據外媒 TechCrunch 報道，美國 AI 初創「Robust Intelligence」近期獲 3000 萬美元 B 輪融資，由 Tiger Global 領投，前股東紅杉資本、Harpoon Venture Capital、Engineering Capital 持續跟投。
迄今為止，「Robust Intelligence」已完成三輪融資，總金額達到 4400 萬美元，本輪資金將會用于產品開發以及市場拓展。
當多數行業都進入了以 AI 模型作為決策基礎的階段，如何降低模型風險變得至關重要。
例如在識別欺詐交易的 AI 模型中，由于數據從多個不同來源收集，如字母大小寫等輸入格式的不同也會影響輸出結果，給金融機構帶來重大經濟損失。
貸款保險機構的 AI 模型則依賴于統計學習，可能會傾向于特定人群，做出偏見決策。
為了模型的準確公平，數據科學團隊通常需要花費大量時間、精力測試模型，這不僅會影響產品迭代效率，也會降低后續開發的可拓展性。
「Robust Intelligence」則希望在 AI 模型設計階段就加入測試板塊，從而降低后續模型的調試成本。
具體來說，「Robust Intelligence」為企業提供 AI 防火墻，也就是穩健智能模型引擎（RIME），通過不斷對 AI 模型進行壓力測試來檢測錯誤。企業也可以通過將 AI 防火墻和模型集成在本地數據庫中，從而保障數據安全。
漏洞檢測
AI防火墻
「Robust Intelligence」于 2019 年由哈佛大學計算機科學與應用數據終身教授 Yaron Singer 和他的學生 Kojin Oshiba 共同創立。
Yaron Singer 表示，在研究對抗機器學習的過程中，發現了其在商業 AI 模型中的應用，從而希望研發出一套可以直接用于 AI 模型底層的防火墻，其核心是自動查找給定模型的故障模式，捕捉數據漂移等。
“AI 防火墻本身也是一個 AI 模型，用于預測某個數據點是否會導致錯誤的預測，這可能是目前機器學習領域中最困難的問題之一，我們在不斷精進。”Singer 解釋道，“RIME 現在能做到的是，如果企業有數據和 AI 模型，只需要點擊按鈕，就可以進行壓力測試，并可以在模型設計和運行過程中自動測試數據和 AI 模型。”
在具體功能上，RIME 可以分為兩部分：漏洞檢測和錯誤預防。前者是在模型設計階段，通過數百次測試自動識別架構中隱式假設和故障，便于模型開發；后者則是在模型部署后，檢測數據漂移以及完整性等問題，修正模型。
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