Smallest.ai تجمع 13 مليون دولار في جولة Series A لتطوير ذكاء اصطناعي صوتي يبدو بشرياً

جمعت Smallest.ai، وهي شركة ناشئة متخصصة في الذكاء الاصطناعي الصوتي تأسست في أواخر عام 2024، مبلغ 13 مليون دولار في جولة تمويل من فئة Series A بقيادة Seligman Ventures، بمشاركة Sierra Ventures و3one4 Capital، ليصل إجمالي تمويلها إلى أكثر من 21 مليون دولار.

تراهن الشركة الناشئة على أن القفزة التالية في وكلاء الصوت لن تأتي من جعل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) أسرع، بل من بناء نماذج أصغر ومتخصصة مصممة خصيصاً للمحادثة البشرية. وقال مؤسسها والرئيس التنفيذي لها، Sudarshan Kamath، لـTechCrunch إن الهدف هو جعل التحدث مع وكيل ذكاء اصطناعي أمراً لا يمكن تمييزه عن التحدث مع إنسان. ولتحقيق ذلك، تطور Smallest.ai نموذجاً صوتياً صغيراً مصمماً لمحاكاة الطريقة التي يعالج بها البشر المحادثة: الاستماع والتفكير والتحدث في آنٍ واحد، بدلاً من انتظار استلام الطلب كاملاً قبل الرد كما تفعل نماذج اللغة الكبيرة التقليدية. وقال Kamath إن هذا البنيان هو سبب شعور محادثات الصوت مع الذكاء الاصطناعي بأنها غير طبيعية غالباً: فحتى التوقف القصير يُشعر وكأنه خلل، وهو أمر لا يحدث في محادثة نصية.

يعمل النموذج كطبقة ذكاء في الوقت الفعلي تتيح محادثات طبيعية مع العملاء حول مواضيع محددة، مع تأخير استجابة يكاد يكون معدوماً. وعندما يخرج الاستفسار عن نطاق قاعدة معرفته المحدودة، تُحيله Smallest.ai إلى نموذج تأسيسي أكبر حجماً، وتضع العميل قيد الانتظار لفترة وجيزة لـ”البحث” في المسألة، تماماً كما يفعل موظف بشري. ويتوقع Kamath أن تعتمد معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي قريباً على هذا النظام ثنائي النماذج: نموذج صوتي صغير للتفاعل في الوقت الفعلي، مقترن بنموذج لغوي كبير “غير متصل” يُستدعى فقط عند مواجهة مشكلات معقدة. وخلافاً للنماذج التأسيسية الكبيرة، تركز Smallest.ai حصراً على تحديات خاصة بالصوت مثل التعامل مع لهجات متنوعة، ودعم عشرات اللغات، والعمل في بيئات صاخبة.

ومن بين عملاء الشركة الناشئة الحاليين RingCentral وTruecaller، وقال Kamath إن شركات دعم العملاء مثل Sierra وDecagon تُعد أيضاً عملاء محتملين؛ وأوضح أن إتقان الصوت بعمق يمثل، بالنسبة لتلك الشركات، إلهاءً عن نشاطها الأساسي. وتنافس Smallest.ai شركة ElevenLabs الرائدة في الذكاء الاصطناعي الصوتي، إلى جانب Cartesia ولاعبين إقليميين مثل Sarvam الذين يركزون على اللغات المحلية؛ وخلافاً لبعض المنافسين الذين يوظفون الذكاء الاصطناعي الصوتي في الدبلجة أو البودكاست، تركز Smallest.ai حصراً على وكلاء المحادثة الصوتية في الوقت الفعلي لعملائها من الشركات.

وقال Kamath: “نريد لنماذجنا أن تتجاوز اختبار تورينغ. يجب أن تتحدث مع نموذجنا دون أن تعرف ما إذا كان ذكاءً اصطناعياً أم إنساناً. هذا هو التركيز الوحيد للشركة.”

لماذا يهم

مع توسع وكلاء دعم العملاء المعتمدين على الذكاء الاصطناعي، تتحول الفجوة بين القدرة والإقناع بشكل متزايد إلى مشكلة تأخير في الصوت؛ ورهان Smallest.ai هو أن النماذج الصغيرة المتخصصة، لا نماذج اللغة الكبيرة الأضخم، هي من يحل هذه المشكلة.