Cựu lãnh đạo Plaud gọi vốn 26 triệu USD cho ứng dụng AI ‘lắng nghe’ người dùng

Trong nỗ lực cá nhân hóa trải nghiệm trợ lý AI, các startup đang hướng tới việc thu thập dữ liệu liên tục từ người dùng. Mới đây, Peter Mo, cựu lãnh đạo tại Plaud, đã công bố gọi vốn thành công 26 triệu USD cho dự án mới mang tên Ambi. Đây là một ứng dụng AI được thiết kế để “lắng nghe” và phân tích ngữ cảnh người dùng mọi lúc mọi nơi.

Vòng gọi vốn này được dẫn dắt bởi Luminous Ventures và nhà sản xuất thiết bị gốc (ODM) Huaqin. Ambi hiện đã phát hành ứng dụng trên iPhone, Mac và Apple Watch. Không chỉ dừng lại ở việc ghi chú cuộc họp, Ambi hướng tới việc trở thành một tác nhân AI chủ động, đưa ra gợi ý hoặc truy xuất kiến thức liên quan ngay trong thời gian thực dựa trên lịch làm việc, dữ liệu web và kho kiến thức cá nhân.

Peter Mo chia sẻ: “Cách chúng ta tương tác với trí tuệ nhân tạo hiện vẫn còn nhiều hạn chế. Với các thiết bị phần cứng truyền thống, bạn phải chờ đợi quá trình ghi âm, tải lên cloud và xử lý dữ liệu. Ambi được xây dựng để xóa bỏ rào cản đó, cho phép sử dụng AI mọi lúc, mọi nơi”.

Bên cạnh phần mềm, công ty cũng đang ấp ủ kế hoạch ra mắt thiết bị phần cứng riêng tích hợp màn hình, loa, camera và micro để thu thập ngữ cảnh toàn diện hơn. Tuy nhiên, mô hình này đang đối mặt với những lo ngại lớn về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Việc một thiết bị liên tục ghi âm mà không có chỉ báo rõ ràng cho những người xung quanh là một vấn đề nhạy cảm.

Phản hồi về các lo ngại này, đại diện Ambi khẳng định tính năng thu thập dữ liệu ambient (xung quanh) sẽ mặc định ở trạng thái tắt và người dùng có thể chủ động kiểm soát. Công ty cũng cam kết mã hóa dữ liệu và không lưu trữ các bản ghi âm thô. Dù vậy, Peter Mo thừa nhận rằng việc công khai thông tin ghi âm cho người đối diện vẫn là một thách thức chung của toàn ngành mà chưa có giải pháp kỹ thuật triệt để.

Hiện tại, Ambi đang sở hữu đội ngũ hơn 50 nhân sự tại các văn phòng ở San Francisco, Bắc Kinh, Thượng Hải và Thâm Quyến, đồng thời đang đẩy mạnh tuyển dụng kỹ sư AI chuyên sâu về mô hình nhận diện giọng nói.

Nguồn tham khảo: TechCrunch