\nSztuczna inteligencja jest obecnie wsz\u0119dzie, po cichu kszta\u0142tuj\u0105c wszystko, od sposobu, w jaki piszemy e-maile, po krytyczne decyzje w opiece zdrowotnej i finansach. Ale w miar\u0119 jak sztuczna inteligencja staje si\u0119 coraz bardziej wpleciona w codzienne \u017cycie, jej wady - takie jak halucynacje (te wiarygodnie brzmi\u0105ce, ale ca\u0142kowicie b\u0142\u0119dne odpowiedzi), utrzymuj\u0105ce si\u0119 uprzedzenia i zbli\u017caj\u0105ce si\u0119 zagro\u017cenie wyciekiem danych - zacz\u0119\u0142y wydawa\u0107 si\u0119 o wiele bardziej osobiste i ryzykowne.\n<\/p>\n
\nW tym miejscu Hirundo wkracza z czym\u015b naprawd\u0119 innym. Startup z siedzib\u0105 w Tel Awiwie w\u0142a\u015bnie pozyska\u0142 $8 milion\u00f3w finansowania zal\u0105\u017ckowego, aby poradzi\u0107 sobie z tymi b\u00f3lami g\u0142owy zwi\u0105zanymi ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105, przy wsparciu Maverick Ventures Israel i silnej \u0142awce innych inwestor\u00f3w. Zamiast bez ko\u0144ca dostraja\u0107 modele lub filtrowa\u0107 z\u0142e wyniki, Hirundo jest pionierem czego\u015b, co nazywa si\u0119 \u201coduczaniem maszyn\u201d.\u201d\n<\/p>\n
\nOduczanie maszyn jest tym, na co wygl\u0105da - uczeniem sztucznej inteligencji, by zapomina\u0142a o rzeczach, kt\u00f3rych nie powinna wiedzie\u0107 lub zachowaniach, kt\u00f3rych nie chcemy, by powtarza\u0142a. Wyobra\u017a sobie, \u017ce dajesz swojemu modelowi AI ukierunkowan\u0105 amnezj\u0119 na z\u0142e nawyki, wra\u017cliwe informacje lub niepo\u017c\u0105dane uprzedzenia - po tym, jak zosta\u0142 ju\u017c przeszkolony i wdro\u017cony. Nie trzeba zaczyna\u0107 od zera ani podejmowa\u0107 d\u0142ugiego procesu przekwalifikowania. To troch\u0119 jak neurochirurgia: platforma identyfikuje dok\u0142adne parametry wewn\u0105trz modelu, kt\u00f3re powoduj\u0105 problemy, a nast\u0119pnie usuwa je z chirurgiczn\u0105 precyzj\u0105, utrzymuj\u0105c wszystko inne w p\u0142ynnym dzia\u0142aniu.\n<\/p>\n
\nMa to najwi\u0119ksze znaczenie w miejscach, w kt\u00f3rych b\u0142\u0119dy sztucznej inteligencji mog\u0105 prowadzi\u0107 do czego\u015b wi\u0119cej ni\u017c tylko zamieszania - na przyk\u0142ad w briefach prawnych, poradach zdrowotnych lub zaleceniach finansowych. Halucynacje w tych dziedzinach s\u0105 nie tylko dziwne - mog\u0105 oznacza\u0107 procesy s\u0105dowe lub nadszarpni\u0119te zaufanie. Podej\u015bcie Hirundo oznacza, \u017ce organizacje mog\u0105 zaj\u0105\u0107 si\u0119 tymi zagro\u017ceniami bezpo\u015brednio wewn\u0105trz sztucznej inteligencji, wykorzeniaj\u0105c przyczyny, a nie tylko \u0142ataj\u0105c objawy. Wczesne pilota\u017ce w bran\u017cach takich jak bankowo\u015b\u0107, zdrowie, a nawet obrona ju\u017c teraz obserwuj\u0105 modele, kt\u00f3re daj\u0105 bardziej wiarygodne, mniej ryzykowne wyniki.\n<\/p>\n
\nCo wi\u0119cej, technologia Hirundo zosta\u0142a stworzona z my\u015bl\u0105 o skalowaniu. Automatycznie rozpoznaje b\u0142\u0119dnie oznaczone dane i dziwne warto\u015bci odstaj\u0105ce, \u015bledzi korzenie dziwnych zachowa\u0144 i pozwala zespo\u0142om czy\u015bci\u0107 modele AI - na \u017cywo i cz\u0119sto w jednym kroku. Nie ma \u017cadnych zak\u0142\u00f3ce\u0144 w obecnych systemach i przep\u0142ywach pracy. Dzia\u0142a na r\u00f3\u017cnych typach danych, obs\u0142uguje zar\u00f3wno modele generatywne, jak i niegeneratywne, i mo\u017ce by\u0107 wdra\u017cany w dowolny spos\u00f3b, w zale\u017cno\u015bci od potrzeb firm dbaj\u0105cych o bezpiecze\u0144stwo: jako narz\u0119dzie SaaS, we w\u0142asnej chmurze prywatnej, a nawet w zamkni\u0119tych, hermetycznych \u015brodowiskach, kt\u00f3re nigdy nie dotykaj\u0105 publicznego Internetu.\n<\/p>\n
\nZa kulisami stoj\u0105 za\u0142o\u017cyciele \u0142\u0105cz\u0105cy akademick\u0105 si\u0142\u0119 i praktyczn\u0105 wiedz\u0119 techniczn\u0105: Ben Luria, Michael Leybovich i profesor Oded Shmueli. Dzi\u0119ki g\u0142\u0119bokiemu do\u015bwiadczeniu w dziedzinie informatyki, bezpiecze\u0144stwa danych i sztucznej inteligencji na du\u017c\u0105 skal\u0119, s\u0105 oni dobrze przygotowani do kierowania rozmow\u0105 na temat zaufania i niezawodno\u015bci sztucznej inteligencji.\n<\/p>\n
\nNic wi\u0119c dziwnego, \u017ce inwestorzy zwracaj\u0105 na to uwag\u0119. \u201cHirundo podejmuje jedno z najpilniejszych wyzwa\u0144 sztucznej inteligencji - upewniaj\u0105c si\u0119, \u017ce systemy te nie tylko brzmi\u0105 przekonuj\u0105co, ale s\u0105 oparte na prawdzie, a nie na dyskryminacji lub niebezpiecznych danych\u201d - powiedzia\u0142 Yaron Carni z Maverick Ventures. Poniewa\u017c \u015bwiat technologii budzi si\u0119 do faktu, \u017ce zaufanie do sztucznej inteligencji nie podlega negocjacjom, wizja Hirundo dotycz\u0105ca oduczania maszyn po treningu wydaje si\u0119 nie tylko aktualna, ale i konieczna.\n<\/p>\n
\nW miar\u0119 jak AI rozszerza sw\u00f3j zasi\u0119g na coraz bardziej wra\u017cliwe domeny, jasne jest, \u017ce sprawienie, by AI \u201czapomnia\u0142a\u201d o swoich b\u0142\u0119dach, mo\u017ce by\u0107 r\u00f3wnie wa\u017cne, jak uczenie jej nowych rzeczy. Podej\u015bcie Hirundo wskazuje na przysz\u0142o\u015b\u0107, w kt\u00f3rej modele AI mog\u0105 by\u0107 zar\u00f3wno pot\u0119\u017cne, jak i niezawodne - kluczowy skok dla ka\u017cdego, kto polega na tej technologii.\n<\/p>\n