Dado que la moderación del contenido sigue siendo un aspecto crítico del funcionamiento de las plataformas de redes sociales, uno que pueden verse presionados para hacerlo bien, o al menos hacerlo mejor para abordarlo, una startup que ha creado un conjunto de modelos de datos e imágenes para ayudar con eso. , junto con cualquier otra tarea que requiera la detección automática de objetos o texto, está anunciando una gran ronda de financiación.
Hive, que ha creado un tesoro de datos de entrenamiento basado en contribuciones colaborativas de unos 2 millones de personas en todo el mundo, que luego impulsa un conjunto de API que se pueden usar para identificar automáticamente imágenes de objetos, palabras y frases, un proceso que se usa no solo en la moderación de contenido. plataformas, sino también en la construcción de algoritmos para sistemas autónomos, procesamiento de datos de back-office y más, ha recaudado $ 85 millones en fondos, y la startup ha confirmado que ahora está valorada en $ 2 mil millones.
“En el corazón de lo que estamos haciendo es construir modelos de inteligencia artificial que puedan ayudar a automatizar el trabajo que solía ser manual”, dijo Kevin Guo, cofundador y director ejecutivo de Hive. “Hemos escuchado sobre RPA y otra automatización del flujo de trabajo, y eso también es importante, pero lo que también ha establecido es que hay ciertas cosas que los humanos no deberían tener que hacer que son muy estructurales, pero esos sistemas en realidad no pueden abordar un muchos otros trabajos que no están estructurados “. Los modelos de Hive ayudan a estructurar ese otro trabajo, y Guo afirma que brindan “una precisión cercana al nivel humano”.
Glynn Capital lidera una Serie D de $ 50 millones, con la participación de General Catalyst, Tomales Bay Capital, Jericho Capital, Bain & Company y otros inversores anónimos. Hive también está confirmando una Serie C de $ 35 millones liderada por Tomales Bay Capital en 2020 que incluyó nuevas inversiones estratégicas de Bain & Company y Visa. La compañía ahora ha recaudado $ 121 millones.
La compañía ha pasado algo por debajo del radar desde que se fundó en 2017, en lo que parece haber sido un pivote de la puesta en marcha anterior del fundador Kevin Guo, una plataforma de preguntas y respuestas que se llamaba Kiwi, que a su vez fue producto de un proyecto fuera de su tiempo. en Stanford. Pero desde entonces ha recogido discretamente algunos clientes interesantes, incluidos Reddit, Yubo, Chatroulette, Omegle y Tango, junto con NBCUniversal, Interpublic Group, Walmart, Visa, Anheuser-Busch InBev y más. En total cuenta con unos 100 clientes y ha crecido más de un 300% en el último año.
Hive comenzó con la identificación de imágenes y el trabajo con empresas que construyen sistemas autónomos. De hecho, si habla con Guo a través de Zoom, es probable que obtenga una captura de pantalla de parte de ese trabajo como fondo, con autos cruzando el puente Golden Gate.
Sin embargo, en estos días, la mayor parte de la actividad de Hive (perdón por el juego de palabras) se basa en la moderación, algunas de las cuales incluyen imágenes, pero otras incluyen texto y audio transmitido, que se convierte en texto y luego se modera como sería. (El modelado de automóviles autónomos todavía se usa como telón de fondo, creo, porque es un poco menos perturbador que una imagen de moderación de contenido, como puede ver a continuación).
Créditos de imagen: Hive (se abre en una nueva ventana) con una licencia CC BY 2.0 (se abre en una nueva ventana).
En parte porque es un problema muy clásico que imagina que se resolverá o ayudará con el uso de la IA, y en parte porque es un problema tan importante en Internet hoy en día, hay una serie de otras startups que crean plataformas para ayudar a administrar en línea. abuso, incluido el acoso, y para ayudar con la moderación del contenido.
Incluyen empresas como Sentropy, Block Party, L1ght y Spectrum Labs, sin mencionar muchas herramientas que las grandes empresas de tecnología están construyendo internamente. (Instagram, por ejemplo, lanzó sus últimas herramientas para ayudar a los usuarios a combatir el abuso en los mensajes directos hoy mismo: lo construyó todo internamente, me dijo la compañía).
Pero como lo describe Kevin Guo, lo que ha diferenciado a Hive de la multitud ha sido la multitud, por así decirlo. En los últimos años, la compañía ha ido acumulando un tesoro de datos mediante la retroalimentación de crowdsourcing de unos 2 millones de usuarios, a quienes se les paga, ya sea con dinero “normal” o Bitcoin, para revisar varias imágenes y elementos de texto en orden. para identificar “abuso” u otras cosas. (Bitcoin comenzó como una oferta complementaria y ahora representa la mayor parte de cómo se les paga a los contribuyentes, dijo Guo).
Esa base de datos, a su vez, impulsa un conjunto de API que utilizan los clientes de Hive para ayudarlos a ejecutar sus propias herramientas de moderación o cualquier flujo de trabajo que requiera una identificación rápida y frecuente.
La mayor parte del aprendizaje de idiomas en el sistema en este momento se basa en el inglés y varios otros idiomas globales populares como el español y el francés. Parte de la financiación se utilizará para ayudar a ampliar su alcance y cobertura global, incluso en un conjunto de lenguas más amplio. Esto también está dando lugar a un conjunto más amplio de casos de uso para los datos y la tecnología que Hive ha creado.
Uno de estos, dijo Guo, incluye un nuevo enfoque de la publicidad que se basa en la publicación de anuncios asociados con algo que acabas de leer o ver en la pantalla. Muy amigable con el GDPR porque no involucra absolutamente ninguna participación de datos basados en usted o sus actividades de navegación en línea (anonimizadas o no), esto está ganando terreno con las marcas que inicialmente pueden haber venido a Hive para ayudar a proteger su IP o la gestión de la reputación, y ahora están considerando cómo pueden utilizar la herramienta para difundir información sobre sí mismos de manera más eficaz.
Las posibilidades de cómo se puede usar la IA de Hive en el futuro son parte de lo que atrajo la inversión hoy. El enfoque en cómo se ha construido en la nube subraya esa extensibilidad.
“La computación en la nube ha tenido una gran adopción en los últimos años, pero solo una pequeña fracción de las empresas aprovechan las soluciones de aprendizaje automático basadas en la nube”, dijo Charlie Friedland, director de Glynn Capital, en un comunicado. “Creemos que los modelos de aprendizaje automático alojados en la nube representarán uno de los componentes más importantes del crecimiento de la nube en los próximos años, y Hive está bien posicionado como un líder temprano en el espacio”.
Para mí es notable que, por ahora, al menos Hive no revela ninguna gran empresa de tecnología entre sus clientes. Eso puede deberse en parte a los acuerdos de confidencialidad, pero Guo señala que sus actividades internas, que incluyen grandes dosis de participación humana, los han convertido en clientes algo menos dispuestos hasta ahora. Sin embargo, eso podría estar cambiando, no solo porque las herramientas de inteligencia artificial están mejorando, sino por los problemas que han surgido de algunas de las rutas actuales, como la serie de historias controvertidas sobre los moderadores de contenido de las redes sociales y los traumas que han enfrentado.
En términos de acuerdos futuros, estos podrían provenir de algunos de los patrocinadores estratégicos y asociaciones estratégicas de Hive. Actualmente, la compañía trabaja con empresas como Cognizant, Comscore y Bain (que es inversionista), que a su vez brindan consultoría y servicios a empresas tecnológicas más grandes que han optado por subcontratar parte de su trabajo de moderación humana. Ya sea que esos moderadores humanos cambien las prácticas o no, es probable que la tecnología juegue un papel cada vez más importante en el proceso más amplio de tratar de dar más estructura tanto a la configuración como a la adhesión a las políticas de abuso.
Actualizado para tener en cuenta las dos rondas separadas de financiación de $ 50 millones y $ 35 millones.
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