ChatGPT的兴起推动了公众对人工智能（AI）的认知增长，同时也引发了围绕AI伦理的日益激烈的讨论。我们应如何使用AI？它对社会的影响是什么，而不仅仅是对商业的影响？
AI应用中固有的偏见——请记住，这不仅涉及算法是如何构建的以及由谁构建，还涉及模型本身的构建方式——意味着在这个充满未知的AI新世界中，我们必须谨慎行事。
毕竟，已有许多公开案例显示AI平台存在政治和性别偏见。OpenAI的首席执行官Sam Altman仅在上个月就承认，ChatGPT在“偏见方面存在不足”。然而，当这些偏见和缺陷应用于保险平台或药物发现等领域时，其影响可能是深远的，因为决策失误的后果可能极其严重。
MLOps：可靠部署与监控偏见的实践方法
MLOps（是“机器学习”与DevOps的组合词）是一套旨在可靠、高效地部署和维护生产环境中的机器学习模型，并监控这些偏见的实践方法。简而言之，数据科学家、DevOps工程师和机器学习工程师使用MLOps实践，将AI算法转化为日常可用的生产模型。这里的理念是在提升模型自动化水平的同时，密切关注与偏见相关的业务和监管要求，以及其他AI相关方面。提高效率还具有积极的环境影响。
Seldon完成2000万美元B轮融资
Seldon是一家专注于优化机器学习模型的开发工具这一高端领域的英国初创公司，其竞争对手包括Arise、Fiddler（融资4520万美元）、Dataiku（融资8.468亿美元）和DataRobot（融资10亿美元）。
Seldon的云平台无关机器学习部署平台在2020年从AlbionVC和剑桥创新资本处获得了710万英镑的A轮融资。
该公司现在完成了由新投资者Bright Pixel（前身为Sonae IM）领投的2000万美元B轮融资，现有投资者AlbionVC、剑桥创新资本和阿玛迪斯资本合伙人也参与了此次投资。
创始人Alex Housley（首席执行官）和Clive Cox（首席技术官）声称，自2020年11月完成A轮融资以来，Seldon的开源框架实现了400%的年同比增长率。这一点很重要，因为其开源网络使其能够更高效、更具成本效益地分发其专有解决方案。
Bright Pixel的董事Pedro Carreira在一份声明中表示：“Seldon通过提供一种独特的解决方案脱颖而出，该方案能够降低用户在跨行业部署和解释机器学习模型时的摩擦。这意味着客户的生产力更高，价值实现时间更短，同时具备治理、风险和合规能力。”
目前，Seldon的客户包括PayPal、强生公司、奥迪和益博睿等。
以数据为中心的MLOps新概念
在接受采访时，Seldon创始人兼首席执行官Alex Housley告诉我：“AI无处不在，而Seldon处于独特的位置。我们在开源分发方面已经拥有强大的地位，而我们刚刚验证的是以数据为中心的MLOps中的一个新概念，它与数据流和生产环境紧密集成。简而言之，你可以通过改进算法来提升AI模型的性能，但这只能带来微小的改进。另一种方法——这也是我们的做法——是通过提高数据质量的生产来榨取更多的性能。这正是我们与剑桥大学合作并取得显著成果的方向。”
根据Run:ai发布的《2023年AI基础设施现状调查》，在88%的公司中，超过一半的模型从未投入生产。原因何在？因为项目停滞不前，或者各业务孤岛之间存在工作重复。
Seldon声称，它可以帮助团队更好地协作，将部署时间平均缩短84%。鉴于即将出台更多针对AI的监管法规（例如欧盟的《AI法案》以及美国平等就业机会委员会EEOC的相关规定），这一点可能尤为重要。Seldon及其竞争对手正竞相帮助企业内部改进这些AI模型，同时确保符合相关法规要求。
该公司与剑桥大学机器学习深智教授尼尔·劳伦斯（Neil Lawrence）进行了紧密合作。