นักวิจัยอดีตของ Anthropic เปิดตัว Mirendil มูลค่า 1 พันล้านดอลลาร์ ด้วยเงินระดมทุน 200 ล้านดอลลาร์

นักวิจัยอดีตของ Anthropic ได้เปิดตัว Mirendil โดยมีเป้าหมายที่จะพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถเร่งการวิจัย AI ได้เอง บริษัทสตาร์ทอัพในซานฟรานซิสโกได้ปรากฏตัวจากความลับด้วยการระดมทุน 200 ล้านดอลลาร์ในรอบการระดมทุนต้น $200 million seed funding round at a $1 billion valuation ซึ่งเป็นหนึ่งในการระดมทุนต้นสำหรับบริษัท AI ที่ใหญ่ที่สุดที่เคยประกาศมา รอบการระดมทุนนี้ได้รับการนำโดย Andreessen Horowitz และ Kleiner Perkins โดยมีการเข้าร่วมจาก NVIDIA

บริษัทได้รับการก่อตั้งโดย Behnam Neyshabur และ Harsh Mehta ซึ่งเคยทำงานร่วมกันที่ Google และ Anthropic Mirendil เชื่อว่าขั้นตอนต่อไปของ AI จะมาจากระบบที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรสร้างโมเดล AI ที่ดีขึ้น ไม่ใช่แค่การให้บริการผู้ใช้ปลายทาง

ตามที่บริษัทระบุ วิสัยทัศน์ระยะยาวของบริษัทคือการทำให้การวิจัย AI ขั้นต้นเปิดกว้างโดยการทำให้ความสามารถในการวิจัยขั้นสูงสามารถเข้าถึงได้มากกว่าเพียงห้องปฏิบัติการ AI ที่มีเงินทุนมาก

การสร้าง AI สำหรับการวิจัย AI

ไม่เหมือนกับการมุ่งเน้นไปที่แชทบอทสำหรับผู้บริโภคหรือซอฟต์แวร์สำหรับประสิทธิภาพการทำงานขององค์กร Mirendil อธิบายตัวเองว่าเป็นห้องปฏิบัติการ AI ขั้นต้นซึ่งพัฒนาระบบที่มีความเชี่ยวชาญในการวิจัยและพัฒนา AI

ทฤษฎีของบริษัทคือการสร้างระบบ AI ที่สามารถพัฒนาและสะสมความเชี่ยวชาญได้ ทำให้นักวิทยาศาสตร์สามารถเร่งการวิจัยในโดเมนสpezialized ได้

แทนที่จะให้คำตอบเพียงอย่างเดียว ระบบเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือนักวิจัยตลอดกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ โดยช่วยให้พัฒนาโมเดล AI ที่มีความสามารถมากขึ้นซึ่งสามารถปรับให้เหมาะสมกับสาขาต่างๆ เช่น ชีววิทยา เคมี การแพทย์ วัสดุศาสตร์ และหุ่นยนต์

การทำให้ AI ขั้นต้นเปิดกว้าง

หนึ่งในข้อโต้แย้งหลักของ Mirendil คือการวิจัย AI ขั้นต้นในปัจจุบันถูกกระจุกตัวอยู่ในองค์กรจำนวนไม่มากที่มีทรัพยากรการคำนวณจำนวนมาก

บริษัทเชื่อว่ามหาวิทยาลัย สตาร์ทอัพ บริษัทเภสัชกรรม สถาบันวิจัย และห้องปฏิบัติการอุตสาหกรรมหลายแห่งสามารถทำความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ได้เร็วขึ้นหากมีการเข้าถึงระบบ AI ที่ออกแบบมาเพื่อเร่งการวิจัยมากกว่าโมเดลภาษาทั่วไป

แทนที่จะแทนที่นักวิทยาศาสตร์ Mirendil คิดว่า AI จะทำงานเป็นหุ้นส่วนการวิจัยที่ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถทำงานได้เร็วขึ้น ตรวจสอบสมมติฐานได้มากขึ้น และพัฒนาโมเดลที่มีความเชี่ยวชาญมากขึ้นสำหรับสาขาของตนเอง

ทีมที่มาจากห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำ

ทีมผู้ก่อตั้งของ Mirendil สะท้อนถึงการย้ายถิ่นของนักวิจัยที่มีประสบการณ์จากห้องปฏิบัติการ AI ใหญ่ๆ ไปยังสตาร์ทอัพอิสระ

CEO Behnam Neyshabur曾ทำงานวิจัยที่ Google ก่อนที่จะเข้าร่วม Anthropic ในขณะที่ CTO Harsh Mehta ยังทำงานเป็นนักวิจัยที่ Anthropic ทีมผู้ก่อตั้งที่กว้างขึ้นยังรวมถึง Shayan Salehian ซึ่งเป็นสมาชิกแรกของ xAI และ Tara Rezaei ซึ่งเป็นนักศึกษาจบจาก MIT ด้วยกัน บริษัทได้รวบรวมนักวิจัยและวิศวกรประมาณ 20 คนซึ่งมีพื้นหลังที่ครอบคลุม Anthropic, OpenAI, Google DeepMind และ xAI

แนวทางที่แตกต่างในการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI

เว็บไซต์ของ Mirendil เน้นย้ำว่าวิสัยทัศน์ของบริษัทขยายไปไกลกว่าการสร้างโมเดลพื้นฐานอีกแบบหนึ่ง แต่บริษัทมุ่งหวังที่จะออกแบบกระบวนการวิจัยใหม่โดยพัฒนาระบบที่ช่วยให้วิศวกรและนักวิทยาศาสตร์สามารถทำการวิจัย AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

สตาร์ทอัพระบุว่ากำลังสร้างโมเดลขอบเขตพร้อมกับเวิร์กโฟลว์การวิจัยใหม่ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างระบบ AI ที่สามารถปรับปรุงตนเองอย่างต่อเนื่องและเพิ่มพัฒนาการทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี บริษัทเชื่อว่าแนวทางนี้สามารถทำให้การวิจัย AI ขั้นสูงสามารถเข้าถึงได้สำหรับองค์กรที่ทำงานในประเด็นต่างๆ เช่น การค้นพบยา เคมี ชีววิทยา และหุ่นยนต์

บริษัทยังวางแผนจะเผยแพร่โมเดลและผลิตภัณฑ์แรกในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้าเพื่อรับฟังความคิดเห็นจากนักวิจัยและนักพัฒนาขณะที่พวกเขาพัฒนเทคโนโลยีของตน

การปรับปรุงตนเองแบบเรียกซ้ำยังคงเป็นประเด็นที่ถกเถียงกัน

วิสัยทัศน์ของ Mirendil ตัดกับแนวคิดที่ถกเถียงกันมากที่สุดใน AI ซึ่งก็คือ การปรับปรุงตนเองแบบเรียกซ้ำ ซึ่งระบบ AI มีส่วนช่วยในการสร้างระบบที่มีความสามารถมากขึ้น

ผู้สนับสนุนโต้แย้งว่าระบบดังกล่าวสามารถเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ได้อย่างมากโดยการ缩ย่อวงจรการวิจัยและทำให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถมุ่งเน้นไปที่การให้เหตุผลระดับสูงได้ นักวิจารณ์ รวมถึงนักวิจัยด้านความปลอดภัยของ AI บางคน ได้เตือนไว้ว่าการพัฒนาการปรับปรุงตนเองที่เพิ่มขึ้นของ AI ทำให้เกิดคำถามสำคัญเกี่ยวกับการกำกับดูแล การควบคุม และการกำกับดูแล

ผู้ก่อตั้ง Mirendil แย้งว่าความท้าทายเหล่านี้เป็นปัญหาการออกแบบที่ยากลำบาก มากกว่าความเป็นอุปสรรคที่ไม่สามารถเอาชนะได้ โดยยืนยันว่าการดูแลที่มีความเข้มแข็งเพียงพอสามารถช่วยให้การปรับปรุงตนเองแบบเรียกซ้ำสามารถพัฒนาได้อย่างปลอดภัย

สิ่งที่การระดมทุนหมายถึงสำหรับอนาคตของการวิจัย AI

รอบการระดมทุนของ Mirendil ที่มีขนาดใหญ่ไม่寻常เน้นย้ำถึงความสนใจที่เพิ่มขึ้นในโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ออกแบบมาเพื่อการวิจัยโดยเฉพาะ ไม่ใช่สำหรับการใช้งานของผู้บริโภค เมื่อระบบ AI ขั้นต้นมีความสามารถมากขึ้น ความต้องการเครื่องมือที่สามารถช่วยให้นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรสร้าง โมเดล และปรับปรุงโมเดลที่มีความเชี่ยวชาญมากขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ก็มีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้น

หากระบบ AI สามารถช่วยสนับสนุนการวิจัย AI ได้ดีขึ้น องค์กรนอกห้องปฏิบัติการ AI ระดับแนวหน้า รวมถึงมหาวิทยาลัย บริษัทเภสัชกรรม ผู้ให้บริการด้านสุขภาพ ผู้ผลิตอุตสาหกรรม และสถาบันวิจัย อาจสามารถเข้าถึงความสามารถที่เคยจำกัดอยู่ในองค์กรที่มีเงินทุนมากได้ เทคโนโลยีเช่น Mirendil อาจช่วยให้เกิดระบบนิเวศที่กว้างขึ้นของโมเดล AI ที่ปรับให้เหมาะกับประเด็นทางวิทยาศาสตร์และอุตสาหกรรมที่มีเฉพาะจุด แม้ว่าจะมีอุปสรรคทางเทคนิคและความปลอดภัยที่สำคัญที่ยังคงอยู่ แต่การเกิดขึ้นของบริษัทที่มุ่งเน้นการพัฒนา AI ที่ช่วยให้ AI สามารถพัฒนาได้เอง ส่งสัญญาณว่าขั้นตอนต่อไปของนวัตกรรมอาจมุ่งเน้นไปที่การเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์เองมากขึ้น