人工智慧新創公司在 Y Combinator 2024 冬季批次中脫穎而出
人工智慧風投劇增
根據 Kyle Wiggers 的報導，盡管初創投資整體呈現下滑趨勢，但去年人工智慧領域的融資卻節節攀升。從 2022 年到 2023 年，生成式人工智慧的資金更是翻了近八倍，達到了 252 億美元，幾乎成倍增長。這便是 Y Combinator 2024 冬季 Demo Day 上人工智慧新創公司傲視群倫的原因。據 YC 官方新創公司目錄所示，Y Combinator 2024 冬季批次共有 86 家人工智慧新創公司，幾乎是 2023 年批次的兩倍，接近 2021 年的三倍。可以稱之為泡沫或炒作，但無可否認，當前的科技熱點就在於人工智慧。精選 AI 新創公司
我們在去年也曾如此做，仔細研究了最新的 Y Combinator 批次，並挑選出一些最具有吸引力的 AI 新創公司。每一家公司之所以受到關注，原因可以是多方面的，無論是因為他們的技術、市場潛力，抑或是創始人的背景。Hazel：自動化政府合同流程
Hazel 的創始人哈澤爾·陳（前 Palantir 員工）和艾爾頓·洛斯納（前波士頓顧問公司員工）主張，政府合同流程當前過於繁瑣。合同散佈於成千上萬個不同的網站上，且可能涉及數百頁重疊的法規。單單美國聯邦政府每年就簽署了超過 1100 萬份合同。對這些標單的回應可能需要整個業務部門的支援，外部顧問和律師事務所的協助。陳和洛斯納提出的解決方案是利用人工智慧來自動化政府合同的尋找、起草和遵從流程。使用 Hazel，使用者可以匹配到潛在的合同，根據標單和公司訊息生成起草回應，建立待辦事項清單以及自動執行合規檢查。我對於 Hazel 生成的回應和檢查的一致性持保留態度，但如果它們接近準確的話，就能夠節省大量的時間和精力，使中小企業有機會爭取到每年價值數千億美元的政府合同。
Andy AI：簡化家庭護理
Andy AI 的創始人查天天（曾在維萊公司工作）、馬克斯·阿赫特羅夫（前蘋果工程師）理解到家庭護士面臨大量檔案工作。根據一項研究，護士們有超過三分之一的時間用於檔案工作，這降低了他們在照料患者上的時間，也導致了疲憊。為了幫助簡化護士的檔案工作負擔，他們創辦了 Andy AI，這是一個由人工智慧提供支援的抄寫工具，可以捕捉並轉錄病人存取的口述細節並生成電子病歷。正如其他人工智慧提供的轉錄工具一樣，存在著偏見的風險，例如對於一些護士和患者的口音和詞彙選擇不適用。而且從競爭的角度來看，Andy 並不是市場上的第一個同類產品，競爭對手包括 DeepScribe、Heidi Health、Nabla 和亞馬遜的 AWS HealthScribe。但隨著醫療服務日益轉向家居，對於像 Andy AI 這樣的應用程式的需求可能會增加。
Precip：智慧天氣預報
Precip 是一個由傑西·沃爾瑪提出的人工智慧天氣預報平臺，他在建立農場日誌公司 FarmLogs 後有了這個想法。他與 FarmLogs 的首席資料科學家山姆·皮爾斯·洛拉和邁克爾·亞舍共同打造了 Precip 。Precip 提供降雨量等預測分析，例如估算過去數小時至數天內在特定地理區域的降雨量。沃爾瑪聲稱，Precip 可以為美國任何地點提供「高精度」的預測，並且可以預測未來七天的天氣狀況。那麼降水量指標和警報的價值究竟在哪裡呢？沃爾瑪表示農民可以使用它們來跟蹤作物生長，建築公司可以參考它們來安排工人，公用事業公司則可以利用它們來預測服務中斷等情況。一位運輸客戶每天都會檢視 Precip 以避免惡劣的駕駛條件，沃爾瑪稱。當然天氣預測應用程式並不少見。但是像 Precip 這樣的人工智慧應用承諾使預測更準確－如果人工智慧確實堪信的話。
Maia：AI 助力夫妻關係
麥亞·克萊爾·威裏（華頓商學院的 MBA 學生）在修讀碩士學位時推出了夫妻輔導專案。這一經歷讓她開始探索更加科技前沿的交往和治療方式，最終誕生了 Maia。麥亞是由她和 Google 研究科學家拉爾夫·馬共同創立的，旨在利用人工智慧給夫妻提供指導，以建立更加牢固的關係。在 Maia 的 Android 和 iOS 應用程式中，夫妻可以在群組聊天中相互傳送訊息，並回答每日問題，比如他們認為需要克服的挑戰、過往痛點和感謝的事物清單。Maia 打算透過提供由治療師製定的方案和無約束的訊息來賺錢（Maia 通常約束了夥伴之間的文字數，這點如果你問我，實在是令人沮喪的任意約束，但事情就是這樣）。麥亞和馬都來自離婚家庭，他們表示曾與一位關係專家合作，給 Maia 體驗做了鑑定。
在我心目中存在著一些問題，包括 Maia 的關係科學是否夠成熟以及它是否能在夫妻應用程式這個龐大競爭領域中脫穎而出。我們還需要時間來見證這一切。
Datacurve：提供專業資料的生成 AI
像 ChatGPT 這樣的生成式人工智慧應用程式的核心是 AI 模型，它們是透過從網路上的大量資料集合中訓練而來的，包括來自電子書、社交媒體帖子和個人部落格的公共和專有資料。但其中一部分資料在法律和道德上存在問題，更不用說其他問題。如果你問瑟琳娜·蓋和查利·李，她們會告訴你這些問題主要在於資料的獲取和使用上的不當。蓋和李共同創立了 Datacurve，為生成式人工智慧模型提供「專家級質量」的資料。具體而言，Datacurve 提供一個遊戲化的標註平臺，支付工程師解決編碼挑戰，這有助於 Datacurve 提供出售的訓練資料集。蓋和李表示這些資料集可以用於為編碼最佳化、程式碼生成、偵錯、UI 設計等方面訓練模型。這確實是一個有趣的想法。但 Datacurve 的成功將取決於它的資料集有多少是經過精心策劃的以及它是否能激勵足夠的開發人員來不斷改進和完善它們。
在本文中，我們對 Y Combinator 2024 冬季批次的一些 AI 新創公司做出了簡要介紹。從政府合同流程自動化、家庭護理的檔案工作簡化，到智慧天氣預報和夫妻關係的 AI 支援等領域，這些新創公司的出現為我們展示了人工智慧在各個產業中的應用和潛力。隨著科技的不斷進步，這些新創公司的發展也將成為我們關注的焦點。
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