前Humane高管在离开人工智能硬件初创公司后获得2500万美元估值
作者：Hayden Field
两名曾在美国备受争议的人工智能硬件创业公司Humane工作的高管正在以一个新的人工智能软件项目重新出现，该项目在估值2500万美元的情况下已经筹集了400万美元的资金。
布鲁克·哈特利·莫伊和肯·科奇恩德，分别是Humane的前战略合作伙伴关系负责人和产品工程主管，他们正在推出Infactory，一款AI事实核查搜索引擎。这对搭档在该公司的人工智能应用Pin发布反响平平后的几周内于今年五月离开了Humane。
Infactory的工具旨在以透明且可解释的方式搜索任何公司的企业数据库以及开放的网络，Kocienda 告诉 CNBC。他和哈特利·莫伊将这家初创公司推向金融、保险、SaaS、医疗保健服务和媒体等行业的企业客户。
“这其实是因为我们在企业领域看到了机会，”Infactory 的首席执行官哈特利·莫伊在接受 CNBC 采访时表示。“打造这种产品从来都不适合一家消费硬件公司。”
当Humane公司在四月份向电子产品评论员发送AI Pin时，它受到了冷淡的反应，许多人认为它不可信且用途不大。但哈特利·莫伊表示，这两个人的离开与他们在Humane工作时看到的商业机会有关。
她说：“事实是，这种情况已经酝酿了一段时间，与评论及其发展过程无关。”
Humane现正寻求买家，并且在今年六月曾与之进行过洽谈。惠普包括多家电信公司在内的多家企业，一位知情人士当时向CNBC透露。去年，Humane从多家企业获得了1亿美元的资金注入。 注：原文中的“$100 million”在上下文语境中更符合逻辑的翻译应为“1亿美元”，而非直接翻译为“一亿美金”。如果坚持使用原文格式，则保留"$100 million"不变，其余部分如下： 包括多家电信公司在内的多家企业，一位知情人士当时向CNBC透露。去年，Humane从多家企业获得了$100 million的资金注入。微软LG的风险投资部门以及Tiger Global在宣布其设备之前提供了资金，使其总融资额超过2亿美元。支持者包括OpenAI首席执行官Sam Altman和Salesforce首席执行官马克·贝尼奥夫。
哈特利·莫伊曾在Salesforce和Slack工作过谷歌在前往Humane之前。在那里，她专注于与云提供商的软件合作。Kocienda，Infactory的CTO，曾工作于苹果公司超过15年，并且是最初iPhone键盘自动纠错功能的主要发明者。
该公司种子轮融资由Bee Partners领投，Andreessen Horowitz和其他投资者参与。尽管大部分资金来自机构投资者，Hartley Moy确认Infactory还使用了一个小型特殊目的实体（SPV），这是一种融资类型。常用的AI公司做法，如Anthropic和Cohere。
以事实为中心的AI聊天机器人
Hartley Moy表示，Infactory目前处于alpha阶段，团队目前正在与设计合作伙伴和其他人合作，以在年底广泛发布产品之前整合反馈。
她说：“有许多许多不是人工智能原生公司的企业……希望参与这个生态系统。”“他们的业务要求非常严格，围绕准确性、可靠性以及高质量的回答。构建这些应用的标准要高得多。”
贺特利·莫伊表示，Infactory 正在通过一种特殊的数据准备方法来解决这一问题，这种方法可以使 AI 模型更好地、更准确地分析数据。
例如，如果一位医生在诊所里有一位患者正在服用三种不同的药物，并且医生想在开具第四种药物之前确认潜在的药物相互作用，他们可以咨询Infactory，它可以从内部数据中提供答案并引用其来源，Kocienda说。
他说：“那个答案必须是正确的，而且这些信息存在于这家公司积累的数据中。”
在数据库、网页和移动应用程序的时代，目前存在的数据并不适合自然语言模型的处理，Kocienda 表示。Infactory 致力于使用人工智能来研究企业的数据，从语义上理解数据的内容，并评估基于现有数据可以回答哪些问题，当无法回答时拒绝作答而不是编造答案，他说。这是许多 AI 聊天机器人所面临的难题。
例如，如果客户询问 Shohei Ohtani 在这个赛季投进了多少个三分球，Infactory 的工具可能会回答说由于 Ohtani 是一名棒球运动员，这个问题没有意义。
谷歌、微软、OpenAI等公司正在引领一场生成式人工智能军备竞赛，因为各个行业的公司都急切地加入其中，争相添加由大型语言模型驱动的AI聊天机器人和代理。预计市场将在十年内达到超过1万亿美元的收入。
许多领先的聊天机器人因对用户查询作出不准确的回答而受到批评。几乎在谷歌推出其产品后立即发生的事件是："AI概览"在Google搜索中例如，在AI功能中返回无意义或不准确的结果后，公众批评日益增多，并且没有任何选择退出的方式。
凭借Infactory，“在任何时候都不会有一个黑盒子，一个问题进入大语言模型后得到一个答案，而你不知道这个答案来自哪里，”Kocienda说。
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