Ricercatori ex Anthropic lanciano Mirendil con una valutazione di 1 miliardo di dollari e un round di seed di 200 milioni di dollari

I ricercatori ex Anthropic hanno lanciato Mirendil con l’obiettivo ambizioso di sviluppare sistemi di intelligenza artificiale in grado di accelerare la ricerca sull’intelligenza artificiale stessa. La startup con sede a San Francisco è emersa dalla fase di stealth con un round di finanziamento di seed di 200 milioni di dollari a una valutazione di 1 miliardo di dollari, uno dei più grandi finanziamenti di seed mai annunciati da una startup di intelligenza artificiale. Il round è stato co-guidato da Andreessen Horowitz e Kleiner Perkins, con la partecipazione di NVIDIA.

Fondata da Behnam Neyshabur e Harsh Mehta, che in precedenza hanno lavorato insieme a Google (GOOGL ) e Anthropic, Mirendil ritiene che il prossimo balzo nell’intelligenza artificiale verrà da sistemi progettati per aiutare scienziati e ingegneri a costruire migliori modelli di intelligenza artificiale, piuttosto che semplicemente servire come assistenti per gli utenti finali.

Secondo l’azienda, la sua visione a lungo termine è quella di democratizzare la ricerca sull’intelligenza artificiale di frontiera, rendendo disponibili capacità di ricerca avanzate oltre un pugno di laboratori di intelligenza artificiale ben finanziati.

Costruire l’intelligenza artificiale per la ricerca sull’intelligenza artificiale

Piuttosto che concentrarsi su chatbot per consumatori o software di produttività aziendale, Mirendil si descrive come un laboratorio di intelligenza artificiale di frontiera che sviluppa sistemi che eccellono nella ricerca e nello sviluppo dell’intelligenza artificiale.

La tesi dell’azienda è che molte scoperte scientifiche iniziano con i ricercatori che costruiscono una profonda esperienza nel corso di lunghi periodi di tempo. Mirendil mira a creare sistemi di intelligenza artificiale in grado di sviluppare e accumulare quell’esperienza, consentendo agli scienziati di accelerare la ricerca in domini specializzati.

Invece di generare semplicemente risposte, questi sistemi sono progettati per assistere i ricercatori in tutto il processo scientifico, aiutando a sviluppare modelli di intelligenza artificiale sempre più capaci che possono essere adattati per discipline come biologia, chimica, medicina, scienza dei materiali e robotica.

Democratizzare l’intelligenza artificiale di frontiera

Uno degli argomenti chiave di Mirendil è che lo sviluppo dell’intelligenza artificiale di frontiera è diventato troppo concentrato all’interno di un numero relativamente piccolo di organizzazioni che possiedono enormi risorse computazionali.

L’azienda ritiene che molte università, startup, aziende farmaceutiche, istituti di ricerca e laboratori industriali potrebbero fare progressi scientifici più rapidi se avessero accesso a sistemi di intelligenza artificiale progettati specificamente per accelerare la ricerca, piuttosto che modelli di linguaggio generici.

Invece di sostituire gli scienziati, Mirendil immagina l’intelligenza artificiale come un partner di ricerca che aiuta gli esperti a iterare più velocemente, esplorare più ipotesi e sviluppare modelli sempre più specializzati per i propri campi.

Un team proveniente da laboratori di intelligenza artificiale di spicco

Il team fondatore di Mirendil riflette la crescente migrazione di ricercatori esperti da importanti laboratori di intelligenza artificiale a startup indipendenti.

Il CEO Behnam Neyshabur ha condotto ricerche a Google prima di unirsi ad Anthropic, mentre il CTO Harsh Mehta ha anche lavorato come scienziato di ricerca ad Anthropic. Il team fondatore più ampio include Shayan Salehian, un membro precoce di xAI, e Tara Rezaei, laureata al MIT. Insieme, l’azienda ha raccolto circa 20 ricercatori e ingegneri con background che spaziano da Anthropic, OpenAI, Google DeepMind e xAI.

Un approccio diverso all’infrastruttura di intelligenza artificiale

Il sito web di Mirendil sottolinea che la sua missione va oltre la costruzione di un altro modello di base. Invece, l’azienda mira a ridisegnare il processo di ricerca stesso, sviluppando sistemi che aiutano gli ingegneri e gli scienziati a svolgere la ricerca sull’intelligenza artificiale in modo più efficace.

L’azienda afferma di stare costruendo modelli di frontiera insieme a nuovi flussi di lavoro di ricerca progettati per creare sistemi di intelligenza artificiale auto-miglioranti che migliorano continuamente lo sviluppo scientifico e tecnologico. L’azienda ritiene che questo approccio possa rendere la ricerca sull’intelligenza artificiale avanzata accessibile a organizzazioni che lavorano su problemi che vanno dalla scoperta di farmaci e chimica alla biologia e alla robotica.

L’azienda prevede inoltre di rilasciare il suo primo modello e prodotto nei prossimi mesi per raccogliere feedback da ricercatori e sviluppatori mentre perfeziona la sua tecnologia.

L’automiglioramento ricorsivo rimane un’area controversa

La visione di Mirendil si interseca con uno dei concetti più dibattuti nell’intelligenza artificiale: l’auto-miglioramento ricorsivo, in cui i sistemi di intelligenza artificiale contribuiscono a costruire sistemi sempre più capaci.

I sostenitori sostengono che tali sistemi potrebbero accelerare drasticamente la scoperta scientifica, accorciando i cicli di ricerca e consentendo agli esperti di concentrarsi su un ragionamento di livello superiore. I critici, tra cui alcuni ricercatori sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale, hanno avvertito che lo sviluppo dell’intelligenza artificiale sempre più autonomo solleva importanti questioni relative alla supervisione, al controllo e alla governance.

I fondatori di Mirendil sostengono che queste sfide sono problemi di ingegneria difficili, ma non barriere insormontabili, sostenendo che una supervisione sufficientemente robusta possa consentire un miglioramento ricorsivo sicuro.

Cosa significa il finanziamento per il futuro della ricerca sull’intelligenza artificiale

Il round di finanziamento insolitamente grande di Mirendil evidenzia il crescente interesse per l’infrastruttura di intelligenza artificiale progettata specificamente per la ricerca, piuttosto che per le applicazioni dei consumatori. Mentre i sistemi di intelligenza artificiale di frontiera diventano sempre più capaci, è probabile che la domanda cresca per strumenti che possano aiutare gli scienziati e gli ingegneri a costruire, valutare e perfezionare modelli specializzati in modo più efficiente.

Se i sistemi di intelligenza artificiale diventano migliori nel sostenere la ricerca sull’intelligenza artificiale stessa, le organizzazioni al di fuori dei più grandi laboratori di frontiera – tra cui università, aziende farmaceutiche, fornitori di assistenza sanitaria, produttori industriali e istituti di ricerca – potrebbero accedere a capacità che in precedenza erano limitate a un pugno di organizzazioni ben finanziate. Invece di concentrare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale all’interno di un piccolo numero di aziende, tecnologie come quelle sviluppate da Mirendil potrebbero consentire un ecosistema più ampio di modelli di intelligenza artificiale specializzati per sfide scientifiche e industriali specializzate. Sebbene rimangano importanti ostacoli tecnici e di sicurezza, l’emergere di aziende che si concentrano sullo sviluppo dell’intelligenza artificiale assistito dall’intelligenza artificiale segnala che la prossima fase di innovazione potrebbe sempre più concentrarsi sull’accelerazione del ritmo della scoperta scientifica stessa.