Trajectory、非技術者向けAIモデル訓練で4500万ドル調達した

人工知能モデルの継続的な改善を自動化するスタートアップのトラジェクトリーは、セコイア主導で四千五百万ドルの第一シリーズ資金調達を発表した。評価額は三億ドルで、エヌビディア、ベッセマー・ベンチャー・パートナーズ、ベイン・キャピタル・ベンチャーズが参加した。会社は約一年前にスタンフォード大学の同級生三人が設立し、グーグルディープマインドやアップルでの経験を持つ十八人規模で運営している。 トラジェクトリーの狙いは、法務や金融など専門分野で汎用モデルを使いやすくする再学習工程を、社内研究者や高額な外部専門家に依存せずに実現することだ。企業はオープンソースのモデルを自社アプリに接続し、実務結果に対する評価を蓄積できる。同社はその情報でモデルを再学習させ、契約書審査や企業価値評価などで経験者により近い性能を目指すという。共同創業者のロナク・マルデ氏は、基礎モデルを新入社員の優秀な博士課程修了生に例え、経済が求めるのは現場で長年経験を積んだ人材に近い状態だと述べた。 同社はハービーやローゴに利用され、顧客にはデカゴン、マーコー、エヌビディアも名を連ねる。再学習基盤は一般公開された。専門家は自組織にとっての望ましい成果を定義し、それを改善に反映できるという。共同創業者のマイケル・エルバド氏は、人間が学習過程に関与することで、自律的な自己改良に比べ安全側に働くと主張した。 関連分野では、元オープンエーアイ技術責任者のミーラ・ムラティ氏率いるシンキングマシーンズ・ラボや、アプライド・コンピュータ、プライム・インテレクトなどとの競合も見込まれる。トラジェクトリーは人材と製品設計に強みを持つ。マルデ氏はウィンドサーフからグーグルディープマインドが招いた研究者の一人で、エルバド氏も同社で働いた。第三の創業者アルジュン・カラナム氏はアップルで生成型基盤モデルに関わった。チームにはオープンエーアイ、ストライプ、ネットフリックス出身者も加わった。カラナム氏は、非技術者向けに再学習操作を簡潔にする界面を開発し、使いやすさを競争力の核にしている。