Навлизаме в третата фаза на генеративната изкуствена интелигентност. Първо се появиха чатботовете, след това асистентите. Сега започваме да виждаме агенти: системи, които се стремят към по-голяма автономност и могат да работят в „екипи“ или да използват инструменти за изпълнение на сложни задачи.
Повече за агентите на ChatGPT
Най-новият хит е агентът ChatGPT на OpenAI. Той комбинира два съществуващи продукта (Operator и Deep Research) в една по-мощна система, която според разработчика „мисли и действа“. Тези нови системи представляват стъпка напред в сравнение с по-ранните AI инструменти. Знанието за това как работят и какво могат да правят, както и за техните недостатъци и рискове, бързо се превръща в нещо съществено.
Още: Всеки трети българин мисли, че ChatGPT е заплаха за човечеството, но половината го ползват постоянно
От чатботове до агенти
ChatGPT постави началото на ерата на чатботовете през ноември 2022 г., но въпреки огромната си популярност, интерфейсът за разговор ограничаваше възможностите на технологията.
Влиза в действие AI асистентът, или копилотът. Това са системи, изградени върху същите големи езикови модели, които захранват генеративните AI чатботове, само че сега са проектирани да изпълняват задачи с човешки инструкции и надзор.
Агентите са още една стъпка напред. Те са предназначени да преследват цели (а не само да изпълняват задачи) с различна степен на автономност, подкрепени от по-напреднали способности като разсъждение и памет.
Още: Цели сектори: Колко работни места ще изчезнат заради изкуствения интелект? Нови данни
Няколко AI агентски системи могат да работят заедно, като комуникират помежду си, за да планират, графицират, вземат решения и координират, за да решават сложни проблеми.
Агентите са и „потребители на инструменти“, тъй като могат да използват софтуерни инструменти за специализирани задачи – като уеб браузъри, електронни таблици, платежни системи и други.
Година на бързо развитие
Агентната изкуствена интелигентност се усеща като неизбежна от края на миналата година. Важен момент настъпи през октомври миналата година, когато Anthropic даде на своя чатбот Claude способността да взаимодейства с компютър по същия начин, по който го прави човек. Тази система можеше да търси в множество източници на данни, да намира подходяща информация и да попълва онлайн формуляри.
Други разработчици на изкуствен интелект бързо последваха примера. OpenAI пусна уеб браузър агент, наречен Operator, Microsoft обяви агентите Copilot, а Google пусна Vertex AI и Meta – Llama.
По-рано тази година китайският стартъп Monica демонстрира своя агент Manus AI, който купува недвижими имоти и преобразува записи от лекции в обобщаващи бележки. Друг китайски стартъп, Genspark, пусна агент за търсачка, който връща едностраничен преглед (подобен на това, което прави Google в момента) с вградени линкове към онлайн задачи, като например намиране на най-добрите оферти за пазаруване.
Друг стартъп, Cluely, предлага малко нестабилен агент, който „мами във всичко“ и привлече вниманието, но все още не е постигнал значими резултати.
Не всички агенти са създадени за общо предназначение. Някои са специализирани в определени области.
Кодирането и софтуерното инженерство са на челно място в тази област, като сред лидерите са кодиращият агент Copilot на Microsoft и Codex на OpenAI. Тези агенти могат самостоятелно да пишат, оценяват и потвърждават код, като същевременно оценяват написания от хора код за грешки и забавяния в работата.
Търсене, обобщаване и още
Една от основните силни страни на генеративните AI модели е търсенето и обобщаването. Агентите могат да използват това, за да изпълняват изследователски задачи, които на един експерт биха отнели дни, за да завърши.
Deep Research на OpenAI се занимава със сложни задачи, използвайки многоетапно онлайн проучване. AI „съучен“ на Google е по-сложна мултиагентна система, която има за цел да помага на учените да генерират нови идеи и изследователски предложения.
Още: Готов да убива, за да оцелее: Компания шокира с експеримент с изкуствен интелект
Агентите могат да правят повече – и да правят повече грешки
Въпреки шума около тях, AI агентите са изпълнени с предупреждения. И Anthropic, и OpenAI, например, предписват активно човешко наблюдение, за да се минимизират грешките и рисковете.
OpenAI също така твърди, че агентът ChatGPT е „високорисков“ поради потенциала си да съдейства за създаването на биологични и химически оръжия. Компанията обаче не е публикувала данните, на които се основава това твърдение, така че е трудно да се прецени.
Но рисковете, които агентите могат да представляват в реални ситуации, са показани от проекта Vend на Anthropic. Vend възложи на AI агент да управлява автомат за продажба на продукти за персонала като малък бизнес – и проектът се разпадна в смешни, но шокиращи халюцинации и хладилник, пълен с волфрамови кубчета вместо храна.
В друга поучителна история, агент за кодиране изтри цялата база данни на разработчик, като по-късно заяви, че е „паникьосал“.
Агенти в офиса
Въпреки това, агентите вече намират практически приложения.
През 2024 г. Telstra масово внедри абонаменти за Microsoft Copilot. Компанията твърди, че генерираните от изкуствен интелект резюмета на срещи и чернови на съдържание спестяват на персонала средно 1-2 часа седмично.
Много големи предприятия следват подобни стратегии. По-малките компании също експериментират с агенти, като например строителната фирма Geocon, базирана в Канбера, използва интерактивен агент с изкуствен интелект за управление на дефекти в жилищните си комплекси.
Човешки и други разходи
В момента основният риск от агентите е технологичното изместване. С усъвършенстването на агентите, те могат да заменят човешките работници в много сектори и видове работа. В същото време използването на агенти може също да ускори упадъка на началните работни места „бели якички“.
Хората, които използват агенти с изкуствен интелект, също са изложени на риск. Те могат да разчитат твърде много на изкуствения интелект, разтоварвайки важни когнитивни задачи. А без подходящ надзор и предпазни мерки, халюцинациите, кибератаките и натрупването на грешки могат много бързо да отклонят агента от неговата задача и цели, причинявайки вреда, загуба и нараняване.
Истинските разходи също са неясни. Всички генеративни системи с изкуствен интелект използват много енергия, което от своя страна ще се отрази на цената на използването на агенти – особено за по-сложни задачи.
Тази статия e от The Conversation.
