Эволюция AI-агентов: пять основных этапов раскрывают будущие модели работы

Автор:Sarai Bronfeld

Перевод: MetaverseHub

Развитие ИИ-агентов фундаментально изменит способ работы людей, а также облик стартапов.За последний год количество стартапов, основанных на ИИ-агентах, резко выросло с однозначных чисел до десятков в месяц.

В Израиле наблюдается всплеск количества стартапов, создающих ИИ-агенты, с фокусом на то, чтобы позволить другим интегрировать и настраивать этих агентов для удовлетворения потребностей различных сценариев.

Многие из этих компаний используют преимущества Израиля в области кибербезопасности, науки о данных и корпоративного программного обеспечения, создавая ИИ-агенты, способные решать задачи вертикальных отраслей, такие как медицинская диагностика и прогнозная безопасность.

В то же время появляются и горизонтальные приложения, такие как автоматизация рабочих процессов и персонализированное взаимодействие с клиентами.

Когда люди начинают присматриваться к большему количеству этих стартапов, ориентированных на ИИ-агенты, они замечают, что те следуют определенным общим паттернам.

Например, стартапы, изначально использующие универсальный искусственный интеллект, превращаются в полноценную «организацию искусственного интеллекта».

С каждым значительным прогрессом в области ИИ-агентов мы приближаемся к тренду, предсказанному несколько лет назад: появляется все больше компаний, работающих благодаря автоматизации на базе ИИ, где люди отвечают только за принятие ключевых стратегических решений.

Этот импульс набирал силу несколько лет, но сейчас это ощущается как переломный момент.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман прогнозирует, что этот год станет годом, когда ИИ-агенты действительно присоединятся к рабочей силе.К 2027 году как минимум половина компаний внедрит ИИ-агенты в той или иной форме.

И это только начало.

В ближайшем будущем люди могут увидеть экономику, целиком состоящую из таких организаций с приоритетом ИИ. И если вы хотите построить по-настоящему устойчивую компанию, вы должны видеть это направление развития.

Возможно, в будущем предприятия будут нанимать ИИ-агентов, люди будут работать вместе с ИИ-агентами и даже конкурировать с ними.

Что будет дальше?

Ниже приведены пять этапов эволюции, которые могут пройти ИИ-агенты:

01. Универсальный чат

Первая волна партнеров по искусственному интеллекту — это базовые модели (универсальные LLM, такие как ChatGPT или Claude).Они преодолевают ограничения пользовательского опыта, помогая людям понять широкие возможности искусственного интеллекта.

Однако ИИ — это всего лишь инструмент, и люди все еще лидируют в вопросе наполнения искусственного интеллекта контекстом, рациональностью и эмпатией.

Как говорят ранние последователи, эти универсальные инструменты являются «властелинами без хозяина». Это переводит ландшафт стартапов в области ИИ на первый этап эволюции.

02. Эксперты в предметной области

Универсальный ИИ может читать и писать, а также выполнять задачи при правильном руководстве. Однако инструменты универсального ИИ все еще плохо работают в сверхспецифичных отраслевых условиях.

Вскоре после появления универсального ИИ люди начали наблюдать появление настоящих «экспертов» в области ИИ.

Кажется, что ИИ может решать проблемы без излишних подсказок со стороны человека; чат остается основным интерфейсом этих систем, но многие компании уже построили дополнительные отраслевые функции поверх чата.

Юриспруденция — один из примеров; компании, такие как EvenUp и Darrow, продемонстрировали мощь ИИ, обученного на特定ном корпусе юридических данных.

Эти ИИ понимают нюансы юридического языка и способны генерировать юридические материалы профессионального уровня.

03. ИИ-агенты (текущий этап)

В настоящее время все еще有许多优秀的公司在人工智能的领域专家层面开展业务。(Many excellent companies are still operating at the domain expert level of AI.) -> В настоящее время все еще множество отличных компаний работают на уровне экспертов предметной области в сфере ИИ.

Но за последний год или около того произошел явный сдвиг от ценностного предложения, основанного на чате, к ценностному предложению, основанному на действиях.

Инструменты универсального ИИ и эксперты в предметной области являются настоящими «вторыми пилотами»; они могут создавать новые связи, генерировать статьи или предоставлять новые материалы. Но люди все еще должны предпринимать действия, чтобы эти инструменты действительно работали.

С апреля 2023 года люди начали видеть, как искусственный интеллект выполняет более сложные задачи.

Наиболее известные примеры ИИ-агентов находятся в области генерации кода, такие как Code Interpreter от OpenAI или ИИ-программист Devin от Cognition.

Но эта концепция вышла далеко за пределы генерации кода и перешла к более полным «должностным обязанностям».

Теперь появляется все больше ИИ-агентов, специализирующихся на выполнении конкретных задач. Пакетирование и комбинирование этих задач имеет огромный потенциал для превращения в реальные услуги.

Например, компания Enso, поддерживаемая NFX, открывает рынок ИИ-агентов для малого и среднего бизнеса.

Как только люди продолжат совершенствовать способность ИИ выполнять задачи и действовать без значительного человеческого надзора, пути назад не будет.

04. Инновации ИИ-агентов

Как только ИИ-агенты смогут постоянно выполнять задачи, люди скоро увидят агентов с инновационными способностями.Если позволить искусственному интеллекту генерировать и исследовать новые направления знаний, его ценность поднимется на совершенно новый уровень.

Люди могут看待这个问题的方式思考人类大脑解决问题和发挥创造力的方式。(People can look at this problem in the way they think about how the human brain solves problems and exerts creativity.) -> Люди могут рассматривать эту проблему так же, как они думают о том, как человеческий мозг решает задачи и проявляет креативность.

У людей есть ориентированные на задачи предустановки мозга «если-то», помогающие выполнять задачи и решать проблемы.

Но у нас также есть активное подсознание, тот образ мышления, который включается, когда вы не сосредоточены на решении задачи, например, в душе или на прогулке.

Бывало ли у вас такое, что вы изо всех сил пытались писать или решать проблему, а затем, пройдя круг, легко решали ее?

Это результат того, что ваше подсознание беспрепятственно исследует новые творческие методы. Большинство новых, креативных идей появляются именно в этом состоянии.

Инновационные агенты ИИ смогут проводить такие подсознательные исследования. Они не будут связаны логическими утверждениями «если-то», которые создают узкое мышление.

Представьте, что в понедельник вы просите группу ИИ-агентов разработать функцию программного обеспечения, а к среде вы обнаруживаете, что агенты улучшили ваши первоначальные требования на основе опыта проб и ошибок и анализа рынка, разработав лучшую функцию.

Когда сами цели довольно абстрактны (увеличение продаж, повышение производительности ПО, чтобы пользователям нравилось мое приложение), планирование целей и определение путей станет ключом к следующему этапу развития ИИ-агентов.

Это также важный фактор для того, чтобы ИИ-агенты стали действительно зрелой рабочей силой.

Чистая автоматизация без критического мышления — это спасательный круг для низковисящих фруктов в экономике. Но это не решает самых больших и ценных проблем; это делает креативность.

Ключ к разблокировке — в доверии.Люди должны быть уверены в ИИ-агентах, позволяя им принимать стратегические решения, а не только ориентированные на задачи.

Часть доверия должна быть построена через технологии. Людям нужны две вещи: объяснимость и инфраструктура. Эти две вещи сами по себе могут стать отраслями.

Например, компания Maisa, поддерживаемая NFX, совершенствует «доказательство работы» ИИ-агентов, что является ключевым фактором для建立 доверия ко всей экосистеме агентов.

Другая компания, в которую инвестировал NFX, Emcie, разрабатывает инфраструктуру, необходимую для создания сверхспецифичных ИИ-агентов для частных лиц и предприятий.

Это доверие будет развиваться в культурном плане. Чем больше люди будут видеть, как ИИ принимает интеллектуальные решения и создает лучшие результаты, тем быстрее наступит будущее.

Группа ранних последователей будет ключевой. Малые и средние предприятия или компании, которые вообще не могут нанимать людей для удовлетворения своих потребностей, сделают первый шаг, а остальная часть экосистемы будет наблюдать и следовать за ними.

Это затронет все отрасли. Например, сфера образования:

05. Организации с приоритетом ИИ

С появлением работников-агентов ИИ, инноваций ИИ, а также систем доверия и объяснимости, люди в конечном итоге увидят rise настоящих организаций искусственного интеллекта. -> С появлением работников-агентов ИИ, инноваций ИИ, а также систем доверия и объяснимости, люди в конечном итоге увидят подъем настоящих организаций искусственного интеллекта.

Эти организации представляют собой совокупность ИИ-агентов и инноваторов ИИ, способных предпринимать широкие действия.

Это тот ИИ, о котором люди часто слышат в научной фантастике.

В худшем случае вы можете прочитать об таком ИИ в «Большом демоне» (Daemon) Дэниела Суареса, а также найти в «Как улучшить свою жизнь с помощью алгоритмов» Наоми Крицер.

Эти агенты могут принимать решения в сложных условиях, где есть множество потенциальных целей,值得实现 (worth achieving) -> заслуживающих реализации.

Разница здесь в том, что сам ИИ сможет самостоятельно выбирать, какие цели являются оптимальными, и разрабатывать пути их достижения.

ИИ будет предпринимать большинство действий, а вы будете работать бок о бок с ИИ, проверяя и аудируя выбранные им пути.

Можно представить самоуправляемую цепочку поставок, которая контролирует весь процесс от производства до доставки, и создает автоматизированные компании по финансовым交易 (trading) -> транзакциям, состоящие из множества ИИ-агентов.

Люди не ожидают, что все это произойдет немедленно; это будет происходить поэтапно.

По мере развития доверия и технологий ИИ начнет брать на себя все более крупные задачи.На самом деле, люди все еще находятся в технологическом окне возможностей для систем ИИ-агентов.

Те, кто действительно понимает это, все еще являются теми строителями и энтузиастами, которые埋头苦干 (work hard) -> усердно трудятся.

Но скоро появится организация во главе с ИИ, и люди встретят момент «ChatGPT». Сколько людей действительно понимали возможности ИИ до появления ChatGPT?

Если вы знаете, куда движутся люди, вы будете на шаг впереди.

В Израиле рынок ИИ-агентов процветает; стартапы в полной мере используют местный опыт в области машинного обучения, кибербезопасности и автоматизации.

Люди видят, что все больше компаний создают базовые платформы агентов для настройки другими компаниями, например, компания Enso.

Здесь стартапы уже начали решать вертикальные задачи в таких областях, как финтех, логистика и здравоохранение, позиционируя себя как важных вкладчиков в быстроразвивающуюся экосистему ИИ.

ИИ-агенты пришли, инноваторы ИИ пришли, организации ИИ пришли.

Итак, спросите себя сейчас: что препятствует проникновению этих вещей в мою сферу? Как устранить барьеры? Или, как только они будут устранены, как я стану основным бенефициаром?

Не каждая компания должна сосредотачиваться на создании инфраструктуры для ИИ-агентов.

Но вы можете понять, как изменится общая экономическая эффективность в вашей сфере, когда люди высвободят эти новые пулы рабочей силы.

Также можно подумать о том, какое психологическое воздействие это окажет на команду——как это будет выглядеть, если управлять только сотрудниками ИИ? Или, наоборот, когда людьми управляет ИИ?

В NFX работа людей заключается в изучении того, как работают трансформационные технологии. Эти转变 (transformations) -> трансформации имеют свое время, и по мере изменения технологий определенные навыки станут более важными или будут ослаблены.

Нам также нужно справляться с психологическими изменениями и реагировать на новые возможности, которые это приносит.

ИИ-агенты находятся на самом захватывающем этапе своего зарождения, это момент рождения великих компаний.