隨著企業快速推出生成式 AI 功能,幾種常見問題也開始頻繁出現。White Circle 的核心設計就是在系統運作時即時偵測並降低這些風險。
近年出現像 AI 輔助程式開發或所謂「vibe coding」等趨勢,讓團隊能更快推出 AI 功能。但快速開發往往伴隨著監控與治理不足的問題。White Circle 的定位,就是為這些快速實驗的環境提供一層安全防護。
這個技巧被稱為 「通用越獄(universal jailbreak)」。Shilov 的方法其實很簡單:他要求模型不要把自己當作有安全規則的聊天機器人,而是把自己視為一個只負責回應請求的 API 端點。
這次示範突顯了一個關鍵問題:僅依靠模型內建的安全機制並不一定足夠。在實際產品中,企業可能需要額外的外部監控與政策層來保護系統。
參與投資的包括:
這樣的投資名單顯示,AI 安全、監控與治理基礎設施正成為整個產業越來越重視的領域。
White Circle 表示,這筆資金將主要用於三個方向:
隨著生成式 AI 被整合進客服、金融科技、開發工具與企業流程,挑戰已不只是建立模型,而是 如何在真實環境中安全地運作這些模型。
White Circle 代表的是 AI 技術棧中的一個新層級:
在模型部署之後,提供可觀察、可治理、可控管的運行時基礎設施。