La IA, cuando funciona bien, puede parecer magia, pero con demasiada frecuencia los sistemas basados en IA no funcionan como deberían: si los datos utilizados para entrenar los modelos no son lo suficientemente profundos, amplios y confiables, cualquier tipo de curva ball puede enviar esta IA en la dirección equivocada. Una startup de Londres llamada Prolific ha construido un sistema que, según dice, puede ayudar a resolver este problema, aprovechando una red de 120.000 participantes humanos para informar y probar modelos de IA. Y como señal de la demanda de sus servicios, Prolific ahora ha recaudado fondos (25 millones de libras esterlinas (32 millones de dólares)) para expandir sus operaciones.
El ciclo fue codirigido por Partech y Oxford Science Enterprises (OSE).
Prolific se fundó en 2014 y ya cuenta entre sus clientes con organizaciones como Google, la Universidad de Stanford, la Universidad de Oxford, el King’s College de Londres y la Comisión Europea, que utilizan su red de participantes para probar nuevos productos y entrenar sistemas de IA en áreas como el seguimiento ocular. , y para determinar si sus aplicaciones de inteligencia artificial humana funcionan como sus creadores pretendían. Hasta ahora, son los ingresos de usuarios como estos los que han ayudado a Prolific a crecer. De hecho, el único dinero que Prolific había recaudado antes de esta ronda fue una ronda inicial de $1,4 millones obtenida después de pasar por YC. (Sí, fue rentable; ya no ahora que está tomando dinero de capital de riesgo e invirtiendo en crecimiento).
«Hemos visto una tracción increíble recientemente y tenemos una gran oportunidad por delante, así que aprovechemos esta nueva financiación para impulsar nuestros esfuerzos y expandir nuestro producto y la lista de participantes mucho más rápido de lo que podríamos haberlo hecho sin ella», Phelim Bradley, el fundador y CEO, le dijo a TechCrunch por correo electrónico.
La empresa fue diseñada inicialmente no para una necesidad específica en el mundo de la IA, sino para un problema general que los investigadores a menudo enfrentan con paneles para cualquier cosa, algo que Bradley identificó en su propio trabajo académico (su formación, antes de Prolific, era en biología). y computación física).
En resumen, es un desafío encontrar muestras representativas completas de personas para responder las preguntas y es casi imposible hacerlo de manera oportuna. El recurso para muchas investigaciones es trabajar con terceros para encontrar participantes, pero esto tiene sus propios inconvenientes, incluida la incapacidad de verificar individuos y seleccionar secciones transversales para garantizar muestras representativas.
En la IA, estos mismos problemas son particularmente agudos: los datos falsos o engañosos son la mosca proverbial en el ungüento que podría hacer o deshacer la forma en que funcionan los sistemas de IA. Dada la amplitud de la aplicación de la IA, o quizás más exactamente, la amplitud de las personas esperanza por un día aplíquelo – consígalo todo
La solución que Bradley identificó para este problema era bastante simple en concepto, si no en la implementación real: crear una mejor manera de encontrar panelistas.
Al principio, dijo, la empresa se acercaba a las personas de manera proactiva, yendo a eventos y otros lugares para encontrarlas. «Por lo general, hicimos cosas que ‘no escalaron'», dijo Bradley. «Pero después de alcanzar una masa crítica, la mayoría de los asistentes nos descubrieron de boca en boca a través de la experiencia positiva del usuario». Al pagarles a estos participantes voluntarios independientes un mínimo de $6-8 por hora, pero generalmente más, Prolific dice que les ha pagado unos $100 millones hasta la fecha.
Dijo que Prolific se esfuerza por mantener el grupo de 120.000 usuarios relativamente incluso en lo que respecta a la demografía. Y también ha creado herramientas, que incluyen más de 300 filtros basados en datos del censo y otras fuentes, para que sus clientes puedan delimitar mejor lo que buscan.
Irónicamente, la empresa no está utilizando la IA por sí misma para resolver un problema crítico en el mundo de la IA. “Actualmente estamos enfocados en proporcionar HI (inteligencia humana) para ayudar a mejorar la IA”, dijo.
Y si bien hay muchas sinergias entre lo que Prolific ha construido para satisfacer una necesidad en el mercado de IA y necesidades más amplias en el mundo de la investigación, no hay planes para expandir su red para trabajar más allá de las aplicaciones de IA, dijo Bradley.
Dicho esto, parece obvio que empresas como Amazon (que proporciona Mechanical Turk a los clientes que necesitan probadores humanos), Nielsen y YouGov, sin mencionar a los grandes actores en la construcción de modelos de lenguaje como OpenAI, podrían intentar establecerse en este espacio. Por ahora, compañías como Attest y Scale AI son quizás sus competidores más cercanos.
«Prolific ha construido una plataforma en línea increíblemente poderosa para la investigación», dijo Omri Benayoun, socio general de Partech, en un comunicado. «Sus raíces académicas significan que ha aplicado los más altos estándares de calidad, mientras que su experiencia técnica aporta innovación que la diferencia de cualquier otra cosa. Donde otros confían en métodos de reclutamiento manual, Prolific ha construido una infraestructura de investigación que cubre todo, desde el reclutamiento y la investigación de antecedentes de los participantes hasta la integración herramientas de investigación Prolific está preparado para capturar el liderazgo mundial en la academia y también está en una posición única para contribuir al desarrollo de la IA.