تيروندو تجمع 8 ملايين دولار لمواجهة هلوسات الذكاء الاصطناعي من خلال إعادة تعلم الآلة

Hirundo، أول شركة ناشئة مكرسة لإعادة تعلم الآلة، جمعت 8 ملايين دولار في التمويل الأولي لمواجهة بعض التحديات الأكثر إلحاحًا في الذكاء الاصطناعي: الهلوسات والتحيزات والضعف في البيانات المدمجة. قاد الجولة Maverick Ventures Israel مع مشاركة من SuperSeed و Alpha Intelligence Capital و Tachles VC و AI.FUND و Plug and Play Tech Center.

جعل الذكاء الاصطناعي ينسى: وعد إعادة تعلم الآلة

على عكس أدوات الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تركز على تعديل أو تصفية مخرجات الذكاء الاصطناعي، فإن الابتكار الأساسي لشركة Hirundo هو إعادة تعلم الآلة – تقنية تسمح للنماذج الذكية “بالنسيان” المعرفة أو السلوكيات المحددة بعد تدريبها. هذه الطريقة تمكن الشركات من إزالة الهلوسات والتحيزات والبيانات الشخصية أو الملكية والضعف من النماذج الذكية المُستخدمة بدون إعادة تدريبها من البداية. يمكن أن تستغرق إعادة تدريب النماذج الكبيرة أسابيع وملايين الدولارات؛ توفر شركة Hirundo بديلاً أكثر كفاءة.

تُشبه شركة Hirundo هذه العملية بـ جراحة الذكاء الاصطناعي: تحدد الشركة بدقة مكان وجود المخرجات غير المرغوب فيها في معلمات النموذج وتزيلها بدقة، مع الحفاظ على الأداء. تمكن هذه التقنية الجذرية الشركات من تصحيح النماذج في بيئات الإنتاج ونشر الذكاء الاصطناعي بثقة أكبر.

لماذا هلوسات الذكاء الاصطناعي خطيرة للغاية

هلوسات الذكاء الاصطناعي تشير إلى عادة النموذج في توليد المعلومات الكاذبة أو المضللة التي تبدو معقولة أو حتى واقعية. هذه الهلوسات مشكلة خاصة في بيئات الشركات، حيث يمكن أن تؤدي القرارات التي تستند إلى معلومات خاطئة إلى التعرض القانوني والأخطاء التشغيلية وتلف السمعة. أظهرت الدراسات أن 58 إلى 82٪ من “الحقائق” التي تم توليدها بواسطة الذكاء الاصطناعي للاستفسارات القانونية تحتوي على نوع من الهلوسات.

على الرغم من الجهود المبذولة لتقليل الهلوسات باستخدام الحواجز أو التعدين الدقيق، فإن هذه الطرق غالبًا ما تخفي المشاكل بدلاً من إزالتها. تعمل الحواجز مثل المرشحات، وغالبًا ما يفشل التعدين الدقيق في إزالة السبب الجذري – خاصة عندما تكون الهلوسة مدفونة глубоко في أوزان النموذج المُتعلم. تذهب شركة Hirundo إلى أبعد من ذلك من خلال إزالة السلوك أو المعرفة من النموذج نفسه.

منصة قابلة للتطوير لأي مجموعة من الذكاء الاصطناعي

تم بناء منصة شركة Hirundo للгиب والتطوير على مستوى الشركات. تدمج مع أنظمة التوليد وغير التوليد عبر مجموعة واسعة من أنواع البيانات – اللغة الطبيعية، الرؤية، الرادار، ليدار، الجداول، الكلام، والزمن. تكتشف المنصة تلقائيًا العناصر المُسمى بشكل خاطئ، والخارجين عن المألوف، والغامض في بيانات التدريب. ثم تسمح للمستخدمين بتصحيح مخرجات معيبة محددة وتتبعها إلى بيانات تدريب معيبة أو سلوكيات مُتعلمة، والتي يمكن إعادة تعلمها على الفور.

كل هذا يتم بدون تغيير في سير العمل. يمكن تشغيل نظام شركة Hirundo المُعتمد من قبل SOC-2 عبر السحابة العامة (SaaS) أو السحابة الخاصة (VPC) أو حتى على الموقع المحلي المُحكم الإغلاق، مما يجعله مناسبًا للبيئات الحساسة مثل المالية والرعاية الصحية والدفاع.

تأثير مُثبت عبر النماذج

لقد أظهرت الشركة بالفعل تحسينات قوية في الأداء عبر نماذج اللغة الكبيرة الشهيرة (LLM). في الاختبارات التي تستخدم Llama و DeepSeek، حققت شركة Hirundo انخفاضًا بنسبة 55٪ في الهلوسات، و 70٪ في التحيز، و 85٪ في هجمات الحقن الناجحة. تم التحقق من هذه النتائج باستخدام معايير مستقلة مثل HaluEval و PurpleLlama و Bias Benchmark Q&A.

في حين أن الحلول الحالية تعمل جيدًا مع النماذج المفتوحة المصدر مثل Llama و Mistral و Gemma، فإن شركة Hirundo تعمل بنشاط على توسيع دعمها إلى نماذج محظورة مثل ChatGPT و Claude. هذا يجعل تقنياتها قابلة للتطبيق عبر طيف كامل من نماذج اللغة الكبيرة للشركات.

مؤسسون ذوو عمق أكاديمي وصناعي

تأسست شركة Hirundo في عام 2023 من قبل ثلاثة خبراء على تقاطع الأكاديمية والصناعة. الرئيس التنفيذي بن لوريا هو زميل رودس وسابقًا زميل زائر في جامعة أكسفورد، الذي أسس في السابق شركة ووركلي الفنية وشارك في تأسيس شركة ScholarsIL، وهي منظمة غير ربحية تدعم التعليم العالي. مايكل ليبوفتش، الرئيس الفني لشركة Hirundo، هو باحث سابق في التخنيون وضابط أبحاث حائز على جوائز في Ofek324. أوفيد شموئيلي، عالم الشركة الرئيسي، هو عميد سابق للعلوم الحاسوبية في التخنيون وشغل مناصب بحثية في IBM و HP و AT&T (T ) وغيرها.

تغطي خبرتهم الجماعية أبحاث الذكاء الاصطناعي الأساسية، والتنفيذ في العالم الحقيقي، وإدارة البيانات الآمنة – مما يجعلهم مُؤهلين بشكل فريد لمواجهة أزمة الموثوقية الحالية في صناعة الذكاء الاصطناعي.

دعم المستثمرين من أجل مستقبل موثوق به للذكاء الاصطناعي

المستثمرون في هذه الجولة يتفقون مع رؤية شركة Hirundo لبناء ذكاء اصطناعي موثوق به وجاهز للشركات. يارون كارني، مؤسس شركة Maverick Ventures Israel، لاحظ الحاجة الملحة إلى منصة يمكنها إزالة الهلوسات أو المعلومات المُحيزة قبل أن تسبب ضررًا في العالم الحقيقي. “بدون إزالة الهلوسات أو المعلومات المُحيزة من الذكاء الاصطناعي، ننتهي إلى تشويه النتائج وتشجيع عدم الثقة”، قال. “توفر شركة Hirundo نوعًا من العلاج الطبي للذكاء الاصطناعي – إزالة الأكاذيب أو البيانات المُبنى على مصادر تمييزية وتحويل إمكانيات الذكاء الاصطناعي بشكل كامل.”

أعرب شريك الإدارة في شركة SuperSeed، مادس جنسن، عن هذا المشاعر: “نستثمر في شركات الذكاء الاصطناعي الاستثنائية التي تُحول قطاعات الصناعة، ولكن هذه التحولات لا تكتمل إلا إذا كانت النماذج نفسها موثوقة. تعالج شركة Hirundo تقنية إعادة تعلم الآلة فجوة حرجة في دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي.”

مواجهة تحدٍ متزايد في نشر الذكاء الاصطناعي

随着 دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في البنية التحتية الحيوية، أصبحت المخاوف بشأن الهلوسات و التحيز وبيانات الحساسية المدمجة أصبحت أكثر صعوبة في تجاهلها. هذه القضايا تشكل مخاطر كبيرة في البيئات عالية المخاطر، من المالية إلى الرعاية الصحية والدفاع.

تظهر إعادة تعلم الآلة كأداة حيوية في استجابة صناعة الذكاء الاصطناعي المتنامية بشأن مخاوف موثوقية النماذج وأمانها.随着 تزايد هلوسات الذكاء الاصطناعي والتحيزات المدمجة وكشف البيانات الحساسة، وتزايد عدم الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي المُستخدمة، تقدم إعادة التعلم وسيلة مباشرة لتخفيف هذه المخاطر – بعد تدريب النموذج واستخدامه.

بدلاً من الاعتماد على إعادة التدريب أو إصلاحات سطحية مثل التصفية، تمكن إعادة تعلم الآلة من إزالة السلوكيات أو البيانات المعيبة من النماذج المُستخدمة بالفعل. هذا النهج يكتسب زخمًا بين الشركات والوكالات الحكومية التي تبحث عن حلول متوافقة ومُتطورة للتطبيقات عالية المخاطر.