Превосходя ожидания: ИИ-агенты и следующая глава работы

Агенты ИИ, или автономные агенты, находятся на ранней стадии своего развития. Очень рано – начало первого тайма рано. Эта область полна инноваций: от новаторских исследований до проверки концепций и практического применения – все это намекает на огромный потенциал ИИ. 

Нет сомнений в том, что автономные агенты преобразуют каждую отрасль, а их возможности выходят за рамки простой автоматизации задач и перепроектируют рабочие процессы, моделируют сложные сценарии и уменьшают необходимость вмешательства человека в различные процессы. Мы смотрим на (ближайшее) будущее, в котором агенты смогут проводить крупномасштабные симуляции, перепроектировать маркетинговые кампании или даже автоматизировать сложные процессы тестирования НИОКР.

Бостон Консалтинг Групп (BCG) подчеркивает эволюционный скачок от больших языковых моделей (LLM) до автономных агентов, предназначенных для непрерывного выполнения задач, мониторинга результатов, адаптации и автономного использования инструментов для достижения целей. Они представляют собой значительный шаг на пути к настоящему искусственному интеллекту, способному к независимой работе без постоянного контроля со стороны человека. 

В пересчете на размер рынкаВ 4.8 году автономный ИИ и автономные агенты были оценены в 2023 миллиарда долларов США, а среднегодовой темп роста в период с 43 по 2023 год, по оценкам, составит более 2028%, достигнув 28.5 миллиардов долларов. Очевидно, что мы находимся на пороге смены парадигмы. фаза, наполненная ожиданием, волнение, скептицизм и прагматическая оценка. Этот сдвиг касается не только технологического прогресса; речь идет о переосмыслении самого нашего подхода к работе, производительности и инновациям. Почти каждый инвестор, основатель, разработчик и энтузиаст технологий пытается понять, какое влияние эта технология окажет на то, как мы работаем в нашей жизни и за ее пределами, и оценить ее влияние на свою деятельность и стратегические цели. 

Однако на данный момент у нас нет возможности полностью осознать величину массового сдвига, который это вызовет. Все, что мы можем сделать, это спекулировать. Эта статья — всего лишь мое предположение о динамике развития автономных агентов и ее последствиях для учредителей, инвесторов и экономики в целом. Я расскажу о том, как мы в Forum Ventures думаем и инвестируем в это пространство, а также обеспечиваем карта рынка с компаниями, которые, по нашему мнению, ведут разведку. 

Где мы находимся сегодня

Несмотря на значительный прогресс в исследованиях и проверке концепций, мы все еще пытаемся понять и спроектировать, как использовать все возможности агентов ИИ. Пока что наблюдается слияние трёх тенденций:

1. Достижения в области знаний и эффективности ИИ, расширяющие границы возможного. 
2. Снижение стоимости действий, таких как ChatGPT 4.0, например, делает использование агентов искусственного интеллекта более доступным для большего числа людей и приводит к более широкому внедрению и общему внедрению этой технологии.
3. Демократизация доступа к ИИ, независимо от того, с открытым исходным кодом или нет, позволит более широкому кругу организаций исследовать и внедрять решения ИИ, тем самым ускоряя темпы инноваций.

Как и в случае с любой новой технологией, особенно с такой масштабной трансформацией, существует множество проблем, которые находятся в процессе решения. Вот два лучших:

1. Безопасность и точность

Все большее внимание уделяется развитию необходимой инфраструктуры для обеспечения безопасного и этичного развертывания агентов ИИ. Во многих отраслях и предприятиях нет права на ошибку. Если LLM имеет уровень галлюцинаций хотя бы 0.1%, ему нельзя доверять ни в одном критическом процессе, и этот уровень ошибок должен быть еще ниже для 10- или 100-шагового процесса. Решение этой проблемы имеет первостепенное значение для широкого внедрения, и многие компании ждут, прежде чем они примут LLM либо как часть своего технологического стека, либо как совершенно новый способ работы. 

Инструменты для мониторинга точности и безопасности посредством наблюдения и разрешения пользователей, а также этические рамки создаются для содействия ответственному подходу к интеграции ИИ. Мы видели, как некоторые компании делают это хорошо, Частный AI будучи одним из них. Они используют логический вывод, чтобы убедиться, что компании не проводят обучение на частных данных, чтобы они не утекли. Мы также очень рады появлению на рынке новых компаний, таких как SafeguardAI — автономного агента искусственного интеллекта, который защищает от галлюцинаций и позволяет предприятиям быстрее развертывать генеративное использование искусственного интеллекта.

Кроме того, разрабатываются такие инструменты, как автоматические показатели оценки, системы человеческой оценки и наборы диагностических данных, которые помогут в оценке и повышении точности LLM. Эти инструменты помогают исследователям и разработчикам выявить сильные и слабые стороны LLM и способствовать дальнейшему развитию в этой области.

2. Взаимодействие человека и ИИ

Проблема здесь в том, в какой степени люди должны взаимодействовать с автономным программным обеспечением. Существуют опасения по поводу потенциальных рисков, связанных с работой систем искусственного интеллекта без достаточного контроля со стороны человека, т.е. того, насколько автономия является слишком большой. Но нам также необходимо выяснить, насколько мы хотим, чтобы люди были в курсе событий, и какой уровень человеческого взаимодействия обеспечивает большую безопасность, одновременно ограничивая предвзятости и уменьшая вероятность человеческой ошибки. У нас пока нет хороших ответов на этот вопрос в каком-либо разумном масштабе.

С оппортунистической точки зрения я надеюсь, что мы сможем определить новую парадигму автономного программного обеспечения, которое будет работать под контролем людей таким образом, чтобы оно контролировалось и наблюдалось, чтобы люди могли предотвратить возникновение потенциально «фатальных» событий, как гораздо более масштабных событий. версия внезапного краха экономики. По моему мнению, те, кто сможет это построить, выиграют и предоставят возможности для трансформации. 

Переход от целенаправленных процессов к целеориентированным

Ни один сектор или область работы не останется незатронутой агентами ИИ, и многие изменения произойдут в ближайшем будущем. По-моему, оодно из самых глубоких воздействий, которые окажут агенты ИИ Это переход от задачно-ориентированных процессов к целеориентированным. Сегодня вы вводите что-то в компьютер, например «напишите мне статью об агентах ИИ», и компьютер возвращает вам что-то, и вы затем действуете. Это очень целенаправленная подсказка, которая по-прежнему требует от пользователя обучения агента в соответствии с целями и тоном голоса человека. Однако этим оно ограничивается, и поэтому результат во многом определяется качеством входных обучающих данных, а также заранее определенными (и, возможно, ограниченными) целями пользователя, которые по-прежнему сильно зависят от действий человека. 

Недостаточно используемая сила агентов ИИ заключается в силе целенаправленной работы. Будущее больше не будет за механическим пошаговым описанием процессов или сложным оперативным проектированием процессов. Компании и лидеры должны изменить свое мышление о том, как они строят и используют автономные процессы, основанные на правилах, в соответствии с которыми прописываются цели, а агенты определяют лучший путь для достижения этого результата (при соответствующем вмешательстве человека). Примером этого может быть: «Закажите мне мероприятие в Нью-Йорке с участием 100 профессионалов, которые хотят узнать от одного из наших докладчиков о том, как искусственный интеллект проникает на рынок здравоохранения США». В таком случае ИИ будет использоваться для реализации стратегического мышления за пределами ограниченных возможностей, которые можно выполнить с помощью простой задачи.

Это совершенно новый образ мышления и работы. Почти нет набора целей, которые мы в настоящее время преследуем с помощью компьютера, которые не будут преследоваться совершенно по-другому. Это будет фундаментальное изменение в том, как мы ориентируемся, а также в том, как задумана и выполнена работа. 

Монетизация и динамика рынка

Поскольку ИИ становится все более неотъемлемой частью бизнес-моделей, традиционные стратегии монетизации пересматриваются. Например, сейчас в корпоративном программном обеспечении клиенты обычно покупают места и использование. Что касается потребителей, люди совершают покупки в приложениях. Наша гипотеза заключается в том, что ситуация изменится так, что компании-разработчики программного обеспечения смогут продавать результаты, а не инструменты. Будут ли люди и предприятия платить за результаты? Чтобы их цели были достигнуты? Мы еще не уверены. Но мы рассматриваем это как отражение более широкой тенденции к взаимодействию, основанному на ценностях. Однако существуют проблемы с прогнозированием прибыльности и управлением затратами, особенно с учетом вычислительно интенсивного характера технологий искусственного интеллекта. 

Решение, в кого и во что инвестировать на самой ранней стадии

Всякий раз, когда мы инвестируем на этой ранней стадии, основатель — это одна из самых больших ставок, которые мы делаем, учитывая как соответствие основателя рынку, так и его личность. С агентами ИИ эта линза становится еще более важной, потому что при таком большом количестве неизвестных решение, создаваемое сегодня, скорее всего, не будет тем, что создается завтра, но основатель останется прежним. Итак, мы смотрим не только на соответствие основателей рынку, но и на их привязанность к проблеме, на то, как они смотрят на поставленную проблему иначе, чем существующая парадигма, на то, готовы ли они принять неизвестное, обладают ли они пластичностью и гибкостью для решения этой проблемы. идти в ногу с рынком, который так сильно меняется. 

После основателя мы смотрим на рынок и на наличие большого общего целевого рынка и надежного пути к возможности получения дохода в размере 1 миллиарда долларов. Мы открыты как для устаревших рынков, таких как технологии и цепочки поставок, так и для более дальновидных и гибких рынков, таких как финансовые технологии и электронная коммерция, при условии, что решение / инструмент для запуска обеспечит улучшение ступенчатой ​​функции по сравнению со старым способом.

Наш третий вопрос при оценке решения для агента ИИ — будет ли этот инструмент совместим с будущим программным обеспечением, ориентированным на ИИ. Другими словами, будет ли предлагаемое решение плавно интегрироваться и улучшать то, как мы видим будущий ландшафт программного обеспечения и его состав на этом рынке.

Мы пока не можем сделать правильные прогнозы на основе затрат. В настоящее время бизнес, связанный с искусственным интеллектом, принципиально менее прибыльен, чем бизнес, основанный на SaaS. Затраты, связанные с обработкой и анализом данных в системах искусственного интеллекта, могут быстро накапливаться. Прежде чем мы сможем провести такую ​​оценку, в краткосрочной перспективе потребуется добиться прогресса, который повысит эффективность ИИ и снизит эксплуатационные расходы. В идеале, есть достижения, которые отражают Закон Мура в секторе искусственного интеллекта, а затраты на электроэнергию и чипы снижаются благодаря увеличению инвестиций. Если мы сможем найти баланс, при котором ИИ будет не только инновационным, но и экономически устойчивым, тогда мы будем золотыми. Но остается еще так много неизвестного, и большинство из нас предполагают (выдвигают обоснованные предположения, мягко говоря).

«О дивный новый мир» возможностей

Большинство людей считают внедрение ChatGPT «моментом iPhone» для ИИ. Однако я не думаю, что мы там… пока. На сегодняшний день эти интерфейсы чата не сделали ничего большего, чем оптимизировали наши текущие рабочие процессы. Хотя эти инструменты, несомненно, облегчили управление задачами, наш подход по-прежнему по своей сути остается ориентированным на задачи. Более широкое видение состоит в том, чтобы полностью изменить эту динамику, когда ИИ сможет реализовать стратегическое мышление и выполнять сложные результаты с еще меньшим вкладом со стороны людей. Таким образом, настоящим моментом для iPhone может стать появление AI-агентов в качестве набора B2B-приложений по умолчанию, что, в свою очередь, окажет огромное влияние на будущее работы. 

Нет сомнений, что через десять лет мы оглянемся назад и удивимся идее, что раньше мы действовали на основе списков дел, а не устанавливали стратегические цели и позволяли ИИ помогать нам повторять и уточнять эти цели. Этот сдвиг в сторону целенаправленной рабочей среды представляет собой не просто эволюцию технологий, но и трансформацию того, как мы концептуализируем и подходим к нашей работе. 

Путь вперед полон неопределенностей, но потенциал ИИ совершить революцию в отраслях, расширить человеческий потенциал, обеспечить значительный прогресс и принести долговременную пользу неоспорим. Наше обязательство состоит в том, чтобы преодолевать эту неопределенность, а также выявлять, делать ставки и поддерживать инициативы в области искусственного интеллекта на ранних стадиях и блестящие умы, которые воплощают свои идеи в жизнь.