Patronus AI, kampuni inayoanzisha ambayo huunda mazingira ya kidijitali yaliyoigwa ili kutathmini mawakala wanaojiendesha wa AI, imechangisha $50 milioni katika mzunguko wa Msururu B kama mahitaji ya ongezeko la kuaminika la majaribio ya wakala. Raundi hiyo iliongozwa na Greenfield Partners kwa ushiriki kutoka Notable Capital, Lightspeed, Datadog, na Samsung, TechCrunch iliripoti, na kufikisha jumla ya ufadhili wa kampuni hiyo kufikia $70 milioni.
Tatizo Jipya: Mawakala Wanaotumia Njia za Mkato For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.
Kadiri mawakala wa AI wanavyobadilika kutoka kwa kujibu maswali hadi kutekeleza kwa uhuru kazi ngumu, za hatua nyingi, watoa huduma wa mfano na waanzishaji wa ujenzi mawakala kama hao wanahitaji uhakikisho kwamba mifumo itafanya kazi kwa uaminifu katika anuwai ya matukio. Maabara za AI mara nyingi hutumia alama kuonyesha umahiri wa modeli, lakini alama ya juu kwenye alama inayolengwa na wakala haithibitishi kuwa AI inaweza kukamilisha kazi za ulimwengu halisi kwa usahihi.
Pengo hilo ndipo Patronus AI analenga. Ilianzishwa mwaka wa 2023 na watafiti wa zamani wa Meta AI Anand Kannappan na Rebecca Qian, kampuni hiyo yenye makao yake mjini San Francisco inaunda kile inachokiita "miundo ya ulimwengu wa kidijitali," nakala za tovuti na mifumo ya ndani ambayo mawakala hujaribiwa baada ya mafunzo. Mawakala hutathminiwa kwa kutumia mafunzo ya kuimarisha, ambayo mara kwa mara huthawabisha kukamilika kwa kazi na kuadhibu makosa.
Kukopa Kutoka kwa Magari Yanayojiendesha
Kampuni hiyo inalinganisha mbinu yake na jinsi Waymo alivyofunza magari yanayojiendesha, kwanza kujenga ulimwengu wa sanisi ili kupima magari dhidi ya hatari adimu kama vile hali mbaya ya hewa au mtoto kukimbia baada ya mpira. Tofauti kuu na mawakala wa AI ni kwamba wao huwa na njia za mkato, ambayo inamaanisha wanashindwa kukamilisha kazi kwa usahihi hata wakati wanaonekana kufaulu.
"Patronus ni mzuri sana katika kugundua udukuzi na kuhakikisha kuwa wanawajibisha wanamitindo," Glenn Solomon, mkurugenzi mkuu wa Notable Capital alisema. Solomon alielezea mahitaji ya mazingira yaliyoigwa ya kampuni kuwa karibu kutosheka. Takriban kila maabara ya AI ya mipakani na waanzishaji wengi wanaoibuka sasa ni wateja, na mapato ya Patronus yameongezeka mara 15 katika mwaka uliopita.
Kupanua Zaidi ya Kazi Zinazoweza Kuthibitishwa
Kwa sasa Patronus hutoa ulimwengu wake wa kidijitali ulioiga kwa uhandisi wa programu na fedha, vikoa viwili ambapo matokeo ni rahisi kuthibitishwa. Lakini kampuni inaona hizi kama mwanzo tu. "Leo tunazingatia sana matatizo ambayo yanaweza kuthibitishwa, matatizo ambayo unaweza kuangalia na kuthibitisha mara moja, lakini kuna maeneo mengi zaidi ambayo hayawezi kuthibitishwa au vigumu sana kuthibitisha," Kannappan alisema.
Matarajio ni kujenga mazingira ya kutosha kuwajaribu mawakala katika upeo mrefu. "Tunataka kuweza kuunda mazingira ambayo unaweza kutumia wakala ambaye anaweza kufanya kazi kwa saa 10 au siku 10 au wiki 10," Kannappan alisema. Kwa sababu michakato inaweza kuthibitishwa haimaanishi kuwa ni rahisi, na uwezo wa kupata wakala ambaye hafanyi kazi kwa muda wa siku nzima ni msingi wa pendekezo la thamani la kampuni.
Ufadhili huo pia unafika huku tasnia pana ya AI ikikabiliana na jinsi ya kupima maendeleo. Alama za ulinganifu zimekuwa sarafu inayoshindaniwa, huku wakosoaji wakihoji kuwa miundo inaweza kuboreshwa kwa majaribio mahususi ya mchezo bila kuboreshwa kikweli katika majukumu halisi. Mazingira yaliyoigwa ya Patronus yanatoa mbadala, mawakala wa majaribio katika hali zisizo wazi ambapo uthibitisho pekee wa mafanikio ni kazi iliyokamilishwa kwa usahihi badala ya nambari kwenye ubao wa wanaoongoza.
Kwa wateja wa biashara, tofauti hiyo ni muhimu. Wakala wa usimbaji ambaye hupitisha kipimo lakini analeta hitilafu kimyakimya kwenye msingi wa msimbo wa uzalishaji, au wakala wa fedha ambaye hufanya takwimu kimakosa, anaweza kusababisha uharibifu mkubwa zaidi kuliko matokeo ya chini ya mtihani yangependekeza. Kwa kupata hitilafu hizo katika kisanduku cha mchanga kabla ya kupelekwa, Patronus anaweka tathmini kama sharti la kuaminiwa, na si mawazo ya baadaye.
Mbinu Tofauti Katika Uga Uliosongamana
Kuhusu wapinzani, Patronus anaamini kuwa kimsingi inashindana dhidi ya timu za tathmini za ndani ambazo maabara za AI tayari zimeunda kutathmini tabia ya wakala. Ingawa makampuni ya data ya binadamu kama vile Mercor na Surge watengenezaji vielelezo vya usaidizi kwa kujifunza kwa uimarishaji, Patronus hufanya kazi kwa njia tofauti kwa kutathmini jinsi mawakala wanavyotenda bila kuhusika kwa binadamu, na kufanyia uchunguzi kiotomatiki mapungufu ambayo yangehitaji ukaguzi wa gharama kubwa wa mikono.
Mzunguko huu unaashiria imani ya mwekezaji kwamba tathmini ya wakala itakuwa safu ya msingi ya safu ya AI. Kadiri mawakala wanavyochukua kazi ya uhuru zaidi, kutoka kwa safari za kuweka nafasi hadi kufanya uchanganuzi wa kifedha, waanzishaji wanaoweza kudhibitisha mifumo hiyo ni ya kuaminika, kabla ya kutumwa, wanajiweka kama walinzi wa lazima kwa enzi ya AI ya mawakala.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
