Üle ootuste: AI agendid ja töö järgmine peatükk

AI agendid ehk autonoomsed agendid on oma algusaegadel. Väga vara – esimese vahetuse põhi varakult. Valdkond kihab uuendustest, alates murrangulistest uuringutest kuni kontseptsioonide tõestamiseni kuni praktiliste rakendusteni – kõik vihjab tehisintellekti tohutule potentsiaalile. 

Pole kahtlust, et autonoomsed agendid muudavad iga üksikut tööstusharu, nende võimalused ulatuvad kaugemale pelgalt ülesannete automatiseerimisest kuni töövoogude ümberkujundamiseni, keerukate stsenaariumide simuleerimiseni ja inimeste sekkumise vajaduse vähendamiseni erinevatesse protsessidesse. Vaatame (lähiajalist) tulevikku, kus agendid saavad korraldada suuremahulisi simulatsioone, ümber kujundada turunduskampaaniaid või isegi automatiseerida keerulisi teadus- ja arendustegevuse testimisprotsesse.

Bostoni nõustamisgrupp (BCG) rõhutab evolutsioonilist hüpet alates suurtest keelemudelitest (LLM) kuni autonoomsete agentideni, mis on loodud ülesannete täielikuks täitmiseks, tulemuste jälgimiseks, kohandamiseks ja eesmärkide saavutamiseks iseseisvaks tööriistade kasutamiseks. Need on märkimisväärne samm tõelise tehisintellekti suunas, mis on võimeline iseseisvalt toimima ilma pideva inimliku järelevalveta. 

Seisukohalt turu suurus, hinnati autonoomsete tehisintellekti ja autonoomsete agentide väärtuseks 4.8. aastal 2023 miljardit USA dollarit ja nende CAGR on hinnanguliselt üle 43% aastatel 2023–2028, ulatudes 28.5 miljardini. On selge, et oleme paradigma muutuse tipul – ootusega täidetud faas, põnevust, skeptitsismi ja pragmaatiline hindamine. See nihe ei seisne ainult tehnoloogilises arengus; see on meie lähenemise ümberdefineerimine tööle, tootlikkusele ja innovatsioonile. Peaaegu iga investor, asutaja, arendaja ja tehnoloogiahuviline püüab mõista, millist mõju see tehnoloogia avaldab meie tööle meie elu jooksul ja pärast seda, ning hinnata mõju nende tegevusele ja strateegilistele eesmärkidele. 

Kuid praeguse seisuga puudub meil võime täielikult mõista selle põhjustatud massinihke ulatust. Kõik, mida me teha saame, on spekuleerida. See artikkel on just see – minu spekulatsioon autonoomsete agentide areneva dünaamika ja selle mõju kohta asutajatele, investoritele ja majandusele laiemalt. Räägin sellest, kuidas me Forum Venturesis ruumi mõtleme ja sellesse investeerime, samuti pakun turu kaart ettevõtetega, kes meie arvates uurimist juhivad. 

Kus me täna oleme

Vaatamata märkimisväärsetele edusammudele uuringutes ja kontseptsioonide tõestamises, püüame kõik ikka veel aru saada ja kavandada, kuidas AI-agentide kõiki võimalusi ära kasutada. Siiani on kokku puutunud kolm suundumust:

1. Tehisintellekti oskuste ja tõhususe edusammud, mis avardavad võimaliku piire. 
2. Tegevusvõimaluste (nt ChatGPT 4.0) vähenevad kulud, mis muudavad tehisintellekti agentide kasutamise rohkematele inimestele kättesaadavamaks ning põhjustab selle tehnoloogia laiemat kasutuselevõttu ja üldist omaksvõttu.
3. AI-le juurdepääsu demokratiseerimine, olenemata sellest, kas avatud lähtekoodiga või mitte, võimaldades suuremal hulgal üksustel uurida ja rakendada tehisintellekti lahendusi, kiirendades seeläbi innovatsiooni tempot.

Nagu iga uue tehnoloogia puhul, eriti nii suure ümberkujundamise puhul, on ka mitmeid väljakutseid, millega tegeletakse. Siin on kaks parimat:

1. Ohutus ja täpsus

Üha enam keskendutakse vajaliku infrastruktuuri arendamisele, et tagada tehisintellekti agentide ohutu ja eetiline kasutuselevõtt. Paljude tööstusharude ja ettevõtete jaoks pole vigade tegemiseks ruumi. Kui LLM-i hallutsinatsioonide määr on isegi kõigest 0.1%, ei saa seda kunagi üheski kriitilises protsessis usaldada ja see veamäär peab 10- või 100-astmelise protsessi jaoks olema veelgi madalam. Selle lahendamine on laialdase kasutuselevõtu jaoks ülioluline ja paljud ettevõtted ootavad, enne kui nad võtavad omaks LLM-id kas osana oma tehnoloogiast või täiesti uuest tegutsemisviisist. 

Luuakse tööriistu täpsuse ja ohutuse jälgimiseks vaadeldavuse ja kasutajate lubade andmise kaudu ning eetilisi raamistikke, et edendada vastutustundlikku lähenemist tehisintellekti integreerimisele. Oleme näinud, et mõned ettevõtted teevad seda hästi, PrivaatneAI olles üks neist. Nad kasutavad järeldusi tagamaks, et ettevõtted ei treeniks privaatseid andmeid, et need ei lekiks. Samuti oleme väga põnevil, et turule tulevad uued ettevõtted, nagu SafeguardAI – autonoomne AI agent, mis kaitseb hallutsinatsioonide eest, võimaldades ettevõtetel generatiivset AI kasutamist kiiremini kasutusele võtta.

Lisaks töötatakse välja tööriistu, nagu automaatsed hindamismõõdikud, inimeste hindamise raamistikud ja diagnostilised andmekogumid, mis aitavad hinnata ja parandada LLM-ide täpsust. Need tööriistad aitavad teadlastel ja arendajatel tuvastada LLM-ide tugevaid ja nõrku külgi ning suunata edasisi edusamme selles valdkonnas.

2. Inimese ja tehisintellekti interaktsioon

Siin on väljakutse, mil määral peaksid inimesed autonoomse tarkvaraga suhtlema. Muret tekitavad võimalikud riskid, mis tekivad ilma piisava inimkontrollita töötavate tehisintellektisüsteemide töös ehk kui palju autonoomiat on liiga palju. Kuid me peame ka välja mõtlema, kui väga me tahame inimesi ahelasse kaasata ja milline inimestevahelise suhtluse tase loob rohkem turvalisust, piirates samal ajal eelarvamusi ja vähendades inimlike eksimuste võimalust. Meil pole sellele veel häid vastuseid, mis tahes mõistlikus ulatuses.

Oportunistlikust vaatenurgast loodan, et suudame määratleda uue paradigma autonoomse tarkvara jaoks, mis toimiks inimeste kontrolli all nii, et seda jälgitakse ja jälgitakse, et inimesed saaksid peatada potentsiaalselt surmaga lõppevate asjade juhtumise nagu palju suuremad. versioon välkkrahhist majanduses. Minu arvates võidavad need, kes suudavad seda ehitada ja pakuvad ümberkujundamisvõimalusi. 

Üleminek ülesandele orienteeritud protsessidelt eesmärgile orienteeritud protsessidele

Ei jää ühtegi sektorit ega töövaldkonda, mis AI-agentidest puutumata jääks, ja suur osa toimuvatest muutustest toimub lähitulevikus. Minu arvates oüks sügavamaid mõjusid, mis tehisintellekti agentidel on on üleminek ülesandele orienteeritud protsessidelt eesmärgile orienteeritud protsessidele. Täna sisestate arvutisse midagi, näiteks "kirjutate mulle tehisintellekti agentide kohta arvamus" ja arvuti annab teile midagi tagasi, mida te seejärel tegutsete. See on väga ülesandele orienteeritud viip ja nõuab siiski, et kasutaja koolitaks agenti vastavalt inimese eesmärkidele ja hääletoonile. Sellega see aga piirdub ja seetõttu määrab väljundi suuresti koolitussisendi kvaliteet, pluss kasutaja ettemääratud (ja võib-olla ka piiratud) eesmärgid, mis sõltuvad endiselt suuresti inimtegevusest. 

Tehisintellekti agentide alakasutatud jõud on eesmärgipärase töö võimuses. Tulevik ei ole enam samm-sammult protsesside kirjeldamine või protsesside keeruline kiire projekteerimine. Ettevõtted ja juhid peaksid muutma oma mõtlemist selle kohta, kuidas nad loovad ja kasutavad autonoomseid reeglitel põhinevaid protsesse, mille kohaselt määratakse eesmärgid ja agendid määravad kindlaks parima tee selle tulemuse saavutamiseks (asjakohaste inimeste sekkumisega). Selle näiteks võiks olla „broneerige mulle New Yorgis üritus, kus osaleb 100 professionaali, kes soovivad ühelt meie esinejalt teada saada, kuidas tehisintellekt USA tervishoiuturule tungib”. Sellisel juhul kasutatakse tehisintellekti strateegilise mõtlemise elluviimiseks väljaspool lihtsa ülesandega saavutatavat piiratud võimalust.

See on täiesti uus mõtte- ja tööviis. Praegu pole peaaegu ühtegi eesmärki, mille poole me arvutiga püüdleme, mida ei püütaks metsikult erinevalt. See on põhimõtteline muutus selles, kuidas me orienteerume ning kuidas tööd välja mõeldakse ja teostatakse. 

Monetiseerimine ja turudünaamika

Kuna AI muutub ärimudelite lahutamatuks osaks, hinnatakse traditsioonilisi monetiseerimisstrateegiaid ümber. Näiteks praegu ettevõtte tarkvaras ostavad kliendid üldiselt istekohti ja kasutust. Tarbija poolel teevad inimesed rakendusesiseseid oste. Meie hüpotees on, et see muutub nii, et tarkvaraettevõtted saavad üha enam müüa tulemusi, mitte tööriistu. Kas inimesed ja ettevõtted maksavad tulemuste eest? Et nende eesmärgid saavutataks? Me pole veel kindlad. Kuid me näeme seda väärtuspõhise kaasamise laiema suundumuse peegeldusena. Siiski on tasuvuse prognoosimisel ja kulude haldamisel probleeme, eriti arvestades tehisintellekti tehnoloogiate arvutusmahukat olemust. 

Otsustage, kellesse ja millesse investeerida kõige varajases staadiumis

Kui me selles varajases staadiumis investeerime, on asutaja üks suurimaid panuseid, mille teeme – vaadates nii asutaja turu sobivust kui ka asutaja isiksust. Tehisintellekti agentide puhul muutub see objektiiv veelgi olulisemaks, sest nii paljude tundmatute puhul ei ole täna ehitatav lahendus tõenäoliselt see, mida homme ehitatakse, kuid asutaja jääb samaks. Niisiis, me ei vaatle mitte ainult asutaja ja turu sobivust, vaid ka nende seotust probleemiga, seda, kuidas nad suhtuvad probleemikogumisse olemasolevast paradigmast erinevalt, kas nad on valmis tundmatut omaks võtma ning kas neil on plastilisust ja paindlikkust. sammu pidada turuga, kus on nii palju voogusid. 

Pärast asutajat vaatleme turgu ja seda, kas on olemas suur adresseeritav turg ja usaldusväärne tee 1 miljardi dollari suuruse tuluni. Oleme avatud nii pärandturgudele nagu proptech ja tarneahel, kui ka rohkem tulevikku mõtlevatele turgudele, paindlikele turgudele nagu fintech ja e-kaubandus, kui käivituslahendus/tööriist parandab vanaviisi astmelist funktsiooni.

Meie kolmas fookus AI-agendi lahenduse hindamisel on see, kas tööriist ühildub tehisintellekti-keskse tarkvaraga tulevikus. Teisisõnu, kas pakutud lahendus integreerub sujuvalt ja täiustab seda, kuidas me näeme tulevast tarkvaramaastikku ja pinu sellel turul.

Me ei oska veel korralikke kulupõhiseid prognoose teha. Praegu on AI-ettevõtted põhimõtteliselt vähem kasumlikud kui SaaS-i ettevõtted. Tehisintellektisüsteemides andmete töötlemise ja analüüsimisega seotud kulud võivad kiiresti kuhjuda. Enne seda tüüpi hindamist on vaja teha lähiajalisi edusamme, mis suurendavad tehisintellekti tõhusust ja vähendavad tegevuskulusid. Ideaalis on edusammud, mis peegeldavad Moore'i seadus tehisintellekti sektoris ning tänu suurenenud investeeringutele vähenevad nii elektri- kui ka kiibikulud. Kui suudame leida tasakaalu, kus tehisintellekt pole mitte ainult uuenduslik, vaid ka majanduslikult jätkusuutlik, siis oleme kuldsed. Kuid ikkagi on nii palju tundmatut ja enamik meist oletab (teeb kenasti öeldes teadlikke spekulatsioone).

Võimaluste "vapper uus maailm".

Enamik inimesi peab ChatGPT kasutuselevõttu tehisintellekti iPhone'i hetkeks. Siiski, ma arvan, et me ei ole seal…veel. Praeguseks pole need vestlusliidesed teinud palju enamat kui meie praeguseid töövooge sujuvamaks muutnud. Kuigi need tööriistad on kahtlemata muutnud ülesannete haldamise lihtsamaks, on meie lähenemisviis endiselt põhimõtteliselt ülesandekeskne. Laiem visioon on muuta see dünaamika täielikult ümber, kus tehisintellekt on võimeline rakendama strateegilist mõtlemist ja teostama keerulisi väljundeid, kasutades veelgi vähem inimeste panust. Tõeline iPhone'i hetk võib seega olla AI Agentide kui B2B vaikerakenduste komplekti avalikustamine, millel on omakorda suur mõju töö tulevikule. 

Kümne aasta pärast pole kahtlustki, et vaatame tagasi ja imestame ideed, et varem tegutsesime pigem ülesannete nimekirjade alusel, mitte ei seadnud strateegilisi eesmärke ja võimaldasime tehisintellektil aidata meil neid eesmärke korrata ja täpsustada. See nihe eesmärgipärase töökeskkonna poole ei kujuta endast mitte ainult tehnoloogia arengut, vaid ka muutust selles, kuidas me oma tööd kontseptualiseerime ja sellele läheneme. 

Edasine tee on täis ebakindlust, kuid tehisintellekti potentsiaal tööstusharusid revolutsiooniliselt muuta, inimpotentsiaali võimendada, olulisi edusamme juhtida ja püsivat väärtust pakkuda on vaieldamatu. Meie kohustus on selles ebakindluses navigeerida ning tuvastada, panustada ja toetada varajases staadiumis tehisintellekti algatusi ja säravaid mõistusi, kes oma nägemusi ellu viivad.