Clarifai Inc. ist ein Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), das sich auf Computer Vision spezialisiert hat und maschinelles Lernen sowie tiefe neuronale Netze einsetzt, um Bilder und Videos zu identifizieren und zu analysieren. Das Unternehmen bietet eine Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Modellen an, mit einem Schwerpunkt auf visuellen Erkennungsaufgaben wie Objekterkennung, Inhaltsmoderation und visueller Suche. Clarifai bedient verschiedene Branchen, darunter Medien, Einzelhandel und Regierung, und bietet sowohl cloudbasierte als auch lokale (On-Premises) Bereitstellungsoptionen an.
Clarifai hat seinen Hauptsitz in Wilmington, Delaware, und unterhält Niederlassungen in San Francisco, Washington, D.C., New York City, Tallinn (Estland), Kanada und Indien. Die Technologie des Unternehmens basiert auf Architekturen des Deep Learning und der neuronalen Netze, insbesondere auf faltungsneuronalen Netzen, die es Computern ermöglichen, aus Datenbeispielen zu lernen und eigenständig Schlussfolgerungen zu ziehen, etwa um Bilder oder Videos mit Vorhersage-Tags zu versehen.
Geschichte
Clarifai wurde 2013 von Matthew Zeiler gegründet, einem Doktoranden, der kurz zuvor zu den besten fünf Teilnehmern der ImageNet-Herausforderung 2013 gehört hatte, einem bedeutenden Wettbewerb auf dem Gebiet der Computer Vision. Anfangs bot das Unternehmen kostenlose und kostenpflichtige Versionen seiner Bild- und Videoerkennung über eine API an, zusammen mit einer Verbraucher-App namens Forevery für das iPhone. Im Jahr 2014 wurde das Hochzeits- und Lifestyle-Website Style Me Pretty der erste Kunde von Clarifai und nutzte die Technologie, um Bilder personalisiert an die Nutzer anzupassen.
Im Jahr 2016 veröffentlichte Clarifai Version 2 seiner API und fügte Funktionen für individuelles Training und visuelle Suche hinzu. Im darauffolgenden Jahr verlegte das Unternehmen sämtliche Forschungsarbeiten in ein Büro in San Francisco und alle regierungsbezogenen Aktivitäten in ein Büro in Washington, D.C. Später im Jahr 2017 kündigte Clarifai eine mobile SDK an, die es ermöglicht, die Plattform ohne Internetverbindung zu nutzen. 2018 brachte das Unternehmen eine On-Premises-Lösung auf den Markt und eröffnete 2019 ein neues Büro in Tallinn, Estland.
Finanzierung
Die Finanzierungsgeschichte von Clarifai spiegelt den Weg des Unternehmens vom Start-up zum etablierten KI-Unternehmen wider. Im Jahr 2015 nahm das Unternehmen 10 Millionen US-Dollar in einer Serie-A-Finanzierungsrunde unter der Leitung von Union Square Ventures auf. Nach dem Start der v2-API im Jahr 2016 führte Menlo Ventures eine Serie-B-Runde über 30 Millionen US-Dollar an, an der sich auch Union Square Ventures, Lux Capital und Osage University Partners beteiligten. Im Oktober 2021 schloss Clarifai eine Serie-C-Runde über 60 Millionen US-Dollar ab, angeführt von New Enterprise Associates (NEA), mit Beteiligung der bestehenden Investoren Menlo Ventures, Union Square Ventures, Lux Capital, LDV Capital, Corazon Capital und NYU Innovation Venture Fund sowie der neuen Investoren CPP Investment Board, NextEquity Partners, SineWave Ventures und Trousdale Capital. Damit belief sich die Gesamtfinanzierung des Unternehmens auf 100 Millionen US-Dollar.
Technologie
Der Kern der Technologie von Clarifai basiert auf faltungsneuronalen Netzen, einer Art von Deep-Learning-Architektur, auf die sich Zeiler während seiner Promotion konzentrierte. Die Plattform ermöglicht es Computern, aus Datenbeispielen zu lernen und Vorhersagen zu treffen, wodurch Anwendungen Bilder oder Videos mit relevanten Konzepten versehen können. Die Technologie von Clarifai unterstützt eine Vielzahl von Funktionen, darunter Inhaltsmoderation, visuelle Suche, visuelle Ähnlichkeitssuche und die Organisation von Mediensammlungen.
Die Plattform umfasst vorgefertigte Erkennungsmodelle für spezifische Konzepte wie Essen, Reisen und nicht jugendfreie (NSFW) Inhalte sowie ein allgemeines Modell, das eine breite Palette von Konzepten identifizieren kann, darunter Objekte, Ideen und Emotionen. Nutzer können außerdem eigene Modelle erstellen, um spezifische Objekte wie Autos oder Hunderassen zu erkennen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Clarifai Modell 1.5, das maschinell beschriftete Datensätze verwendet und nach eigenen Angaben bis zu 11.000 Konzepte aus der Objekterkennung sowie Attribute wie Stimmung oder Thema erkennen kann.
Kunden und Verbreitung
Bis 2017 hatte Clarifai etwa 100 Kunden. Die Technologie des Unternehmens wurde von bekannten Organisationen wie Unilever, Ubisoft und BuzzFeed sowie von Herstellern medizinischer Geräte und Drohnen genutzt. Diese Kunden setzten die Plattform unter anderem für Bildmarkierung, Inhaltsmoderation und visuelle Suche ein, was die breite Anwendbarkeit der Computer-Vision-Funktionen demonstriert.
Militärische Arbeiten und ethische Bedenken
Im Jahr 2018 gab Zeiler bekannt, dass Clarifai am Project Maven beteiligt war, einem Programm des US-Verteidigungsministeriums, das den Einsatz von KI für militärische Zwecke erforschte. Die Offenlegung erfolgte in einem Blogbeitrag, nachdem ein Artikel von Wired über eine ehemalige Mitarbeiterin berichtet hatte, die eine Klage wegen unrechtmäßiger Kündigung eingereicht hatte. Sie gab an, entlassen worden zu sein, nachdem sie gefordert hatte, dass Clarifai den Pentagon und andere Kunden über einen Sicherheitsvorfall aus dem Jahr 2017 informieren sollte. Zeiler erklärte in einem Unternehmensblogbeitrag vom 13. Juni 2018, dass der Vorfall nur einen isolierten Forschungsserver betroffen habe und dass die Kunden nach einer externen Sicherheitsüberprüfung benachrichtigt worden seien.
Ende Januar 2019 veröffentlichten mehrere Clarifai-Mitarbeiter einen offenen Brief auf einem Unternehmensforum, in dem sie ihre Bedenken über die ethischen Implikationen der Zusammenarbeit des Unternehmens mit Project Maven und deren mögliche Verbindung zu unethischen Anwendungen von KI äußerten. Dies spiegelt breitere gesellschaftliche Debatten über den ethischen Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz wider, die mit dem Fortschritt der KI-Technologien zunehmend an Bedeutung gewinnen.