人工智慧平臺 Humata AI：智慧總結回答你的 PDF 檔案問題
簡介
近期，斯坦福生物學研究生、兩次創業者 Cyrus Khajvandi 發現在管理日常工作的同時很難跟上科學研究的進展。意識到這不僅是他一個人的困境，而且 AI 技術越來越普及，Khajvandi 開始開發一個 AI 平臺，用於總結回答檔案（尤其是科學研究檔案）相關問題。這個名為 Humata AI 的平臺於二月份推出，前 Labelbox 創始人 Dan Rasmuson 也加入並擔任 CTO，並迅速獲得了廣泛關注，處理了數百萬頁檔案，擁有數百萬的使用者，並獲得了諸如 Google 的 Gradient Ventures、ARK Invest 和 M13 等投資者的 350 萬美元融資。Khajvandi 在接受 TechCrunch 的電子郵件採訪時表示：“Humata 的使命是透過能夠跨檔案對所有檔案進行提問，給人們和組織提供智慧快速的決策能力。Humata 對於檔案的提問和回答非常簡單。”他還說，“Humata 就像每個檔案的 [OpenAI 的] ChatGPT。”平臺功能
Humata AI 的執行非常簡單。它僅允許使用者就他們的檔案（特別是 PDF 檔案）提問並獲得答案。使用者可以上傳一個或多個 PDF 檔案，在其中提問。Khajvandi 說，客戶不僅包括學術界，還包括法律、石油和天然氣行業以及客戶支援等專業人士。現在像前面提到的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 這樣的聊天機器人也提供檔案分析功能。但是 Khajvandi 認為，由於功能有限且聚焦，Humata 更加固大可靠。他表示：“人們可以向人工智慧提問，並立即從自己的資料中獲得帶有突出引用的答案。這是由於人工智慧的近期進展使得每個工作者都能夠立即獲得對自己問題的答案。”摘要能力和隱私問題
然而人工智慧在總結方面並不一定表現出色。Fast Company 測試了 ChatGPT 的文章總結能力，發現該模型在總結檔案時往往會出錯、漏掉重要內容或者直接捏造檔案中不存在的事實。此外還有明顯的隱私問題。公司和個人使用者可能不願意將他們的檔案上傳到 Humata 的平臺進行處理，尤其是那些包含敏感訊息的檔案。Khajvandi 堅稱 Humata 擁有出色的總結能力，聲稱該公司在“多樣的資料集”上訓練了模型，並對其進行了“嚴格的測試”，以排除偏見。他還表示 Humata 只收集“必要的資料”，並實施了“堅強的保護措施”以防止未經授權的存取。 Khajvandi 補充道：“我們確保知情同意，幫助使用者理解他們所同意的內容。隨著我們人工智慧系統的進步，我們謹慎不會在沒有明確許可的情況下推斷敏感訊息。我們遵守不同地區和文化的法律和道德標準，使 Humata 可以應用於企業。”發展計劃
Humata 現在有成千上萬的付費使用者（或者至少 Khajvandi 這麼宣稱），並計劃將迄今獲得的資本（包括種子輪）用於增強其人工智慧能力、改進使用者體驗並擴大市場份額。“我們選擇現在進行融資，是因為我們看到了對從龐大的企業檔案中提取洞察力的高效 AI 驅動解決方案的不斷增長的需求。” Khajvandi 說，“這些資金將幫助我們開發新功能，完善現有產品，並透過 Humata 利用企業的私人資料，使企業能夠做出更好、更快的決策。”評論與建議
技術優勢和潛在問題
Humata AI 的目標是利用人工智慧技術使人們能夠更快、更聰明地做出決策。相較於其他類似的聊天機器人，Humata 強調其在檔案分析方面的特點和功能的簡單性。然而像 ChatGPT 一樣的自然語言處理模型在摘要能力上仍然存在問題。此外使用者在將檔案上傳至 Humata 平臺時也需要考慮隱私問題。儘管 Khajvandi 強調遵守法律和道德標準以確保保護使用者資料的安全和隱私，但對於某些公司和個人使用者來說這可能還不足以讓他們放心將敏感資料交給 Humata。挑戰與機遇
然而這一挑戰也為 Humata 提供了機遇。如果該平臺能夠進一步加固其摘要能力，消除模型的偏見和錯誤，同時提供更全面和可靠的隱私保護措施，那麼它有潛力成為一個受歡迎且有用的工具。對於學術界、法律行業、石油和天然氣行業等需要處理大量檔案的專業人士來說 Humata 提供了一個潛在的解決方案，幫助他們更高效地處理和總結相關訊息。結論
Humata AI 的推出為處理和總結檔案提供了一種新的解決方案，並利用人工智慧技術使使用者能夠更快、更聰明地作出決策。儘管面臨一些技術和隱私挑戰，但如果增強摘要能力、提供可靠的隱私保護措施以及不斷改進使用者體驗，Humata 有可能成為一個有價值且受歡迎的工具。對於需要處理大量檔案的專業人士和組織來說這個平臺有潛力幫助他們更高效地管理和分析相關內容。Artificialintelligence-智慧化總結回答 PDF 問題
