DesignArena-ს შემქმნელებმა 7.9 მილიონი დოლარი მოიზიდეს: ხელოვნური ინტელექტის მოდელებისთვის „გემოვნების“ სწავლება

კომპანიის თანადამფუძნებელი, გრეის ლი, იხსენებს, რომ მისი საწარმო 2025 წელს, უნივერსიტეტის დამთავრებამდე რამდენიმე კვირით ადრე შეიქმნა. სტუდენტთა მცირე ჯგუფი ცდილობდა ხელოვნური ინტელექტის (AI) სათამაშო ძრავის ამუშავებას. მოდელებს შეეძლოთ ფუნქციური თამაშების შექმნა, თუმცა არცერთი მათგანი არ იყო გასართობი. სწორედ აქ გაჩნდა საინტერესო კითხვა: როგორ შეიძლება წინასწარ განისაზღვროს, იქნება თუ არა თამაში საინტერესო მომხმარებლისთვის?

გუნდმა დაასკვნა, რომ ადამიანის შეფასებას ალტერნატივა არ გააჩნია და დაიწყო გზების ძიება მასშტაბური და გულწრფელი უკუკავშირის მისაღებად. ამ ძიების შედეგად შეიქმნა DesignArena — ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტი, რომელსაც დღეს მსოფლიოს მასშტაბით 5.3 მილიონი ადამიანი იყენებს. აღმოჩნდა, რომ მრავალი AI კომპანია ეძებდა მომხმარებელთა უკუკავშირის მასშტაბირებად წყაროს და ბევრი მათგანი მზად იყო ამაში თანხაც გადაეხადა.

ლი აღნიშნავს, რომ ეს იყო კრიტიკული ბარიერი მოდელებისთვის დიზაინის სფეროში გაუმჯობესების მისაღწევად. პირველი მსხვილი გარიგება წამყვან ლაბორატორიასთან სულ რაღაც ერთ კვირაში გაფორმდა. ორშაბათს DesignArena-ს უკან მდგომმა კომპანიამ, სახელწოდებით Intelligence, გამოაცხადა 7.9 მილიონი დოლარის მოცულობის Seed რაუნდის დახურვის შესახებ. ინვესტიციას Index Ventures ხელმძღვანელობდა, რომელშიც ასევე მონაწილეობდნენ Conviction (სარა გუო და მაიკ ვერნალი), A*, Valkyrie და სხვები.

როგორ მუშაობს DesignArena

ჩვეულებრივი მომხმარებლებისთვის DesignArena-ს გამოყენება დახვეწილი მოდელების როუტერით სარგებლობას ჰგავს. პლატფორმაზე მუშაობის პროცესი შემდეგნაირად გამოიყურება:

1. პრომპტის შეყვანა: მომხმარებლის წინაშეა Chat-GPT-ის სტილის ფანჯარა ინსტრუქციებისთვის.
2. ფორმატის შერჩევა: ჩამოსაშლელი მენიუებიდან შესაძლებელია ვებგვერდების, სურათებისა და ათეულობით სხვა ვიზუალური ფორმატის არჩევა.
3. შედარება: მოთხოვნის, ფორმატისა და სტილის მითითების შემდეგ, სისტემა მომხმარებელს სთავაზობს „A vs. B“ არჩევანს.
4. რანჟირება: მომხმარებელი აფასებს რამდენიმე შედეგს საუკეთესოდან ყველაზე სუსტამდე.

ბიზნეს მოდელი და მონაცემთა ღირებულება

მიუხედავად იმისა, რომ პლატფორმა სასარგებლოა ინდივიდუალური მომხმარებლებისთვის, მისი რეალური ღირებულება კორპორატიულ სექტორშია. მოდელების შემქმნელებისთვის ეს არის მყისიერი უკუკავშირის დაუშრეტელი წყარო მედია-გენერირების სისტემებისთვის. მომხმარებლები, როგორც წესი, გულგრილები არიან იმის მიმართ, თუ რომელ მოდელს აფასებენ — მათ მხოლოდ საუკეთესო შედეგის მიღება სურთ. შესაბამისად, მათი რეიტინგები იძლევა კრიტიკულ ინფორმაციას იმის შესახებ, თუ რა სურს რეალურად აუდიტორიას.

ლი განმარტავს, რომ წამყვანი ლაბორატორიებისთვის ეს მომსახურება ფასიანია. ამჟამად საიტის წლიური განმეორებადი შემოსავალი (ARR) 60 მილიონ დოლარს შეადგენს, რაც ამყარებს მის პოზიციას, როგორც AI ინდუსტრიისთვის ადამიანის მიერ გენერირებული შეფასების მონაცემების მთავარ წყაროს. მნიშვნელოვანია ისიც, რომ შედეგის მისაღებად მომხმარებლებმა უნდა გაიარონ ავტორიზაცია. ეს საშუალებას აძლევს Intelligence-ს თვალი ადევნოს, თუ როგორ იცვლება გემოვნება სხვადასხვა კონტინენტზე და დროთა განმავლობაში. მაგალითად, აზიაში ვებ-პანელების დიზაინში უფრო მეტად მაქსიმალისტური სტილი ჭარბობს.

ადამიანური ფაქტორი ავტომატიზაციის წინააღმდეგ

ეს მიდგომა მნიშვნელოვანი დამატებაა ავტომატიზებული ბენჩმარკებისთვის, რომლებიც მართალია უფრო მასშტაბურია, მაგრამ ხშირად მანიპულაციის მსხვერპლი ხდებიან. ამის ნათელი მაგალითი იყო გასულ კვირას Hugging Face-ზე მომხდარი უსაფრთხოების დარღვევა. თუმცა, „ქრაუდსორსინგული“ ადამიანური უკუკავშირი ავტომატურად წარმატებულ ბაზარს არ ნიშნავს. მაგალითად, სტარტაპმა Yupp-მა, რომელმაც a16z crypto-სგან 33 მილიონი დოლარი მოიზიდა, გაშვებიდან ერთ წელზე ნაკლებ დროში მუშაობა შეწყვიტა, მიუხედავად იმისა, რომ 1.3 მილიონი მომხმარებელი და მსხვილი კლიენტები ჰყავდა.

ამის საპირისპიროდ, ადამიანურ შეფასებაზე დაფუძნებული სხვა სტარტაპები წარმატებით ვითარდებიან. LM Arena-მ, რომელიც ტექსტურ პასუხებზე მსგავს მიდგომას იყენებს, იანვარში Series A რაუნდში 150 მილიონი დოლარი მოიზიდა, ფასიანი პროდუქტის ოფიციალური გაშვებიდან სულ რაღაც ოთხ თვეში.