Yapay zeka iyi çalıştığında sihir gibi gelebilir, ancak çoğu zaman yapay zeka tabanlı sistemler olması gerektiği gibi çalışmaz: modelleri eğitmek için kullanılan veriler yeterince derin, geniş ve güvenilir değilse, her türlü eğri top o yapay zekayı yanlış yöne gönder. Prolific adlı bir Londra girişimi, AI modellerini bilgilendirmek ve stres testi yapmak için 120.000 insan katılımcıdan oluşan bir ağa dokunarak bu sorunun üstesinden gelmeye yardımcı olabileceğine inandığı bir sistem kurdu. Ve hizmetlerine olan talebin bir işareti olarak, Prolific şimdi operasyonlarını genişletmek için 25 milyon £ (32 milyon $) gibi bir miktar fon topladı.
Tur, Partech ve Oxford Science Enterprises (OSE) tarafından ortaklaşa yönetildi.
Prolific 2014’te kuruldu ve şimdiden müşterileri arasında Google, Stanford Üniversitesi, Oxford Üniversitesi, King’s College London ve Avrupa Komisyonu gibi kuruluşlar var ve katılımcı ağını yeni ürünleri test etmek, göz izleme gibi alanlarda yapay zeka sistemlerini eğitmek için kullanıyor. ve insana dönük yapay zeka uygulamalarının yaratıcılarının istediği gibi çalışıp çalışmadığını belirlemek için. Şimdiye kadar, Prolific’in büyümesine yardımcı olan, bunun gibi kullanıcılardan elde edilen gelirdi. Aslında, Prolific’in bu turdan önce topladığı tek para, YC’den geçtikten sonra aldığı 1,4 milyon dolarlık bir başlangıç turuydu. (Evet, kârlıydı; artık VC parası alıp büyümeye yatırım yaptığı için artık değil.)
Phelim, “Son zamanlarda inanılmaz bir ilgi gördük ve önümüzde çok büyük bir fırsat var, bu yüzden çabalarımızı güçlendirmek ve ürünümüzü ve katılımcı yelpazemizi onsuz yapabileceğimizden çok daha hızlı genişletmek için bu yeni finansmanı kullanıyoruz.” Kurucu ve CEO Bradley, TechCrunch’a e-posta yoluyla söyledi.
Şirket, başlangıçta yapay zeka dünyasındaki belirli bir ihtiyaçtan değil, araştırmacıların herhangi bir şey için panellerle sık sık karşılaştıkları genel bir sorundan tasarlandı; bu, Bradley’nin kendi akademik çalışmasında tanımladığı bir şeydi (Prolific’ten önceki geçmişi hesaplamalıydı biyoloji ve fizik).
Kısacası, sorulara yanıt verecek kapsamlı insan kesitleri bulmak zordur ve bunu zamanında yapmak neredeyse imkansızdır. Pek çok araştırmanın başvurduğu yol, katılımcılara kaynak sağlamak için üçüncü taraflarla çalışmaktır, ancak bunun, bireylerin doğrulanamaması ve temsili örnekler sağlamak için çapraz kesitlerin seçilememesi dahil olmak üzere kendi dezavantajları vardır.
Yapay zekada, aynı sorunlar özellikle şiddetlidir: yanlış veya yanıltıcı veriler, yapay zeka sistemlerinin çalışmasını sağlayabilecek veya bozabilecek merhemdeki meşhur sinektir. Yapay zekanın ne kadar geniş çapta uygulandığı göz önüne alındığında – veya belki de daha doğrusu, insanların ne kadar yaygın olarak umut bir gün uygulamak – tüm bunları elde etmek
Bradley’nin bunu düzeltmek için belirlediği çözüm, fiili uygulama olmasa bile konsept olarak oldukça basitti: panelistlere kaynak sağlamanın daha iyi bir yolunu oluşturmak.
İlk günlerde, şirketin proaktif bir şekilde insanlara yaklaştığını, onları bulmak için etkinliklere ve diğer mekanlara gittiğini söyledi. Bradley, “Genellikle ‘ölçeklenmeyen’ şeyler yaptık” dedi. “Ancak kritik bir kitleye ulaştıktan sonra, olumlu kullanıcı deneyimi sonucunda çoğu katılımcının bizi kulaktan kulağa keşfetmesini sağladık.” Bu gönüllü serbest katılımcılara saatte en az 6-8 dolar, ancak genellikle daha fazla ödeme yapan Prolific, bugüne kadar onlara 100 milyon dolar ödediğini söylüyor.
Prolific’in, demografik özellikler söz konusu olduğunda bile 120.000 kullanıcı havuzunu nispeten tutmaya çalıştığını söyledi. Ayrıca, müşterilerinin aradıklarını daha iyi ayarlayabilmeleri için – nüfus sayımı verilerine ve diğer kaynaklara dayalı 300’den fazla filtre dahil olmak üzere – araçlar geliştirdi.
Şirket ironik bir şekilde yapay zeka dünyasındaki kritik bir sorunu çözmek için yapay zekayı kullanmıyor. “Şu anda AI’yı geliştirmeye yardımcı olmak için HI (İnsan Zekası) sağlamaya odaklanıyoruz” dedi.
Bradley, Prolific’in yapay zeka pazarındaki bir ihtiyacı karşılamak için oluşturduğu şey ile araştırma dünyasındaki daha geniş ihtiyaçlar arasında pek çok sinerji olsa da, ağını yapay zeka uygulamalarının ötesinde çalışacak şekilde genişletme planları olmadığını söyledi.
Bununla birlikte, (insan test cihazlarına ihtiyaç duyan müşterilere Mechanical Turk sağlayan) Amazon, Nielsen ve YouGov gibi şirketlerin ve OpenAI gibi dil modeli oluşturmada büyük oyunculardan bahsetmeye bile gerek yok, bu alana girmeye çalışması hiç akıllıca görünmüyor. Şimdilik, Attest ve Scale AI gibi şirketler muhtemelen en yakın rakipleri.
Partech’in genel ortağı Omri Benayoun yaptığı açıklamada, “Prolific, araştırma için inanılmaz derecede güçlü bir çevrimiçi platform oluşturdu” dedi. “Akademideki kökleri, kaliteye en yüksek standartları uyguladığı anlamına gelirken, teknik uzmanlığı onu diğer her şeyden ayıran yenilikler getiriyor. Başkaları manuel işe alım yöntemlerine güvenirken, Prolific, katılımcıların işe alınması ve incelenmesinden araştırma araçlarının entegrasyonuna kadar her şeyi kapsayan bir araştırma altyapısı oluşturmuştur. Prolific, akademide küresel liderliği fethetmeye hazır ve ayrıca yapay zekanın gelişimine yardımcı olmak için mükemmel bir konumda.”
