描述
mpathic AI 提供一个全面的平台，旨在构建更安全、更具吸引力的 AI 系统，该系统以行为科学为基础。该服务使 AI 构建者能够评估、压力测试和增强其面向人类的模型。这是通过专家主导的红队测试和科学验证的人类数据基准测试来实现的，确保部署的 AI 模型在优先考虑安全性的同时，还能让用户满意。
该平台专注于揭示自动化测试可能遗漏的关键故障模式、不匹配、偏见和风险。它提供专家主导的红队测试，利用包括心理健康专家、医生和临床医生在内的专业顶尖安全专家库。这确保了对细微、高风险人类行为的深入理解。
事实基准测试是一项核心能力，它允许根据行为科学的验证基准客观地衡量模型性能。mpathic AI 在 AI 系统部署之前，帮助检测对弱势群体存在的细微但关键的风险，例如身体和心理伤害。生成的见解是可操作的，将评估结果转化为清晰、可用于模型的信心信息，指导训练数据策展、微调和迭代改进。
为了提高效率，mpathic 通过 mpathic Studio 提供 AI 辅助标注选项。该工具支持强化学习、基准测试和多模态数据标注，而不会阻碍研究或部署周期。该公司强调，AI 的最新前沿领域需要最高的性能标准，特别是在儿童互动、医疗环境和心理健康支持等敏感领域，在这些领域，可信赖性和参与度至关重要。
mpathic 将专家判断与 AI 模型相结合，在大型、高风险场景中检测和评估人类风险。该框架因其将评估锚定在真实的临床复杂性中并以人为中心，提供了比纯粹自动化判断更严谨、更符合临床要求的解决方案而受到赞誉。这确保了 AI 系统在安全至关重要的复杂现实世界情况下的实际响应能力得到评估。
mpathic AI的核心功能
专家主导的红队测试，以揭示 AI 风险
科学严谨的人类数据基准测试
检测不受欢迎的响应和对弱势群体的风险
可操作的见解，用于 AI 模型迭代
通过 mpathic Studio 进行 AI 辅助标注
AI 个性与安全评估
顶尖安全专家专业库
针对多维度风险和临床证据的基准测试
通过模拟患者互动对 AI 模型进行压力测试
以人为本的 AI 安全重点
如何使用 mpathic AI？
评估：利用专家主导的红队测试和人类数据基准测试来评估 AI 模型。
识别风险：检测故障模式、偏见和对弱势群体的潜在危害。
校准个性：优化 AI 个性，以获得用户参与度和安全性。
标注数据：使用 AI 辅助标注进行强化学习和基准测试。
迭代模型：应用可操作的见解来改进训练数据和模型性能。
安全部署：交付值得信赖且引人入胜的 AI 模型。
mpathic AI的使用案例
- AI 安全评估
- 模型压力测试
- 行为基准测试
- 风险检测
- AI 个性调整
- 数据标注支持
- 高风险 AI 部署
