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根据麦肯锡最新报告显示，大多数企业表示尚未做好充分准备以安全负责任的方式使用生成式AI。其中一个关键问题是可解释性——即理解 AI 如何及为何做出特定决策。该报告指出，虽然 40%的受访者认为这是重大风险，但仅有 17%的企业正在积极应对。

总部位于首尔的 Datumo 最初是一家 AI 数据标注公司，如今致力于通过提供工具和数据来帮助企业构建更安全的 AI 系统。

这些工具支持对模型进行测试、监控和优化，且无需专业技术背景。本周一这家初创公司获得 1550 万美元融资，投资方包括 Salesforce Ventures、KB Investment、ACVC Partners 和 SBI Investment 等机构，使其总融资额达到约 2800 万美元。

Datumo 首席执行官 David Kim 曾是韩国国防发展署的 AI 研究员，他对数据标注耗时耗力的现状感到沮丧，于是萌生了一个新想法：开发一款基于奖励机制的应用程序，让人们可以利用空闲时间标注数据并赚取报酬。这家初创公司在韩国科学技术院（KAIST）的创业竞赛中验证了这个概念。2018 年，Kim 与五位 KAIST 校友共同创立了 Datumo（前身为 SelectStar）。

在该应用程序尚未完全开发完成时，Datumo 就在竞赛的客户发现阶段获得了数万美元的预售合同，主要客户来自 KAIST 校友创办的企业和初创公司。

成立第一年，这家初创公司就实现了超过100 万美元的收入，并拿下了多个关键合同。如今，其客户名单包括三星、三星 SDS、LG 电子、LG CNS、现代汽车、Naver 以及总部位于首尔的电信巨头 SK Telecom 等韩国主要企业。不过几年前，客户开始要求公司提供超越简单数据标注的服务。这家成立 7 年的初创公司目前在韩国拥有 300 多家客户，2024 年营收约为 600 万美元。

Datumo 联合创始人 Michael Hwang 告诉 TechCrunch："他们希望我们对其 AI 模型输出进行评分或与其他输出进行比较。那时我们意识到：我们已经在做 AI 模型评估了——甚至自己都没意识到。" Hwang 补充说，Datumo 随即全力投入这一领域，并发布了韩国首个专注于 AI 信任与安全的基准数据集。

"我们最初从事数据标注业务，随着 LLM 生态系统逐渐成熟，又扩展到预训练数据集和模型评估领域，"Kim 向 TechCrunch 表示。

DATUMO 联合创始人

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Meta 近期以 143 亿美元收购式投资数据标注公司 Scale AI，凸显了这一市场的重要性。

该交易达成后不久，AI 模型制造商兼 Meta 竞争对手 OpenAI 便停止使用 Scale AI 的服务。Meta 这笔交易也预示着 AI 训练数据的竞争正在加剧。

Datumo 在预训练数据集供应方面与 Scale AI 等公司有相似之处，在 AI 评估与监控领域则与 Galileo 和 Arize AI 存在共性。但据 CEO 金先生介绍，该公司通过其授权数据集实现了差异化优势，特别是从已出版书籍中爬取的数据——这些数据虽包含丰富结构化的人类推理内容，但众所周知清理难度极大。

金先生补充道，与同行不同，Datumo 还提供名为 Datumo Eval 的全栈评估平台，可自动生成测试数据与评估报告，无需手动编写脚本即可检测不安全、存在偏见或错误的响应。其标志性产品是一款面向非开发人员的无代码评估工具，尤其适合政策、信任与安全以及合规团队的成员使用。

在被问及如何吸引到Salesforce Ventures 等投资者时，Kim 解释道，这家初创公司此前在韩国举办的一场活动中，曾与 DeepLearning.AI 创始人吴恩达进行过炉边谈话。活动结束后，Kim 在 LinkedIn 上分享了这次对话，引起了 Salesforce Ventures 的关注。经过多次会面和 Zoom 视频会议后，投资方给出了初步投资意向。Hwang 表示，整个融资过程历时约八个月。