SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Axiom Quant Inc. hat kürzlich 200 Millionen US-Dollar in einer Finanzierungsrunde gesammelt, um die Sicherheit und Genauigkeit von KI-generiertem Code zu gewährleisten. Das Unternehmen setzt auf eine neue Methode namens ‘verified AI’, um die Risiken von ‘Halluzinationen’ in der KI-Programmierung zu eliminieren.
Axiom Quant Inc. hat sich das Ziel gesetzt, die Sicherheit und Genauigkeit von KI-generiertem Code zu gewährleisten, nachdem das Unternehmen in einer frühen Finanzierungsrunde 200 Millionen US-Dollar gesammelt hat. Diese Investition, die von Menlo Ventures angeführt wurde, hebt Axioms Bewertung auf 1,6 Milliarden US-Dollar an. Das Unternehmen verfolgt einen neuen Ansatz, den es als ‘verified AI’ bezeichnet, um die Risiken von ‘Halluzinationen’ in der KI-Programmierung zu eliminieren.
Die Gründer von Axiom wollen ein grundlegendes Problem bei der Erstellung von Software durch KI angehen. Obwohl bestehende Tools wie Claude Code und CodeRabbit beeindruckenden Code generieren können, ist ihre probabilistische Natur ein großes Problem. Diese Tools sind darauf ausgelegt, Ausgaben zu erzeugen, die korrekt aussehen, anstatt solche, die nachweislich korrekt sind. Dies stellt ein erhebliches Risiko dar, insbesondere wenn der Code in kritischen Infrastruktursystemen verwendet wird.
Axiom umgeht dieses Problem, indem es KI-Systeme darauf trainiert, formal verifizierte Ausgaben in Lean zu erzeugen, einer spezialisierten Programmiersprache für mathematische Beweise. Durch die Verwendung von Lean kann Axiom sicherstellen, dass jeder Schritt des Denkprozesses eines KI-Modells maschinenprüfbar und logisch garantiert ist. Dies ermöglicht es, mathematische Gewissheit darüber zu bieten, dass jede von einem KI-Modell generierte Codefunktion immer die richtige Antwort liefert und keine versteckten Sicherheitslücken einführt.
Das Startup wurde von der 25-jährigen Stanford-Ph.D.-Studentin Carina Hong gegründet, die bereits zahlreiche Auszeichnungen erhalten hat. Sie hat ein beeindruckendes Team zusammengestellt, darunter Ken Ono, ein führender Mathematiker, und Shubho Sengupta, der ehemalige Direktor der Facebook AI Research. Axiom sieht eine große Chance darin, jede einzelne Zeile von KI-generiertem Code in einer Welt zu verifizieren, in der praktisch alle Software mit Hilfe von großen Sprachmodellen erstellt wird.
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