Pārsniedz cerības: AI aģenti un nākamā darba nodaļa

AI aģenti jeb autonomie aģenti ir savā pirmajās dienās. Ļoti agri – agri pirmā ininga apakša. Šajā jomā valda jauninājumi, sākot no revolucionāriem pētījumiem līdz koncepciju pierādījumiem un beidzot ar praktiskiem lietojumiem – tas viss liecina par AI milzīgo potenciālu. 

Nav šaubu, ka autonomie aģenti pārveidos ikvienu nozari, to iespējas sniedzoties ne tikai uzdevumu automatizēšanai, bet arī darbplūsmu pārplānošanai, sarežģītu scenāriju simulēšanai un nepieciešamības samazināšanai cilvēka iejaukšanās dažādos procesos. Mēs skatāmies uz (tuvu) nākotni, kurā aģenti var veikt liela mēroga simulācijas, pārveidot mārketinga kampaņas vai pat automatizēt sarežģītus pētniecības un attīstības testēšanas procesus.

Bostonas konsultāciju grupa (BCG) izceļ evolūcijas lēcienu no lieliem valodu modeļiem (LLM) līdz autonomiem aģentiem, kas izstrādāti, lai pilnībā izpildītu uzdevumus, uzraudzītu rezultātus, pielāgotos un autonomi izmantotu rīkus mērķu sasniegšanai. Tie ir nozīmīgs solis ceļā uz patiesu mākslīgo intelektu, kas spēj darboties neatkarīgi bez nepārtrauktas cilvēka uzraudzības. 

Runājot par tirgus lielums, autonomo AI un autonomo aģentu vērtība 4.8. gadā bija 2023 miljardi USD, un tiek lēsts, ka laika posmā no 43. līdz 2023. gadam tie reģistrētu CAGR vairāk nekā 2028% apmērā, sasniedzot 28.5 miljardus. Ir skaidrs, ka esam uz paradigmas maiņas sliekšņa – fāze, kas piepildīta ar gaidīšanu, satraukums, skepse un pragmatisks vērtējums. Šīs pārmaiņas nav saistītas tikai ar tehnoloģiju attīstību; tas ir par mūsu pašas pieejas darbam, produktivitātei un inovācijām no jauna definēšanu. Gandrīz katrs investors, dibinātājs, izstrādātājs un tehnoloģiju entuziasts cenšas izprast šīs tehnoloģijas ietekmi uz to, kā mēs strādājam mūsu dzīves laikā un pēc tam, un novērtēt ietekmi uz viņu darbību un stratēģiskajiem mērķiem. 

Tomēr šobrīd mums trūkst iespēju pilnībā izprast masu nobīdes lielumu, ko tas izraisīs. Viss, ko mēs varam darīt, ir spekulēt. Šis raksts ir tieši tāds – manas spekulācijas par autonomo aģentu dinamiku un tās ietekmi uz dibinātājiem, investoriem un ekonomiku plašāk. Es runāšu par to, kā mēs Forum Ventures domājam par telpu un investējam tajā, kā arī nodrošināsim tirgus karte ar uzņēmumiem, kas, mūsuprāt, vada izpēti. 

Kur mēs esam šodien

Neskatoties uz ievērojamajiem sasniegumiem pētniecībā un koncepciju pierādīšanā, mēs visi joprojām cenšamies saprast un prognozēt, kā izmantot visas AI aģentu iespējas. Līdz šim ir vērojama trīs tendenču saplūšana:

1. Sasniegumi mākslīgā intelekta prasmju un efektivitātes jomā, paplašinot iespējamās robežas. 
2. Darbības iespēju, piemēram, ChatGPT 4.0, izmaksu samazināšanās, padarot AI aģentu izmantošanu pieejamāku lielākam skaitam cilvēku un izraisot šīs tehnoloģijas plašāku ieviešanu un vispārēju izmantošanu.
3. Piekļuves mākslīgajam intelektam demokratizācija neatkarīgi no tā, vai tas ir atvērts avots vai ne, ļaujot plašākam subjektu lokam izpētīt un ieviest AI risinājumus, tādējādi paātrinot inovācijas tempu.

Tāpat kā jebkurai jaunai tehnoloģijai, jo īpaši tik lielai transformācijai kā šī, pastāv virkne izaicinājumu, kas tiek risināti. Šeit ir divi galvenie:

1. Drošība un precizitāte

Arvien lielāka uzmanība tiek pievērsta nepieciešamās infrastruktūras attīstībai, lai nodrošinātu AI aģentu drošu un ētisku izvietošanu. Daudzām nozarēm un uzņēmumiem nav vietas kļūdām. Ja LLM halucināciju līmenis ir pat tikai 0.1%, tam nekad nevar uzticēties nevienā kritiskā procesā, un šim kļūdu līmenim ir jābūt vēl zemākam 10 vai 100 soļu procesam. Šīs problēmas risināšana ir ļoti svarīga plašai ieviešanai, un daudzi uzņēmumi gaida, pirms tie izmantos LLM kā daļu no sava tehnoloģiju kopuma vai kā pilnīgi jaunu darbības veidu. 

Lai veicinātu atbildīgu pieeju mākslīgā intelekta integrācijai, tiek izstrādāti rīki precizitātes un drošības pārraudzībai, izmantojot novērojamību un lietotāju atļaujas, kā arī ētiskas sistēmas. Mēs esam redzējuši, ka daži uzņēmumi to dara labi, PrivātsAI būdams viens no tiem. Viņi izmanto secinājumus, lai pārliecinātos, ka uzņēmumi neapmāca privātos datus, lai tie nenoplūstu. Mēs arī ļoti priecājamies par tādu jaunu uzņēmumu ienākšanu tirgū kā SafeguardAI — autonoms AI aģents, kas aizsargā pret halucinācijām, ļaujot uzņēmumiem ātrāk ieviest ģeneratīvu AI izmantošanu.

Turklāt tiek izstrādāti tādi rīki kā automātiskās novērtēšanas metrika, cilvēku novērtēšanas sistēmas un diagnostikas datu kopas, lai palīdzētu novērtēt un uzlabot LLM precizitāti. Šie rīki palīdz pētniekiem un izstrādātājiem noteikt LLM stiprās un vājās puses un virzīt tālākus sasniegumus šajā jomā.

2. Cilvēka un mākslīgā intelekta mijiedarbība

Izaicinājums šeit ir, cik lielā mērā cilvēkiem vajadzētu mijiedarboties ar programmatūru, kas ir autonoma. Pastāv bažas par iespējamiem riskiem, ja AI sistēmas darbosies bez pietiekamas cilvēka kontroles, proti, cik liela autonomija ir par daudz. Taču mums ir arī jāizdomā, cik ļoti mēs vēlamies cilvēkus iesaistīties lokā un kāds cilvēku mijiedarbības līmenis rada lielāku drošību, vienlaikus ierobežojot aizspriedumus un samazinot cilvēka kļūdu iespējamību. Mums vēl nav labu atbilžu uz šo jautājumu jebkurā saprātīgā mērogā.

No oportūnistu perspektīvas es ceru, ka mēs varam definēt jaunu paradigmu autonomai programmatūrai, kas darbotos cilvēku kontrolē tādā veidā, ka tā tiek uzraudzīta un novērota, lai cilvēki varētu apturēt potenciāli “nāvējošu” notikumu rašanos kā daudz lielākas versija par zibens avāriju ekonomikā. Manuprāt, tie, kas var to izveidot, uzvarēs un sniegs transformācijas iespējas. 

Pāreja no uz uzdevumu orientētiem uz mērķi orientētiem procesiem

Nebūs neviena nozare vai darba joma, ko AI aģenti neskartu, un liela daļa no izmaiņām, kas notiks, notiks tuvākajā nākotnē. Manuprāt, otā nav visdziļākā ietekme, kāda būs AI aģentiem ir pāreja no uz uzdevumu orientētiem procesiem uz mērķi orientētiem procesiem. Šodien jūs kaut ko ievadāt datorā, piemēram, “uzrakstiet man ziņojumu par AI aģentiem”, un dators jums kaut ko atdod, ko jūs pēc tam rīkojat. Šī ir ļoti uz uzdevumu orientēta uzvedne, un lietotājam joprojām ir jāapmāca aģents atbilstoši personas mērķiem un balss toni. Tomēr tas ir ierobežots, un tāpēc rezultātu lielā mērā nosaka apmācības ievades kvalitāte, kā arī iepriekš noteikti (un, iespējams, ierobežoti) lietotāja mērķi, kas joprojām lielā mērā ir atkarīgs no cilvēka darbībām. 

AI aģentu nepietiekami izmantotais spēks ir mērķtiecīga darba varā. Nākotne vairs nebūs soli pa solim procesu aprakstīšana vai sarežģīta procesu tūlītēja izstrāde. Uzņēmumiem un vadītājiem jāmaina domāšana par to, kā viņi veido un izmanto autonomus uz noteikumiem balstītus procesus, kuros tiek noteikti mērķi un aģenti nosaka labāko ceļu šī rezultāta sasniegšanai (ar atbilstošu cilvēka iejaukšanos). Piemērs tam varētu būt: “Piesakiet man pasākumu Ņujorkā ar 100 profesionāļiem, kuri vēlas uzzināt, kā mākslīgais intelekts iekļūst ASV veselības aprūpes tirgū no kāda no mūsu runātājiem”. Šādā gadījumā mākslīgais intelekts tiks izmantots, lai īstenotu stratēģisko domāšanu, pārsniedzot ierobežotās iespējas, ko varētu paveikt ar vienkāršu uzdevumu.

Tas ir pilnīgi jauns domāšanas un darba veids. Pašlaik gandrīz nav tādu mērķu kopuma, kurus mēs tiecamies ar datoru, kurus nevarētu sasniegt citādi. Tās būs fundamentālas izmaiņas mūsu orientācijā un darba iecerē un izpildē. 

Monetizācija un tirgus dinamika

Tā kā mākslīgais intelekts kļūst arvien neatņemamāks uzņēmējdarbības modeļos, tradicionālās monetizācijas stratēģijas tiek atkārtoti novērtētas. Piemēram, šobrīd uzņēmuma programmatūrā klienti parasti pērk vietas un lietojumu. Patērētāju pusē cilvēki veic pirkumus lietotnē. Mūsu hipotēze ir tāda, ka tas mainīsies tā, ka programmatūras uzņēmumi arvien vairāk varēs pārdot rezultātus, nevis rīkus. Vai cilvēki un uzņēmumi maksās par rezultātiem? Lai viņu mērķi tiktu sasniegti? Mēs vēl neesam pārliecināti. Taču mēs to uzskatām par plašākas tendences uz vērtībām balstītu iesaistīšanās atspoguļojumu. Tomēr ir problēmas ar rentabilitātes prognozēšanu un izmaksu pārvaldību, jo īpaši ņemot vērā AI tehnoloģiju skaitļošanas ietilpīgo raksturu. 

Jau agrīnā izlemšana, kam un ko ieguldīt

Ikreiz, kad mēs ieguldām šajā agrīnajā posmā, dibinātājs ir viena no lielākajām likmēm, ko mēs veicam — aplūkojot gan dibinātāja atbilstību tirgum, gan dibinātāja personību. Izmantojot AI aģentus, šis objektīvs kļūst vēl svarīgāks, jo, ņemot vērā tik daudz nezināmo, šodien izstrādātais risinājums, visticamāk, nebūs tas, kas tiks veidots rīt, bet dibinātājs paliks nemainīgs. Tātad, mēs aplūkojam ne tikai dibinātāja un tirgus atbilstību, bet arī viņu pieķeršanos problēmai, kā viņi raugās uz problēmu kopumu savādāk nekā esošā paradigma, vai viņi ir gatavi pieņemt nezināmo un ka viņiem ir plastiskums un elastība. iet kopsolī ar tirgu, kurā ir tik liela plūsma. 

Pēc dibinātāja mēs skatāmies uz tirgu un to, vai ir liels kopējais adresējamais tirgus un ticams ceļš uz 1 miljarda dolāru ieņēmumu iespēju. Mēs esam atvērti gan mantotajiem tirgiem, piemēram, proptech un piegādes ķēde, gan vairāk tālredzīgiem, elastīgiem tirgiem, piemēram, fintech un e-komercija, ja vien starta risinājums/rīks nodrošinās pakāpenisku funkciju uzlabojumu salīdzinājumā ar iepriekšējo.

Trešais mūsu uzmanības centrā, novērtējot AI aģenta risinājumu, ir tas, vai rīks būs saderīgs ar AI orientētu programmatūru nākotnē. Citiem vārdiem sakot, vai piedāvātais risinājums nemanāmi integrēsies un uzlabos to, kā mēs redzam nākotnes programmatūras ainavu un kaudzi šajā tirgū.

Mēs vēl nevaram veikt pareizas uz izmaksām balstītas prognozes. Pašlaik AI uzņēmumi ir būtībā mazāk rentabli nekā SaaS uzņēmumi. Izmaksas, kas saistītas ar datu apstrādi un analīzi AI sistēmās, var ātri uzkrāties. Lai mēs varētu veikt šāda veida novērtējumu, tuvākajā laikā būs jāpanāk progress, kas uzlabo AI efektivitāti un samazina darbības izmaksas. Ideālā gadījumā ir sasniegumi, kas atspoguļojas Mūra likums AI sektorā, un palielināto investīciju dēļ tiek samazinātas gan enerģijas, gan mikroshēmu izmaksas. Ja mēs varam atrast līdzsvaru, kurā AI ir ne tikai novatorisks, bet arī ekonomiski ilgtspējīgs, tad mēs esam zelts. Bet joprojām ir tik daudz nezināmo, un lielākā daļa no mums spriež (izsakoties labi, izsakot pamatotas spekulācijas).

“Drosmīga jauna pasaule” ar iespējām

Lielākā daļa cilvēku uzskata, ka ChatGPT ieviešana ir AI “iPhone brīdis”. Tomēr es nedomāju, ka mēs esam tur… vēl. Līdz šim šīs tērzēšanas saskarnes nav paveikušas daudz vairāk, kā tikai vienkāršojušas mūsu pašreizējās darbplūsmas. Lai gan šie rīki neapšaubāmi ir atvieglojuši uzdevumu pārvaldību, mūsu pieeja pamatā joprojām ir orientēta uz uzdevumiem. Plašākā vīzija ir pilnībā pārveidot šo dinamiku, kur mākslīgais intelekts spēs īstenot stratēģisko domāšanu un veikt sarežģītus rezultātus ar vēl mazāku cilvēku ieguldījumu. Tāpēc īstais iPhone brīdis varētu būt AI aģentu kā noklusējuma B2B lietojumprogrammu kopas atklāšana, kas savukārt būtiski ietekmēs turpmāko darbu. 

Pēc desmit gadiem nav šaubu, ka mēs atskatīsimies atpakaļ un brīnīsimies par ideju, ka mēs agrāk darbojāmies, pamatojoties uz uzdevumu sarakstiem, nevis nosakot stratēģiskus mērķus un ļaujot AI mums palīdzēt atkārtot un pilnveidot šos mērķus. Šī pāreja uz mērķtiecīgu darba vidi atspoguļo ne tikai tehnoloģiju attīstību, bet arī pārmaiņas tajā, kā mēs konceptualizējam un pieejam savam darbam. 

Ceļš uz priekšu ir pilns ar nenoteiktību, taču AI potenciāls revolucionizēt nozares, palielināt cilvēku potenciālu, virzīt nozīmīgu progresu un nodrošināt paliekošu vērtību ir nenoliedzams. Mūsu apņemšanās ir pārvarēt šīs neskaidrības un identificēt, likt uz tām un atbalstīt agrīnās stadijas AI iniciatīvas un izcilos prātus, kas īsteno savas vīzijas.