几年前，Karine Mellata 和 Michael Lin 在苹果公司欺诈工程与算法风险团队共事时相识。作为工程师，两人曾致力于解决在线滥用问题，包括垃圾信息、机器人账号、账户安全及针对苹果客户群体的开发者欺诈行为。
尽管努力开发新模型以应对不断演变的滥用模式，Mellata 和 Lin 仍感到逐渐落后，且受困于重建信任与安全基础设施核心元素的工作。
Mellata 表示：“随着监管对团队集中化临时信任与安全响应的审查加剧，我们看到了推动行业现代化、构建更安全互联网的机会。我们梦想着一个能像滥用行为本身一样迅速自适应的系统。”
因此，两人联合创立了 Intrinsic，旨在为安全团队提供防止产品滥用的工具。该公司近期完成 310 万美元种子轮融资，投资方包括 Urban Innovation Fund、Y Combinator、645 Ventures 和 Okta。
Intrinsic 平台专为审核用户生成内容（UGC）和 AI 生成内容设计，为客户提供检测并处理违规内容的基础设施。其专注于安全产品集成，可自动执行封禁用户、标记内容供审核等任务。
Mellata 介绍道：“Intrinsic 是一个完全可定制的 AI 内容审核平台。”例如，它可帮助出版公司在生成营销材料时避免提供财务建议以规避法律风险；或协助电商平台识别如指虎等在特定州非法的商品。
Mellata 指出，目前缺乏现成分类器用于此类细微类别识别。即使资源充足的信任与安全团队，内部添加新的自动化检测类别也需数周甚至数月工程时间。
面对 Spectrum Labs、Azure 和 Cinder 等竞争对手，Mellata 认为 Intrinsic 凭借可解释性和大幅扩展的工具集脱颖而出。该平台允许客户就审核决策错误进行“询问”并获取推理过程解释，同时托管手动审核和标注工具，支持客户利用自有数据微调模型。
“大多数传统信任与安全解决方案缺乏灵活性，并非为应对不断演变的滥用行为而设计。”Mellata 表示，“资源受限的团队更需要供应商帮助，以在保持高安全标准的同时降低审核成本。”
虽然缺乏第三方审计难以断定审核模型的准确性及偏见情况，但 Intrinsic 正凭借平均合同金额达六位数的“大型、成熟”企业客户签约获得关注。
Intrinsic 近期计划扩大三人团队规模，并将审核技术从文本和图像扩展至视频和音频领域。
Mellata 总结道：“科技行业整体放缓推动了对信任与安全自动化的兴趣，使 Intrinsic 处于独特位置。首席运营官关注降本，首席合规官关注降险，Intrinsic 在这两方面均能提供帮助：更便宜、更快，且能发现比现有供应商或同等内部方案更多的滥用行为。”