Prolific 籌集了 3200 萬美元,使用其 12 萬人的網路來訓練和壓力測試 AI 模型
AI、資料與問題
當 AI 執行良好時,它可以讓人感到神奇,但太多時候基於 AI 的系統並不如人們期望的那樣執行。如果用於訓練模型的資料不夠深入、廣泛和可靠,任何一個不符合預期的因素都可能使 AI 朝錯誤的方向發展。倫敦的新創公司 Prolific 建立了一個系統,它相信可以透過利用一個由 12 萬名人類參與者組成的網路來提供反饋並對 AI 模型進行壓力測試,以解決這個問題。並且,Prolific 籌集到了 2500 萬英鎊(3200 萬美元)的資金,擴大其業務。這輪融資由 Partech 和牛津科學企業(OSE)共同投資。
Prolific 的服務和客戶
Prolific 成立於 2014 年,已經擁有 Google、斯坦福大學、牛津大學、倫敦國王學院和歐洲委員會等組織作為其客戶。它利用參與者網路來測試新產品、在眼動追蹤等領域培訓 AI 系統,並確保人機介面的 AI 應用是否按照其建立者的意圖執行。迄今為止,正是類似這些使用者帶來的收入幫助了 Prolific 的增長。實際上在此輪融資之前,Prolific 只籌集到了一筆 140 萬美元的種子輪資金(畢竟它已經成為一家盈利公司;現在他們接受了風險投資,並投資於業務增長)。
Prolific 的由來
最初,公司的創始人和執行長菲利姆·布拉德利(Phelim Bradley)建立 Prolific 並不是出於 AI 領域的特定需求,而是源於研究者在面向問題的研究中經常遇到的一個普遍問題。簡單來說找到全面的樣本人群來回答問題是一個挑戰,而要在合理的時間內完成這一點幾乎是不可能的。許多研究者的解決辦法是與第三方合作來招募參與者,但這也有缺點,包括無法取證個體身份和選擇代表性樣本。
AI 資料問題的解決辦法
在 AI 領域,這些問題尤其嚴重:虛假或具有誘導性的資料是可能影響 AI 系統工作的關鍵問題。布拉德利找到的解決辦法在概念上相當簡單,但在實際執行上並不簡單:建立一種更好的參與者招募方式。在早期,他表示公司主動接觸人們,參加各種活動尋找參與者。“我們通常做的事情都是‘不可擴充套件的’,”布拉德利說。“但是在達到臨界質量之後,多數參與者是透過口碑傳播來理解我們,因為人們對我們的積極使用者體驗印象深刻。”Prolific 支付這些自願參與者每小時至少 6-8 美元的報酬,但通常更高。迄今為止,Prolific 支付給參與者的報酬總額已達到 1 億美元。布拉德利表示 Prolific 努力確保這 12 萬名參與者在人口統計方面相對均衡。此外它還建立了超過 300 個基於人口普查資料和其他來源的篩選工具,以便讓客戶更好地調整他們的需求。
Prolific 的局限和競爭對手
具有諷刺意味的是,Prolific 自己沒有使用 AI 來解決 AI 領域內的一個關鍵問題。布拉德利說:“我們當前的焦點是提供 HI(人力智慧)以幫助改進 AI。”盡管 Prolific 在解決 AI 市場需求和研究領域的廣泛需求方面具有很多協同效應,但布拉德利表示他們沒有計劃將其網路擴充套件到超越 AI 應用領域。然而像亞馬遜(提供機械土耳其服務給需要人工測試者的客戶)、尼爾森和 YouGov,更不用說語言模型構建的大型公司(如 OpenAI)等,都有可能進入這個領域。就當前而言,Attest 和 Scale AI 可能是 Prolific 最接近的競爭對手。“Prolific 為研究建立了一個非常強大的線上平臺,”Partech 的常務合夥人奧姆裏·貝納約恩(Omri Benayoun)在一份宣告中表示。“它植根於學術界,這意味著它對質量擁有最高標準,同時其技術專長也創新突出,使它與其他任何相關領域的產品相比顯得獨特。與其他依賴手動招募方法的公司不同,Prolific 建立了一個研究基礎設施,包括參與者的招募和審核以及研究工具的整合。Prolific 具備在學術界全球佔領領導地位的潛力,並且也非常適合促進 AI 的發展。”。
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