Nel contesto dell’ampia adozione dell’intelligenza artificiale generativa da parte di organizzazioni globali, sia nel backend che nel front-end (per interazioni con i clienti), sorge una giusta preoccupazione tra i decisori riguardo a una questione persistente: le allucinazioni dell’IA.
Tuttavia, c’è una nuova startup chiamata Gleen AI che ha intrapreso un percorso innovativo per affrontare questo problema. Ashu Dubey, CEO e co-fondatore di Gleen, ha discusso con VentureBeat in un’intervista esclusiva via videochiamata, presentando una soluzione per “risolvere le allucinazioni”.
Gleen AI ha appena annunciato un finanziamento di 4,9 milioni di dollari da parte di investitori come Slow Ventures, 6th Man Ventures, South Park Commons e Spartan Group, nonché personalità di rilievo nel settore come Sam Lessin, ex vicepresidente di gestione dei prodotti di Facebook/Meta Platforms. Questo investimento consentirà a Gleen AI di continuare lo sviluppo del suo software anti-allucinazioni a livello di dati, destinato a supportare le aziende nell’implementazione di modelli di intelligenza artificiale per fornire assistenza ai clienti.
I modelli di intelligenza artificiale generativa, come i noti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) quali ChatGPT, Claude 2, LLaMA 2, Bard e altri, sono progettati per rispondere a input umani producendo dati associati alle parole e alle idee immesse dagli utenti.
Tuttavia, questi modelli non sempre forniscono risultati precisi e a volte producono informazioni inesatte o poco rilevanti. Questo può essere un problema critico per le aziende che dipendono da questi dati per fornire informazioni accurate ai loro dipendenti o utenti, specialmente nei settori altamente regolamentati come la sanità e l’industria pesante.
Gleen AI ha sviluppato un approccio unico per risolvere queste sfide. La loro soluzione include un livello di intelligenza artificiale e machine learning indipendente dai modelli LLM utilizzati dall’azienda. Questo livello analizza i dati interni dell’azienda, li converte in un database vettoriale e li utilizza per migliorare la qualità delle risposte del modello AI.
Il processo di Gleen comprende diverse fasi chiave:
- Raccolta di conoscenze aziendali strutturate e non strutturate da diverse fonti.
- Estrazione dei fatti chiave e costruzione di un grafico della conoscenza per comprendere le relazioni tra le entità.
- Confronto delle risposte dei modelli LLM con i fatti estratti prima della consegna all’utente.
Questo approccio funge da verifica incrociata delle risposte dei modelli AI, eliminando il rischio di fornire informazioni errate. Gleen AI coinvolge i modelli LLM solo quando è sicuro che i fatti siano sufficienti per generare risposte accurate.
Gleen AI offre inoltre agli utenti la possibilità di creare chatbot di assistenza clienti personalizzati e adattarne la personalità in base alle esigenze.
Questo approccio offre alle aziende una via per implementare l’intelligenza artificiale generativa con la precisione richiesta, mentre Gleen AI punta a un futuro in cui ogni azienda avrà un assistente AI alimentato da un proprio database vettoriale di conoscenza.