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A ZeroDrift obteve um financiamento de 10 milhões de dólares para proteger os modelos de IA contra falhas causadas por eles mesmos.
Enquanto as empresas se esforçam para resolver problemas em seus sistemas de IA, a governança tornou‑se um desafio significativo. Algumas adotam uma abordagem dupla: um modelo lida com as consultas recebidas, enquanto outro garante que o primeiro não enfrente dificuldades.
Essa é a ideia por trás do ZeroDrift, um novo serviço de conformidade em IA que anunciou, na terça‑feira, uma rodada inicial de financiamento no valor de 10 milhões de dólares. (Entre os investidores estão a16z Speedrun, Reign Ventures, PitchDrive Ventures e U&I Ventures, entre outros.) A empresa foca exclusivamente na segunda parte do sistema, situada entre os modelos de IA e os usuários finais, com o objetivo de identificar e substituir quaisquer mensagens que possam gerar problemas de conformidade.
Construir um sistema de IA para corrigir erros de outros sistemas de IA pode parecer estranho — mas o sistema de correção do ZeroDrift possui várias vantagens arquitetônicas em relação aos modelos que corrige. O sistema é acionado por programas convencionais que aplicam, de forma determinística, padrões de conformidade conhecidos, como SOC 2 ou GDPR. O LLM só é ativado após uma mensagem ser identificada, reescrevendo então uma versão compatível com esses padrões.
“Podemos identificar de maneira determinística todas as áreas regulamentadas e as violações específicas, e depois usar LLMs para reescrever o conteúdo”, afirma Aroomoogan.
O importante é que todo o sistema consegue operar com menor latência e maior confiabilidade em comparação com um LLM convencional. Essa é a principal vantagem da empresa em relação a laboratórios maiores como OpenAI e Anthropic, que geralmente já estão integrados ao sistema subjacente.
O caso de uso mais óbvio são os chatbots de IA, já utilizados por consumidores, onde respostas inadequadas podem ter consequências graves. No entanto, Aroomoogan considera o mercado total acessível muito maior, podendo incluir mensagens geradas por IA que os humanos nunca veem, produzidas apenas dentro de sistemas automatizados. Até agora, trata‑se de um mercado relativamente pequeno — mas que crescerá à medida que a IA se tornar mais difundida.
Se a rodada de captação de recursos for indicativa, há uma demanda significativa reprimida por esse produto. “Provavelmente foi a captação de recursos mais rápida da minha vida”, diz o CEO Kumesh Aroomoogan, atribuindo à Andressen Horowitz a ajuda na estruturação da rodada inicial. “Concluímos tudo em três semanas e tivemos um número de interessados três vezes maior do que o valor solicitado.”
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