تجمع شركة Prolific مبلغ 32 مليون دولار لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واختبار الإجهاد باستخدام شبكتها المكونة من 120 ألف شخص
عندما يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل جيد ، يمكن أن يشعر بالسحر ، ولكن في كثير من الأحيان لا تعمل الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي كما ينبغي: إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب النماذج ليست عميقة وواسعة وموثوقة بما فيه الكفاية ، فإن أي نوع من الكرة المنحنية يمكن أن أرسل ذلك الذكاء الاصطناعي في الاتجاه الخاطئ. قامت شركة ناشئة في لندن تدعى Prolific ببناء نظام تعتقد أنه يمكن أن يساعد في تجنب هذه المشكلة ، من خلال الاستفادة من شبكة من 120.000 مشارك بشري للإبلاغ عن نماذج الذكاء الاصطناعي واختبار الإجهاد. وفي إشارة إلى الطلب على خدماتها ، جمعت Prolific الآن بعض التمويل – 25 مليون جنيه إسترليني (32 مليون دولار) – لتوسيع عملياتها.
شارك في قيادة الجولة بارتيك ومؤسسة أوكسفورد للعلوم (OSE).
تأسست Prolific في عام 2014 وتضم بالفعل مؤسسات مثل Google وجامعة ستانفورد وجامعة أكسفورد وكينغز كوليدج لندن والمفوضية الأوروبية من بين عملائها ، وذلك باستخدام شبكة من المشاركين لاختبار المنتجات الجديدة وتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل تتبع العين ، ولتحديد ما إذا كانت تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تواجه الإنسان تعمل بالشكل الذي يريده منشئوها. حتى الآن ، كانت الأرباح من مستخدمين مثل هؤلاء هي التي ساعدت Prolific على النمو. في الواقع ، كانت الأموال الوحيدة التي جمعتها Prolific قبل هذه الجولة عبارة عن جولة أولية بقيمة 1.4 مليون دولار حصلت عليها بعد المرور عبر YC. (نعم ، كان مربحًا ؛ لم يعد الآن يأخذ أموال رأس المال الاستثماري ويستثمر في النمو).
فيليم قال برادلي ، المؤسس والرئيس التنفيذي ، عبر البريد الإلكتروني إلى TechCrunch.
تم تصميم الشركة في البداية ليس بسبب حاجة محددة في عالم الذكاء الاصطناعي ، ولكن من مشكلة عامة يواجهها الباحثون غالبًا مع لوحات لأي شيء ، شيء حدده برادلي في عمله الأكاديمي (خلفيته ، قبل Prolific ، كانت في مجال الحوسبة) علم الأحياء والفيزياء).
باختصار ، من الصعب العثور على مقاطع عرضية شاملة من الأشخاص للرد على الأسئلة ، ويكاد يكون من المستحيل القيام بذلك في الوقت المناسب. يتمثل اللجوء في العديد من الأبحاث في العمل مع أطراف ثالثة لمصدر المشاركين ، ولكن هذا له عيوبه الخاصة ، بما في ذلك عدم القدرة على التحقق من الأفراد واختيار المقاطع العرضية لضمان عينات تمثيلية.
في الذكاء الاصطناعي ، تعتبر هذه المشكلات نفسها حادة بشكل خاص: البيانات الخاطئة أو المضللة هي الذبابة المثلية التي يمكن أن تجعل أو تكسر طريقة عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي. بالنظر إلى مدى انتشار تطبيق الذكاء الاصطناعي – أو ربما بشكل أكثر دقة ، مدى انتشار الناس يأمل ليوم واحد طبقيه – الحصول على كل ذلك
كان الحل الذي حدده برادلي لإصلاحه واضحًا إلى حد ما من حيث المفهوم ، إن لم يكن التنفيذ الفعلي: بناء طريقة أفضل لتحديد مصادر أعضاء اللجنة.
قال إنه في الأيام الأولى ، كانت الشركة تقترب بشكل استباقي من الناس ، وتذهب إلى الأحداث وأماكن أخرى للعثور عليهم. قال برادلي: “لقد قمنا عمومًا بأشياء” لم يتم قياسها “. “ولكن بعد أن وصلنا إلى الكتلة الحرجة ، اكتشفنا معظم المشاركين لنا من خلال الحديث الشفهي نتيجة لتجربة المستخدم الإيجابية.” دفع هؤلاء المتطوعين المشاركين المستقلين ما لا يقل عن 6 إلى 8 دولارات في الساعة ، ولكن عادةً ما يكون أكثر ، تقول Prolific أنها دفعت حوالي 100 مليون دولار لهم حتى الآن.
وقال إن Prolific يعمل على الحفاظ على مجموعة من 120.000 مستخدم نسبيًا حتى عندما يتعلق الأمر بالتركيبة السكانية. ولديها أيضًا أدوات مبنية – بما في ذلك أكثر من 300 مرشح استنادًا إلى بيانات التعداد ومصادر أخرى – بحيث يمكن لعملائها ضبط ما يبحثون عنه بشكل أفضل.
من المفارقات أن الشركة لا تستخدم الذكاء الاصطناعي نفسه لحل مشكلة حرجة في عالم الذكاء الاصطناعي. قال: “نحن نركز حاليًا على توفير الذكاء البشري (HI) للمساعدة في تحسين الذكاء الاصطناعي”.
وقال برادلي إنه على الرغم من وجود الكثير من أوجه التآزر بين ما قامت شركة Prolific ببنائه لتلبية الحاجة في سوق الذكاء الاصطناعي ، والاحتياجات الأوسع في عالم البحث ، فلا توجد خطط لتوسيع شبكتها لتعمل خارج تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك ، يبدو أنه من غير المنطقي أن شركات مثل Amazon (التي توفر ترك الميكانيكية للعملاء الذين يحتاجون إلى مختبرين بشريين) ، و Nielsen و YouGov ، ناهيك عن اللاعبين الكبار في بناء النماذج اللغوية مثل OpenAI ، قد تحاول الانتقال إلى هذا الفضاء. في الوقت الحالي ، من المحتمل أن تكون الشركات مثل Attest و Scale AI أقرب منافسيها.
قال عمري بنعيون ، الشريك العام في بارتيك ، في بيان: “لقد أنشأت شركة Prolific منصة بحثية قوية للغاية على الإنترنت”. “تعني جذورها في الأوساط الأكاديمية أنها طبقت أعلى المعايير على الجودة ، في حين أن خبرتها الفنية تجلب الابتكار الذي يميزها عن أي شيء آخر هناك. حيث يعتمد الآخرون على طرق التوظيف اليدوية ، قامت شركة Prolific ببناء بنية تحتية بحثية تغطي كل شيء بدءًا من تجنيد المشاركين وفحصهم وحتى تكامل أدوات البحث. Prolific مهيأ لقهر الريادة العالمية في الأوساط الأكاديمية وهو أيضًا في وضع مثالي للمساعدة في تطوير الذكاء الاصطناعي. “
