Startup quer que você confie nas respostas da inteligência artificial
A QueryStory saiu do modo secreto com US$ 6 milhões em financiamento e promete usar modelos de linguagem e técnicas de cibersegurança para tornar as respostas de IA mais confiáveis
A QueryStory é uma startup que saiu do modo secreto com US$ 6 milhões em financiamento inicial. Ela promete usar LLMs (modelos de linguagem que alimentam chatbots como o ChatGPT) junto com técnicas de cibersegurança para tornar as respostas de inteligência artificial mais coerentes e confiáveis, atacando o problema das alucinações (quando a IA inventa informações falsas).
Uma nova startup chamada QueryStory anunciou nesta terça-feira que levantou US$ 6 milhões em investimento inicial (a primeira rodada de financiamento de uma empresa em fase inicial) e saiu oficialmente do modo stealth (quando uma empresa desenvolve seu produto em segredo antes de se apresentar ao público). A proposta da empresa é atacar um dos maiores problemas da inteligência artificial generativa hoje: como saber se você pode confiar no que um chatbot está dizendo.
Segundo informou o TechCrunch, a QueryStory pretende combinar LLMs (sigla para large language models, os modelos de linguagem que alimentam ferramentas como o ChatGPT) com técnicas vindas da área de cibersegurança para tornar as respostas de IA mais coerentes e verificáveis. A ideia central é que, em vez de simplesmente gerar uma resposta e entregá-la ao usuário, o sistema da startup aplique métodos de validação — parecidos com os usados para detectar ameaças digitais — para checar internamente se a informação faz sentido e tem respaldo.
O anúncio acontece num momento em que empresas e usuários comuns estão cada vez mais preocupados com as chamadas alucinações de IA (quando um modelo inventa informações que parecem plausíveis, mas são falsas). Esse problema afeta desde respostas em buscadores até sistemas corporativos que usam IA para tomar decisões. A QueryStory aposta que sua experiência em segurança digital pode trazer uma camada extra de confiabilidade que falta nos sistemas atuais.
A empresa ainda não revelou detalhes técnicos sobre como exatamente pretende validar as respostas dos modelos de linguagem, nem divulgou quem são os investidores que participaram da rodada de financiamento. O próximo passo deve ser o lançamento de um produto piloto para empresas que precisam usar IA em ambientes onde a precisão das respostas é crítica, como atendimento ao cliente, análise de documentos jurídicos ou suporte técnico.
