首尔Datumo融资1550万美元，赋能AI安全与评估工具

生成式人工智能的迅速普及带来了一个紧迫的挑战：如何确保这些强大的模型安全、负责任地运行。麦肯锡近期的一份报告强调了这一担忧，揭示了尽管40%的组织将AI可解释性——即理解AI如何及为何做出特定决策——视为重大风险，但只有区区17%的组织正在积极解决这个问题。首尔的Datumo公司正填补这一关键空白。该公司最初从事AI数据标注，现已转型提供用于测试、监控和改进AI模型的工具和数据，所有这些都无需深厚的技术专业知识。这家初创公司近期宣布完成1550万美元的融资，使其从Salesforce Ventures、KB Investment和SBI Investment等投资者处筹集到的总资金达到约2800万美元。

Datumo的起源故事可追溯到其首席执行官David Kim，他曾是韩国国防发展局的AI研究员。Kim对数据标注的繁琐性质感到沮丧，于是构想了一个新颖的解决方案：一款基于奖励的移动应用程序，允许个人在业余时间标注数据以获取报酬。这一创新概念首次在韩国科学技术院（KAIST）举办的创业竞赛中得到验证。2018年，Kim与五位KAIST校友共同创立了Datumo（最初名为SelectStar）。甚至在应用程序完全开发之前，Datumo就在竞赛的客户发现阶段获得了数万美元的预合同销售额，主要来自KAIST校友领导的企业和初创公司。

该公司迅速获得关注，在第一年内收入就超过100万美元，并与三星、三星SDS、LG电子、LG CNS、现代、Naver以及电信巨头SK电信等韩国主要企业集团签订了关键合同。Datumo在韩国拥有300多家客户，报告称2024年收入约为600万美元。然而，几年前，客户需求开始超越简单的数据标注。“他们希望我们对他们的AI模型输出进行评分，或将其与其他输出进行比较，”Datumo的联合创始人Michael Hwang解释道。“那时我们才意识到：我们已经在进行AI模型评估了——甚至在我们自己都不知道的情况下。”这一认识促使Datumo加大了对AI评估的投入，并发布了韩国首个专门针对AI信任和安全的基准数据集。正如Kim所阐述的：“我们从数据标注开始，随着大型语言模型生态系统的成熟，我们扩展到了预训练数据集和评估领域。”

AI训练数据和评估日益增长的重要性得到了近期行业动态的印证，例如Meta对数据标注公司Scale AI进行了143亿美元的巨额投资（类似于收购）。这笔交易不仅凸显了市场价值，也加剧了竞争，特别是当Meta的竞争对手OpenAI随后停止使用Scale AI的服务时。Datumo以独特的方式应对这一竞争格局。尽管在预训练数据集供应方面与Scale AI等公司有相似之处，在AI评估和监控平台方面与Galileo和Arize AI等公司有共同点，但Datumo独树一帜。它利用独特的授权数据集，特别是从已出版书籍中精心抓取的数据。据首席执行官Kim称，这些数据提供了丰富、结构化的人类推理，但众所周知难以清理。

此外，Datumo还提供一个名为Datumo Eval的全面、全栈评估平台。该平台自动生成测试数据和评估结果，以识别不安全、有偏见或不正确的AI响应，无需手动编写脚本。至关重要的是，其标志性产品是一款无代码评估工具，使得非开发人员，包括政策、信任与安全以及合规团队的专业人员，也能轻松使用。获得Salesforce Ventures投资的过程尤其具有战略性。Kim回忆说，他发布在LinkedIn上的一篇帖子，分享了在韩国一场活动中与DeepLearning.AI创始人吴恩达的炉边谈话，引起了Salesforce Ventures的注意，最终在长达八个月的融资过程后，促成了多次会议和一项初步承诺。

新获得的资金将有助于加速Datumo的研发工作，特别是在为企业AI解决方案开发先进的自动化评估工具方面。它还将推动其在全球市场（包括韩国、日本和美国）的业务拓展。Datumo在首尔拥有一支150人的团队，并自三月以来已在硅谷设立了办事处，这预示着其成为AI信任与安全领域全球领导者的雄心。