집ZeroDrift는 AI 모델이 스스로 초래하는 결함으로부터 보호하기 위해 1천만 달러의 자금을 확보했습니다.
기업들이 자사의 AI 시스템에 존재하는 문제들을 해결하려 노력하는 가운데, 거버넌스 문제가 중대한 과제로 대두되고 있습니다. 일부 기업은 이중 접근 방식을 도입하여 하나의 모델이 들어오는 질의들을 처리하는 동시에 다른 모델이 첫 번째 모델이 문제에 휘말리지 않도록 관리합니다.
이러한 개념이 바로 화요일에 1,000만 달러 규모의 시드 라운드 투자를 발표한 새로운 AI 컴플라이언스 서비스인 ZeroDrift의 핵심입니다. (투자사로는 a16z Speedrun, Reign Ventures, PitchDrive Ventures, U&I Ventures 등이 포함됩니다.) 이 회사는 시스템의 두 번째 부분에만 집중하여 AI 모델과 최종 사용자 사이에서 컴플라이언스 문제를 야기할 수 있는 메시지들을 식별하고 교체합니다.
다른 AI 시스템의 오류를 바로잡는 AI 시스템을 구축하는 것은 이상해 보일 수 있지만, ZeroDrift의 수정 시스템은 수정 대상인 모델들보다 여러 가지 아키텍처적 장점을 갖고 있습니다. 이 시스템은 SOC 2나 GDPR과 같은 이미 알려진 컴플라이언스 표준들을 결정론적으로 적용하는 일반적인 프로그램들에 의해 작동하며, 메시지가 문제로 식별되면 비로소 LLM이 활성화되어 해당 메시지의 컴플라이언스를 준수하는 버전으로 재작성됩니다.
“Aroomoogan은 “우리는 모든 규제 대상 영역과 구체적인 위반 사항들을 결정론적으로 식별한 뒤, LLM을 활용해 해당 콘텐츠를 재작성할 수 있다”고 말했습니다.
중요한 점은 이 전체 시스템이 일반적인 LLM에 비해 더 낮은 지연 시간과 더 높은 신뢰성을 가지고 작동할 수 있다는 것입니다. 이것이 바로 OpenAI나 Anthropic과 같은 대형 연구소들보다 이 회사가 갖는 주요 장점으로, 해당 연구소들은 이미 기존 시스템에 통합되어 있는 경우가 많기 때문입니다.
가장 명백한 활용 사례는 소비자를 위해 이미 도입된 AI 챗봇들인데, 이곳에서 잘못된 답변은 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 하지만 Aroomoogan은 인간이 전혀 보지 못하는, 오직 자동화된 시스템 내에서 생성되는 AI가 만든 메시지들까지 포함될 수 있는 훨씬 더 큰 총 시장 규모가 있다고 봅니다. 현재로서는 비교적 작은 시장이긴 하지만, AI가 점점 더 널리 보급됨에 따라 성장할 것으로 예상됩니다.
투자 유치 라운드를 통해 볼 때, 이 제품에 대한 큰 수요가 억눌려 있음을 알 수 있습니다. CEO인 Kumesh Aroomoogan은 “아마도 제 인생에서 가장 빠르게 자금을 조달한 것 같습니다”라며, 시드 라운드 구조 설계에 있어 Andressen Horowitz의 도움을 언급했습니다. “3주 만에 투자를 마쳤으며, 목표 금액보다 3배나 많은 자금이 모였습니다.”
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