AI がうまく機能するときは魔法のように感じることもありますが、AI ベースのシステムが期待通りに機能しないことは非常によくあります。モデルのトレーニングに使用されるデータが深く、幅広く、十分に信頼性がなければ、どんな変化球でも送信される可能性があります。 AIが間違った方向に進んでしまうのです。 というロンドンのスタートアップ 多産 は、120,000 人の人間参加者のネットワークを利用して AI モデルに情報を提供し、ストレス テストを行うことで、この問題を回避できると考えられるシステムを構築しました。 そして、そのサービスに対する需要の表れとして、プロリフィックは現在、事業を拡大するためにいくらかの資金、つまり2,500万ポンド（3,200万ドル）を調達した。
このラウンドはパーテックとオックスフォード・サイエンス・エンタープライズ（OSE）が共同主導した。
Prolific は 2014 年に設立され、すでに Google、スタンフォード大学、オックスフォード大学、キングス カレッジ ロンドン、欧州委員会などの組織を顧客に数えており、参加者のネットワークを利用して新製品のテスト、視線追跡などの分野で AI システムのトレーニングを行っています。人間向けの AI アプリケーションが作成者の期待どおりに機能しているかどうかを判断します。 これまで Prolific の成長を支えてきたのは、こうしたユーザーからの収益でした。 実際、このラウンド以前にプロリフィックが調達した資金は、YCを経て得たシードラウンドの140万ドルだけだった。 (はい、利益は出ていましたが、VC の資金を集めて成長に投資しているので、もう利益はありません。)
「私たちは最近信じられないほどのトラクションを発揮しており、大きなチャンスが目の前にあるので、この新しい資金を利用して私たちの取り組みを強化し、製品と参加者の範囲を拡大し、資金なしで得たよりもはるかに速く取り組んでいます。」とフェリム氏は述べています。創設者兼最高経営責任者（CEO）のブラッドリー氏はTechCrunchに電子メールでこう語った。
同社は当初、AI の世界における特定のニーズからではなく、研究者が何かのパネルで頻繁に直面する一般的な問題から考え出されました。これは、ブラッドリーが自身の学術研究で特定したものでした (プロリフィック以前の彼の経歴は計算分野でした)生物学と物理学）。
つまり、質問に回答する人々の包括的な断面図を見つけるのは困難であり、タイムリーに回答することはほぼ不可能です。 多くの研究者にとって手段は、第三者と協力して参加者を調達することですが、これには、個人を確認したり、代表的なサンプルを確保するために断面を選択したりすることができないなどの欠点があります。
AI では、これらと同じ問題が特に深刻です。虚偽または誤解を招くデータは、AI システムの動作の成否を左右することわざのような軟膏のハエです。 AI がどれほど広く適用されているかを考えると、あるいはおそらくより正確には、人々がどれほど広く適用されているかを考えると、 望み いつかそれを応用して、すべてを手に入れるために
Bradley 氏がこの問題を修正するために特定した解決策は、実際の実行ではないにしても、コンセプトとしてはかなり単純なものでした。それは、パネリストを調達するより良い方法を構築することでした。
同氏によれば、初期の頃、同社は積極的に人々にアプローチし、イベントやその他の会場に行って人々を探していたという。 「私たちは概して『規模が合わない』ことをやっていました」とブラッドリー氏は語った。 「しかし、クリティカルマスに達した後は、ユーザーエクスペリエンスが良かったため、ほとんどの参加者が口コミで私たちを知ってくれるようになりました。」 プロリフィックは、フリーランスのボランティア参加者に時給最低でも6～8ドル、通常はそれ以上の報酬を支払っているが、これまでに約1億ドルを彼らに支払ったとしている。
同氏は、Prolificは人口動態を考慮しても12万人のユーザープールを比較的維持するよう努めていると述べた。 また、顧客が探しているものをより適切に調整できるように、国勢調査データやその他のソースに基づいた 300 以上のフィルターを含むツールも構築されています。
同社は皮肉なことに、AIの世界における重大な問題を解決するためにAI自体を使用しているわけではない。 「私たちは現在、AIの向上を支援するHI（ヒューマン・インテリジェンス）の提供に注力しています」と同氏は語った。
また、AI市場のニーズに対応するためにProlificが構築してきたものと、研究の世界におけるより広範なニーズの間には多くの相乗効果があるものの、AIアプリケーションを超えて機能するようにネットワークを拡張する計画はない、とブラッドリー氏は述べた。
そうは言っても、OpenAI のような言語モデル構築の大手企業はもちろん、Amazon (人間によるテスターを必要とする顧客に Mechanical Turk を提供している)、Nielsen、YouGov などの企業がこの分野に進出しようとするのは当然のことのように思えます。 現時点では、Attest や Scale AI のような企業がおそらく最も近い競争相手となるでしょう。
「Prolific は、研究用に信じられないほど強力なオンライン プラットフォームを構築しました」と Partech のジェネラル パートナーである Omri Benayoun 氏は声明で述べています。 「そのルーツが学界にあるということは、同社が品質に最高の基準を適用していることを意味し、同時にその技術的専門知識が他のものとは一線を画す革新をもたらしています。 他の企業が手動の採用方法に依存しているのに対し、Prolific は参加者の募集と精査から調査ツールの統合までのすべてをカバーする調査インフラストラクチャを構築しました。 Prolific は学界における世界的リーダーシップを獲得する準備ができており、AI の開発を支援するのにも最適な立場にあります。」