打擊AI髒數據！台灣開發者的Recce獲1.3億種子資金，進軍全球市場

當全球企業爭相擁抱AI，一個根本性的挑戰也浮出水面：「Garbage In, Garbage Out（垃圾進，垃圾出）」。AI模型的表現，高度依賴其數據品質，一旦源頭數據出錯，結果便可能充滿偏見甚至謬誤。

為了解決這個AI時代最棘手的「髒數據」難題，由台灣知名開發者高嘉良創辦的新創Recce，近日宣布完成400萬美元（約新台幣1.3億元）種子輪募資，共同參與的投資方還包括Vertex Ventures US、Hive Ventures以及Visionary、Essence VC等多家機構與天使投資人。

這筆資金將用於推動Recce的全新雲端平台。作為一家專為數據轉換專案和AI系統提供「數據原生程式碼審查工具」的公司，Recce的目標，正是在混亂的AI資料世界中，建立起第一道最關鍵的防線。

從Code Review到 Data Review，Recc如何鎖定核心需求？

高嘉良不但是g0v（零時政府）的共同發起人，其早年開發的版本控制系統SVK更是Git的重要前身。在前一個創業項目InfuseAI中，他致力於降低企業導入AI的技術門檻，打造PrimeHub平台協助台灣人工智慧學校等單位快速建立開發環境。

這種為開發者服務的模式，也讓他發現了AI領域的下一個戰場：如何確保資料品質是可靠的？

「我們相信，在AI時代，資料的正確性將成為成功的決定性因素，未來絕大多數的『程式碼審查』，都將演變成『數據審查』。」高嘉良表示，過去，軟體工程師習慣在提交程式碼前進行審視，確保邏輯無誤。但如今資料本身就如同程式碼一樣，需要被系統性地管理與驗證。

傳統上，當數據工程師修改了一段SQL程式碼，很難確定這個改動會對最終生成的報表、或是 AI模型的訓練資料造成什麼具體影響。高嘉良認為，數據工程師、資料科學家們迫切需要一套工具，能像Git比對程式碼差異一樣，直觀地比對「數據」的差異。

為此，Recce的開源專案在2023年誕生，能夠無縫整合進dbt等主流數據轉換工具的工作流程中，提供資料比對、驗證清單等功能，Recce能並排比較修改前後的數據結果，從單一欄位的數值分佈，到整張表格的細微變化都一目了然。開發者可以建立可重複使用的驗證清單，確保每次變更都不會破壞數據的完整性。

這種化繁為簡的能力，讓Recce迅速獲得了全球用戶的信賴。

目前，Recce的產品便已整合至美國百年大報《費城詢問報》的工作流程之中，自動化了超過50個下游數據模型的驗證工作。除了媒體業，Recce的用戶還擴及巴西、澳洲等地的政府機構，以及電信、醫療科技等領域的新創，並在GitHub上創下每週超過3,600次的下載量。

獲Heavybit押注400萬美元：Recce的下一步是什麼？

本次Recce完成種子輪募資，由Heavybit領投，Vertex Ventures US、Hive Ventures以及Visionary、SVT Angels、Brighter Capital、Ventek Ventures等創投及天使投資者也參與其中。

本輪的領投方Heavybit是專注於投資開發者工具的創投，其合夥人Jesse Robbins將加入Recce董事會。他表示：「數據流是每家AI公司打造護城河的『新祕方』，而Recce提供了解放數據全部價值的關鍵工具組。」

展望未來，Recce將運用這筆資金，正式發表開源專案Recce OSS 1.0版本，並同步推出專為團隊協作設計的SaaS平台Recce Cloud。

該平台讓團隊成員能共享驗證情境、比對結果，並能與GitHub等平台深度整合，確保只有在所有數據檢查都通過的情況下，程式碼才能被合併。此舉也代表著Recce正式從開發者工具，進化為企業級的數據治理平台，準備搶佔全球 AI基礎設施的龐大市場。

參考資料：《businesswire》