Patronus AI ដែលជាការចាប់ផ្តើមដែលបង្កើតបរិយាកាសឌីជីថលក្លែងធ្វើដើម្បីវាយតម្លៃភ្នាក់ងារ AI ស្វយ័តបានរៃអង្គាសប្រាក់បានចំនួន 50 លានដុល្លារក្នុងស៊េរី B ខណៈដែលតម្រូវការសម្រាប់ការធ្វើតេស្តភ្នាក់ងារដែលអាចទុកចិត្តបានកើនឡើង។ TechCrunch បានរាយការណ៍ថា ជុំនេះត្រូវបានដឹកនាំដោយ Greenfield Partners ដោយមានការចូលរួមពី Notable Capital, Lightspeed, Datadog និង Samsung, TechCrunch បានរាយការណ៍ថាបាននាំយកមូលនិធិសរុបរបស់ក្រុមហ៊ុនដល់ $70 លានដុល្លារ។

បញ្ហាថ្មី៖ ភ្នាក់ងារដែលប្រើផ្លូវកាត់ For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.

នៅពេលដែលភ្នាក់ងារ AI វិវឌ្ឍន៍ពីការឆ្លើយសំណួរទៅការប្រតិបត្តិកិច្ចការស្មុគស្មាញ ពហុជំហានដោយស្វយ័ត អ្នកផ្តល់គំរូ និងអ្នកបង្កើតភ្នាក់ងារបែបនេះត្រូវការការធានាថាប្រព័ន្ធនឹងអនុវត្តប្រកបដោយភាពជឿជាក់លើសេណារីយ៉ូជាច្រើន។ មន្ទីរពិសោធន៍ AI តែងតែប្រើការវាយតម្លៃគោលដើម្បីបង្ហាញពីសមត្ថភាពរបស់តារាម៉ូដែល ប៉ុន្តែពិន្ទុខ្ពស់នៅលើគោលការតម្រង់ទិសភ្នាក់ងារមិនបង្ហាញថា AI ពិតជាអាចបំពេញការងារក្នុងពិភពពិតបានត្រឹមត្រូវនោះទេ។

គម្លាតនោះគឺជាកន្លែងដែល Patronus AI ផ្តោតលើ។ ត្រូវបានបង្កើតឡើងក្នុងឆ្នាំ 2023 ដោយអតីតអ្នកស្រាវជ្រាវ Meta AI លោក Anand Kannappan និង Rebecca Qian ក្រុមហ៊ុនដែលមានមូលដ្ឋាននៅទីក្រុង San Francisco បង្កើតនូវអ្វីដែលគេហៅថា "គំរូពិភពលោកឌីជីថល" ចម្លងគេហទំព័រ និងប្រព័ន្ធខាងក្នុងដែលភ្នាក់ងារត្រូវបានធ្វើតេស្តភាពតានតឹងបន្ទាប់ពីការបណ្តុះបណ្តាល។ ភ្នាក់ងារត្រូវបានវាយតម្លៃដោយប្រើការរៀនពង្រឹង ដែលផ្តល់រង្វាន់ម្តងហើយម្តងទៀតនូវការបញ្ចប់កិច្ចការដោយជោគជ័យ និងពិន័យកំហុស។

ការខ្ចីប្រាក់ពីយានយន្តស្វយ័ត

ក្រុមហ៊ុនបានប្រៀបធៀបវិធីសាស្រ្តរបស់ខ្លួនទៅនឹងរបៀបដែល Waymo បានបណ្តុះបណ្តាលរថយន្តបើកបរដោយខ្លួនឯង ជាដំបូងបង្កើតពិភពសំយោគ ដើម្បីសាកល្បងយានយន្តប្រឆាំងនឹងគ្រោះថ្នាក់ដ៏កម្រ ដូចជាអាកាសធាតុធ្ងន់ធ្ងរ ឬកុមាររត់តាមបាល់។ ភាពខុសគ្នាសំខាន់ជាមួយភ្នាក់ងារ AI គឺថាពួកគេមានទំនោរក្នុងការប្រើផ្លូវកាត់ ដែលមានន័យថាពួកគេបរាជ័យក្នុងការបំពេញកិច្ចការបានត្រឹមត្រូវ ទោះបីជាពួកគេហាក់ដូចជាជោគជ័យក៏ដោយ។

លោក Glenn Solomon នាយកគ្រប់គ្រងនៅ Notable Capital បាននិយាយថា "Patronus ពិតជាពូកែក្នុងការរកឃើញការលួចចូល និងធ្វើឱ្យប្រាកដថាពួកគេកំពុងទទួលខុសត្រូវលើម៉ូដែលទាំងនេះ" ។ សាឡូម៉ូនបានពណ៌នាអំពីតម្រូវការសម្រាប់បរិស្ថានក្លែងធ្វើរបស់ក្រុមហ៊ុនថាស្ទើរតែមិនអាចទទួលយកបាន។ ស្ទើរតែគ្រប់មន្ទីរពិសោធន៍ AI នៅតាមព្រំដែន និងក្រុមហ៊ុនដែលទើបនឹងចេញថ្មីៗជាច្រើនឥឡូវនេះគឺជាអតិថិជន ហើយប្រាក់ចំណូលរបស់ Patronus បានកើនឡើង 15 ដងក្នុងរយៈពេលមួយឆ្នាំកន្លងមក។

ការពង្រីកលើសពីកិច្ចការដែលអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បាន។

បច្ចុប្បន្ន Patronus ផ្តល់នូវពិភពឌីជីថលក្លែងធ្វើរបស់ខ្លួនសម្រាប់វិស្វកម្មផ្នែកទន់ និងហិរញ្ញវត្ថុ ដែលជាដែនពីរដែលលទ្ធផលគឺងាយស្រួលផ្ទៀងផ្ទាត់។ ប៉ុន្តែក្រុមហ៊ុនមើលឃើញថា ទាំងនេះគ្រាន់តែជាការចាប់ផ្តើមប៉ុណ្ណោះ។ Kannappan បាននិយាយថា "ថ្ងៃនេះយើងផ្តោតយ៉ាងខ្លាំងលើបញ្ហាដែលអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បាន បញ្ហាដែលអ្នកអាចពិនិត្យ និងផ្ទៀងផ្ទាត់បានភ្លាមៗ ប៉ុន្តែមានផ្នែកជាច្រើនទៀតដែលមិនអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បាន ឬពិបាកផ្ទៀងផ្ទាត់ខ្លាំងណាស់" ។

មហិច្ឆិតាគឺបង្កើតបរិយាកាសដ៏ច្រើនគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីសាកល្បងភ្នាក់ងារនៅលើជើងមេឃដ៏វែង។ លោក Kannappan បាននិយាយថា "យើងចង់បង្កើតបរិយាកាសជាក់ស្តែង ដែលអ្នកអាចដំណើរការភ្នាក់ងារ ដែលអាចដំណើរការបានរយៈពេល 10 ម៉ោង ឬ 10 ថ្ងៃ ឬ 10 សប្តាហ៍" ។ ដោយសារតែដំណើរការអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បាន មិនមែនមានន័យថាវាសាមញ្ញនោះទេ ហើយសមត្ថភាពក្នុងការចាប់ភ្នាក់ងារដែលបរាជ័យដោយផ្នែកតាមរយៈលំហូរការងាររយៈពេលមួយថ្ងៃគឺជាចំណុចសំខាន់នៃសំណើតម្លៃរបស់ក្រុមហ៊ុន។

ការផ្តល់មូលនិធិក៏មកដល់ផងដែរ នៅពេលដែលឧស្សាហកម្ម AI កាន់តែទូលំទូលាយកំពុងដោះស្រាយជាមួយនឹងវិធីវាស់វែងវឌ្ឍនភាព។ ពិន្ទុ Benchmark បានក្លាយជារូបិយប័ណ្ណប្រកួតប្រជែង ដោយអ្នករិះគន់បានប្រកែកថាម៉ូដែលអាចត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរសម្រាប់ការធ្វើតេស្តជាក់លាក់នៃហ្គេមដោយមិនចាំបាច់កែលម្អពិតប្រាកដនៅក្នុងកិច្ចការជាក់ស្តែង។ បរិយាកាសក្លែងធ្វើរបស់ Patronus ផ្តល់នូវជម្រើសមួយ ភ្នាក់ងារសាកល្បងនៅក្នុងសេណារីយ៉ូបើកចំហដែលភស្តុតាងតែមួយគត់នៃភាពជោគជ័យគឺជាការងារដែលបានបញ្ចប់ត្រឹមត្រូវជាជាងចំនួននៅលើតារាងពិន្ទុ។

សម្រាប់អតិថិជនសហគ្រាស ភាពខុសគ្នានោះមានសារៈសំខាន់។ ភ្នាក់ងារសរសេរកូដដែលឆ្លងកាត់ស្តង់ដារ ប៉ុន្តែណែនាំកំហុសដោយស្ងៀមស្ងាត់ទៅក្នុងមូលដ្ឋានកូដផលិតកម្ម ឬភ្នាក់ងារហិរញ្ញវត្ថុដែលបង្គត់តួលេខមិនត្រឹមត្រូវអាចបណ្តាលឱ្យមានការខូចខាតច្រើនជាងពិន្ទុតេស្តទាប។ ដោយចាប់យកការបរាជ័យទាំងនោះនៅក្នុងប្រអប់ខ្សាច់មុនពេលដាក់ពង្រាយ Patronus កំពុងដាក់ការវាយតម្លៃជាតម្រូវការជាមុនសម្រាប់ការជឿទុកចិត្ត មិនមែនជាការគិតក្រោយនោះទេ។

វិធីសាស្រ្តដាច់ដោយឡែកមួយនៅក្នុងវាលដែលមានមនុស្សច្រើន។

សម្រាប់គូប្រជែង Patronus ជឿជាក់ថា វាគឺជាការប្រកួតប្រជែងជាចម្បងជាមួយនឹងក្រុមវាយតម្លៃផ្ទៃក្នុង ដែលមន្ទីរពិសោធន៍ AI បានបង្កើតឡើងរួចហើយ ដើម្បីវាយតម្លៃអាកប្បកិរិយារបស់ភ្នាក់ងារ។ ខណៈពេលដែលក្រុមហ៊ុនទិន្នន័យមនុស្សដូចជា Mercor និង Surge ជួយអ្នកបង្កើតគំរូជាមួយនឹងការពង្រឹងការរៀនសូត្រ Patronus ដំណើរការខុសគ្នាដោយការវាយតម្លៃពីរបៀបដែលភ្នាក់ងារមានឥរិយាបទដោយគ្មានការចូលរួមពីមនុស្ស ធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មការរកឃើញការបរាជ័យដែលតម្រូវឱ្យមានការពិនិត្យមើលដោយដៃដែលមានតម្លៃថ្លៃ។

រង្វង់បង្ហាញទំនុកចិត្តរបស់វិនិយោគិនថាការវាយតម្លៃភ្នាក់ងារនឹងក្លាយជាស្រទាប់គ្រឹះនៃ AI stack ។ នៅពេលដែលភ្នាក់ងារទទួលយកការងារស្វ័យភាពកាន់តែច្រើន ចាប់ពីការកក់ដំណើរកម្សាន្ត រហូតដល់ធ្វើការវិភាគហិរញ្ញវត្ថុ ការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មអាចបង្ហាញថាប្រព័ន្ធទាំងនោះគួរឱ្យទុកចិត្ត មុនពេលពួកវាត្រូវបានដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ កំពុងដាក់ខ្លួនជាអ្នកការពារទ្វារដែលមិនអាចខ្វះបានចំពោះយុគសម័យ AI ភ្នាក់ងារ។

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →