Peneliti Anthropic Mantan Meluncurkan Mirendil dengan Valuasi $1 Miliar dan Pendanaan Awal $200M

Peneliti Anthropic mantan telah meluncurkan Mirendil dengan tujuan ambisius: mengembangkan sistem kecerdasan buatan yang dapat mempercepat penelitian kecerdasan buatan itu sendiri. Perusahaan rintisan yang berbasis di San Francisco ini telah muncul dari stealth dengan $200 juta pendanaan awal dengan valuasi $1 miliar, salah satu pendanaan awal terbesar yang pernah diumumkan oleh perusahaan kecerdasan buatan. Pendanaan ini dipimpin oleh Andreessen Horowitz dan Kleiner Perkins, dengan partisipasi dari NVIDIA.

Didirikan oleh Behnam Neyshabur dan Harsh Mehta, yang sebelumnya bekerja bersama di Google dan Anthropic, Mirendil percaya bahwa lompatan besar berikutnya dalam kecerdasan buatan akan datang dari sistem yang dirancang untuk membantu ilmuwan dan insinyur membangun model kecerdasan buatan yang lebih baik, bukan hanya sebagai asisten pengguna akhir.

Menurut perusahaan, visi jangka panjangnya adalah untuk mendemokratisasikan penelitian kecerdasan buatan frontier dengan membuat kemampuan penelitian yang canggih tersedia di luar beberapa laboratorium kecerdasan buatan yang didanai dengan baik.

Membangun Kecerdasan Buatan untuk Penelitian Kecerdasan Buatan

Bukan fokus pada chatbot konsumen atau perangkat lunak produktivitas perusahaan, Mirendil menggambarkan dirinya sebagai laboratorium kecerdasan buatan frontier yang mengembangkan sistem yang unggul dalam penelitian dan pengembangan kecerdasan buatan.

Tesis perusahaan adalah bahwa banyak temuan ilmiah dimulai dengan peneliti membangun keahlian yang mendalam selama periode waktu yang lama. Mirendil bertujuan untuk menciptakan sistem kecerdasan buatan yang dapat mengembangkan dan mengumpulkan keahlian tersebut, memungkinkan ilmuwan untuk mempercepat penelitian di domain yang spesifik.

Bukan hanya menghasilkan jawaban, sistem ini dimaksudkan untuk membantu peneliti sepanjang proses ilmiah, membantu mengembangkan model kecerdasan buatan yang semakin mampu yang dapat disesuaikan untuk disiplin ilmu seperti biologi, kimia, kedokteran, ilmu bahan, dan robotika.

Mendemokratisasikan Kecerdasan Buatan Frontier

Salah satu argumen inti Mirendil adalah bahwa pengembangan kecerdasan buatan frontier saat ini telah terkonsentrasi dalam sejumlah kecil organisasi yang memiliki sumber daya komputasi yang sangat besar.

Perusahaan percaya bahwa banyak universitas, perusahaan rintisan, perusahaan farmasi, lembaga penelitian, dan laboratorium industri dapat membuat kemajuan ilmiah yang lebih cepat jika mereka memiliki akses ke sistem kecerdasan buatan yang dirancang untuk mempercepat penelitian, bukan model bahasa umum.

Bukan menggantikan ilmuwan, Mirendil membayangkan kecerdasan buatan sebagai mitra penelitian yang membantu ahli mempercepat iterasi, menjelajahi lebih banyak hipotesis, dan mengembangkan model yang semakin spesifik untuk bidang mereka sendiri.

Tim yang Dipilih dari Laboratorium Kecerdasan Buatan Terkemuka

Tim pendiri Mirendil mencerminkan migrasi yang semakin meningkat dari peneliti berpengalaman dari laboratorium kecerdasan buatan utama ke perusahaan rintisan yang independen.

CEO Behnam Neyshabur sebelumnya melakukan penelitian di Google sebelum bergabung dengan Anthropic, sedangkan CTO Harsh Mehta juga bekerja sebagai ilmuwan peneliti di Anthropic. Tim pendiri yang lebih luas termasuk Shayan Salehian, anggota awal xAI, dan Tara Rezaei, lulusan MIT. Bersama, perusahaan telah mengumpulkan sekitar 20 peneliti dan insinyur dengan latar belakang yang meliputi Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, dan xAI.

Pendekatan yang Berbeda terhadap Infrastruktur Kecerdasan Buatan

Situs web Mirendil menekankan bahwa misinya meluas melampaui membangun model dasar lain. Sebaliknya, perusahaan bertujuan untuk merancang ulang proses penelitian itu sendiri dengan mengembangkan sistem yang membantu insinyur dan ilmuwan melakukan penelitian kecerdasan buatan lebih efektif.

Perusahaan rintisan ini mengatakan bahwa mereka sedang membangun model frontier bersama dengan alur kerja penelitian baru yang dimaksudkan untuk menciptakan sistem kecerdasan buatan yang dapat memperbaiki diri sendiri yang terus meningkatkan perkembangan ilmiah dan teknologi. Perusahaan percaya bahwa pendekatan ini dapat membuat penelitian kecerdasan buatan yang canggih tersedia untuk organisasi yang bekerja pada masalah yang berkisar dari penemuan obat dan kimia hingga biologi dan robotika.

Perusahaan juga berencana untuk merilis model dan produk pertamanya dalam beberapa bulan mendatang untuk mengumpulkan umpan balik dari peneliti dan pengembang saat mereka mengembangkan teknologi mereka.

Peningkatan Diri yang Rekursif Masih Menjadi Area Kontroversial

Visi Mirendil bersinggungan dengan salah satu konsep yang paling diperdebatkan dalam kecerdasan buatan: peningkatan diri yang rekursif, di mana sistem kecerdasan buatan memberikan kontribusi pada pembangunan penerus yang semakin mampu.

Pendukung berargumentasi bahwa sistem seperti itu dapat mempercepat penemuan ilmiah secara dramatis dengan mempersingkat siklus penelitian dan memungkinkan ahli fokus pada penalaran tingkat yang lebih tinggi. Kritikus, termasuk beberapa peneliti keamanan kecerdasan buatan, telah memperingatkan bahwa pengembangan kecerdasan buatan yang semakin otonom menimbulkan pertanyaan penting tentang pengawasan, kontrol, dan tata kelola.

Pendiri Mirendil berargumen bahwa tantangan ini adalah masalah rekayasa yang sulit, bukan hambatan yang tidak dapat diatasi, dan mempertahankan bahwa pengawasan yang cukup kuat dapat memungkinkan peningkatan diri yang rekursif dikembangkan dengan aman.

Apa yang Dimaksud dengan Pendanaan untuk Masa Depan Penelitian Kecerdasan Buatan

Pendanaan awal Mirendil yang tidak biasa besar menyoroti minat yang tumbuh terhadap infrastruktur kecerdasan buatan yang dirancang khusus untuk penelitian, bukan aplikasi konsumen. Saat sistem kecerdasan buatan frontier menjadi semakin mampu, permintaan kemungkinan akan tumbuh untuk alat yang dapat membantu ilmuwan dan insinyur membangun, mengevaluasi, dan memperbaiki model yang spesifik dengan lebih efisien.

Jika sistem kecerdasan buatan menjadi lebih baik dalam mendukung penelitian kecerdasan buatan itu sendiri, organisasi di luar laboratorium kecerdasan buatan terbesar – termasuk universitas, perusahaan farmasi, penyedia layanan kesehatan, produsen industri, dan lembaga penelitian – dapat mengakses kemampuan yang sebelumnya terbatas pada sejumlah kecil organisasi yang didanai dengan baik. Sebaliknya, teknologi seperti yang dikembangkan oleh Mirendil dapat memungkinkan ekosistem yang lebih luas dari model kecerdasan buatan yang spesifik domain yang dirancang untuk tantangan ilmiah dan industri yang spesifik. Sementara masih ada hambatan teknis dan keamanan yang signifikan, munculnya perusahaan yang fokus pada pengembangan kecerdasan buatan yang dibantu kecerdasan buatan menandakan bahwa fase inovasi berikutnya mungkin semakin berfokus pada mempercepat laju penemuan ilmiah itu sendiri.