестирования ИИ, среди прочего, из-за галлюцинаций, нестабильности, неточностей, интеграции. Выявление и устранение возникающих таким образом рисков было неустанным, и именно здесь компания Distribution вмешалась, чтобы изменить ситуацию.
Передовой продукт Distributional, ориентированный на большие языковые модели, такие как ChatGPT OpenAI, а также на другие типы моделей ИИ, конкретизирует потенциальный вред ИИ и предлагает понятную дорожную карту для тестирования моделей. Здесь организациям предоставляется комплексное представление о рисках ИИ в псевдопроизводственной среде, что избавляет их от необходимости иметь дело с рисками поведения моделей.
В условиях, когда многие команды склоняются к принятию модели риска поведения, признавая, что модели по своей сути имеют проблемы, Distributional предлагает комплексную альтернативу. Платформа выходит за рамки элементарных инструментов мониторинга и включает в себя обширную структуру для непрерывного тестирования и анализа стабильности и надежности, визуальную информационную панель, которая проясняет результаты тестов, а также интеллектуальный набор тестов для тщательного проектирования, определения приоритетов и создания правильной комбинации тестов. Такой инструмент будет иметь неоценимое значение для пользователей таких платформ, как AppMaster , который также включает в себя тестирование и проверку приложений в рамках основных функций своей платформы.
Хотя особенности того, как все эти функции объединяются и работают в тандеме, держатся в секрете, ясно то, что такая платформа имеет огромный потенциал. Несмотря на то, что Distributional еще не начала свою деятельность и не начала получать прибыль, она, похоже, уже готова составить серьезную конкуренцию другим платформам тестирования и оценки ИИ на рынке, включая Kolena, Prolific, Giskard и Patronus среди других.
Уникальная сила программного обеспечения Distributional заключается в том, что оно предназначено для крупных предприятий, поскольку оно было разработано с учетом их потребностей в конфиденциальности данных, масштабируемости и требованиях к сложности. Учитывая требования, которые заменяют существующие отдельные инструменты разработчика, Distributional разрабатывается совместно с корпоративными партнерами для удовлетворения строгих потребностей, которые не обязательно могут удовлетворить даже такие известные технологические конгломераты, как Google Cloud, AWS и Azure.
Кларк надеется, что при успешной реализации проекта Distributional сможет получить доход к следующему году. Возможность перехода партнеров по дизайну на платных клиентов после запуска дает представление о стратегии монетизации.
Согласно недавним новостям, Distributional удалось обеспечить начальное финансирование в размере 11 миллионов долларов, что наглядно продемонстрировано Мартином Касадо из Andreessen Horowitz и участием Оператора Stack, Point72 Ventures, SV Angel, Two Sigma и инвесторов-ангелов. Определяя долговечность, которую может предложить ИИ, стартап стремится предоставить инклюзивную среду тестирования, которая будет стимулировать темпы применения ИИ в различных отраслях и решать широкий спектр сложных и важных проблем с гарантированной безопасностью, надежностью и защищенностью.
