据外媒TechCrunch报道，美国AI初创公司稳健智能(Robust Intelligence)最近从Tiger获得了3000万美元的B系列融资。
全球领投，前股东红杉资本、鱼叉创投、工程资本继续跟投。到目前为止，“稳健
情报已完成三轮融资，总金额4400万美元。本轮资金将用于产品开发和市场拓展。
当大多数行业已经进入以AI模型作为决策依据的阶段，如何降低模型的风险就变得至关重要。例如，在识别欺诈交易的AI模型中，由于数据是从许多不同的来源收集的，字母大写等不同的输入格式也会影响输出结果，这将给金融机构带来重大的经济损失。贷款机构的AI模型依赖于统计学习，可能会偏向特定人群，做出有偏见的决策。
为了模型的准确性和公平性，数据科学团队通常需要花费大量的时间和精力对模型进行测试，这不仅会影响产品迭代的效率，还会降低后续开发的可扩展性。
“稳健智能”希望在AI模型设计阶段增加测试板，从而降低后续模型的调试成本。具体来说，“健壮
智能为企业提供AI防火墙，即健壮智能模型引擎(雾凇)，持续测试AI模型以检测错误。企业还可以通过将人工智能防火墙和模型集成到本地数据库中来确保数据安全。
Robust Intelligence是由哈佛大学计算机科学和应用数据终身教授Yaron Singer和他的学生Kojin在2019年开发的。
大岛联合创立。
雅伦
Singer表示，在研究反机器学习的过程中，他发现了其在商业AI模型中的应用，希望开发一套可以直接用在AI模型底层的防火墙，其核心是自动发现给定模型的故障模式并捕捉数据漂移等。
“AI防火墙本身也是一个AI模型，用来预测某个数据点是否会导致错误预测。这可能是目前机器学习领域最难解决的问题之一，我们也在不断改进。”Singer解释说，“现在雾凇能做的是，如果一个企业有数据和AI模型，只需要点击一个按钮就可以进行压力测试，在模型设计和运行过程中可以自动测试数据和AI模型。”
雾凇实时监控
在具体功能上，雾凇可以分为两个部分：漏洞检测和错误预防：前一阶段，通过数百次测试自动识别架构中隐含的假设和故障，方便模型开发；在后一种情况下，部署模型后，会检测到数据漂移和完整性等问题，并对模型进行修改。
