За межами очікувань: агенти штучного інтелекту та наступний розділ праці

Агенти штучного інтелекту, або автономні агенти, знаходяться на ранній стадії розвитку. Дуже ранній – на початку першої іннінгу ранній. Поле інновацій буквально вибухає, від революційних досліджень до концепцій та практичних застосувань – все це свідчить про величезний потенціал штучного інтелекту.

Немає сумнівів, що автономні агенти трансформуватимуть кожну галузь, розширюючи свої можливості за межі простої автоматизації завдань, до перепроєктування робочих процесів, моделювання складних сценаріїв та зменшення потреби в людському втручанні в різних процесах. Ми дивимося в майбутнє, де агенти зможуть проводити великомасштабні симуляції, перепроєктувати маркетингові кампанії або навіть автоматизувати складні процеси тестування та розробки.

Boston Consulting Group (BCG) відзначає революційний стрибок від великих мовних моделей (LLM) до автономних агентів, призначених для виконання завдань від початку до кінця, моніторингу результатів, адаптації та використання інструментів автономно для досягнення цілей. Вони представляють собою суттєвий крок до справжнього штучного інтелекту, здатного до незалежної роботи без постійного людського нагляду.

За даними ринку, автономний штучний інтелект та автономні агенти мали вартість 4,8 мільярда доларів США у 2023 році та очікується зростання темпом понад 43% між 2023 та 2028 роками, досягнувши 28,5 мільярда. Чудове, що ми находимося на порозі парадигматичного зсуву – фази, наповненої очікуванням, збудженням, скептицизмом та прагматичною оцінкою. Цей зсув не тільки про технологічний прогрес; він про пере визначення нашого підходу до праці, продуктивності та інновацій. Практично кожен інвестор, засновник, розробник та технологічний ентузіаст намагається зрозуміти вплив цієї технології на нашу роботу в житті та далі, та оцінити наслідки для своїх операцій та стратегічних цілей.

Однак зараз ми не маємо можливості повністю зрозуміти масштаб цього зсуву. Все, що ми можемо зробити, – це спекулювати. Ця стаття – це лише моя спекуляція про розгортання динаміки автономних агентів та її наслідки для засновників, інвесторів та ширшої економіки. Я розповім про те, як ми в Forum Ventures думаємо про інвестиції в цю галузь, а також надам карту ринку з компаніями, які, на нашу думку, очолюють дослідження.

Де ми зараз

Незважаючи на суттєві досягнення в дослідженнях та концепціях, ми все ще намагаємося зрозуміти та спроєктувати, як повністю використати можливості агентів штучного інтелекту. Наразі існує злиття трьох тенденцій:

1. Розширення меж штучного інтелекту та підвищення його ефективності, що розширює можливості.
2. Зниження вартості реалізації можливостей, таких як ChatGPT 4.0, наприклад, що робить використання агентів штучного інтелекту більш доступним для більшої кількості людей та спричиняє ширше прийняття та загальне використання цієї технології.
3. Демократизація доступу до штучного інтелекту, відкритого чи ні, що дозволяє ширшому колу суб’єктів досліджувати та впроваджувати рішення штучного інтелекту, прискорюючи темпи інновацій.

Як і з будь-якою новою технологією, особливо такою великою, як ця, існує ряд挑інь, які зараз адресуються. Дві головні挑ені:

1. Безпека та точність

Розростається увага до розробки необхідної інфраструктури для безпечного та етичного розгортання агентів штучного інтелекту. Для багатьох галузей та бізнесів немає місця для помилок. Якщо велика мовна модель має рівень галюцинації навіть лише 0,1%, вона ніколи не зможе бути довіреною в будь-якому критичному процесі, і цей рівень помилок повинен бути ще нижчим для 10- або 100-ступінчастого процесу. Рішення цієї проблеми є суттєвим для широкого прийняття, і багато компаній чекають, поки не будуть впевнені в безпеці великих мовних моделей як частини їхнього технологічного стеку чи як абсолютно нового способу роботи.

Інструменти для моніторингу точності та безпеки через спостереження та дозволи користувача, а також етичні рамки, створюються для забезпечення відповідального підходу до інтеграції штучного інтелекту. Ми бачили деякі компанії, які роблять це добре, PrivateAI, наприклад. Вони використовують висновок, щоб переконатися, що компанії не тренують на приватних даних, щоб вони не витекли. Нас також дуже цікавлять нові компанії, які виходять на ринок, як SafeguardAI – автономний агент штучного інтелекту, який захищає від галюцинацій, дозволяючи підприємствам швидше розгортати генеративний штучний інтелект.

Крім того, інструменти, такі як автоматичні метрики оцінки, рамки оцінки людини та діагностичні набори даних, розробляються для допомоги в оцінці та поліпшенні точності великих мовних моделей. Ці інструменти допомагають дослідникам та розробникам визначити сильні та слабкі сторони великих мовних моделей і спрямовують подальші досягнення в галузі.

2. Взаємодія людини та штучного інтелекту

Виходячи з цього, ми стоїмо перед викликом – до якої міри люди повинні взаємодіяти з автономним програмним забезпеченням. Існують побоювання щодо потенційних ризиків систем штучного інтелекту, які працюють без достатнього людського контролю, тобто, як багато автономності є надто багато. Але нам також потрібно визначити, як сильно ми хочемо, щоб люди були у циклі, і який рівень людського втручання створює більше безпеки, одночасно обмежуючи упередження та зменшуючи можливість людської помилки. Ми ще не маємо добрих відповідей на це питання, хоча б у прийнятному масштабі.

З оптимістичної точки зору, я сподіваюсь, що ми зможемо визначити нову парадигму для автономного програмного забезпечення, яке буде працювати під контролем людини таким чином, щоб люди могли моніторити та спостерігати за тим, щоб запобігти потенційно «фатальним» подіям, таким як великий варіант фінансової кризи в економіці. На мою думку, ті, хто зможе створити це, здобудуть перемогу та доставлять трансформаційні можливості.

Зсув від завдань до цілей

Не буде жодної галузі чи сфери праці, яка залишилася б нечутливою до агентів штучного інтелекту, і багато змін, які відбуваються, будуть відбуватися в найближчому майбутньому. На мою думку, одним з найглибших впливів, яких зазнають агенти штучного інтелекту, є зсув від завдань до цілей. Сьогодні ви вводите щось у комп’ютер, наприклад, «напишіть мені статтю про агентів штучного інтелекту», і комп’ютер повертає щось вам, що ви потім виконуєте. Це дуже завдання-орієнтований підхід, і все ще вимагає від користувача навчання агента відповідно до цілей та тональності особи. Однак це обмежено цим, і тому результат визначається якісностю вхідних даних, плюс попередньо визначені (і можливо обмежені) цілі користувача, що все ще сильно залежить від людських дій.

Недооцінена сила агентів штучного інтелекту полягає в силі цілей-орієнтованої праці. Майбутнє вже не буде таким, де відбувається опис крок за кроком або складна інженерія процесів. Компанії та лідери повинні змінити свій підхід до побудови та використання автономних правил-орієнтованих процесів, де цілі задаються, а агенти визначають найкращий шлях вперед для досягнення результату (з відповідним людським втручанням). Прикладом цього може бути, «забронюйте мені подію в Нью-Йорку з 100 професіоналами, які хочуть дізнатися, як штучний інтелект проникає в ринок охорони здоров’я США від одного зі наших спікерів». У такому випадку штучний інтелект буде використаний для оперціоналізації стратегічного мислення поза обмеженим колом можливостей, яке може здійснити просте завдання.

Це зовсім новий спосіб мислення та роботи. Практично немає жодної цілі, яку ми зараз переслідуємо з комп’ютером, яка не буде переслідуватися зовсім інакше. Це буде фундаментальна зміна в тому, як ми орієнтуємося та як робота сприймається та виконуватиметься.

Монетизація та ринкова динаміка

За мере того, як штучний інтелект стає все більш інтегрованим у бізнес-моделі, традиційні стратегії монетизації переоцінюються. Наприклад, зараз у корпоративному програмному забезпеченні клієнти купують ліцензії та використання. На споживчому ринку люди роблять покупки в додатку. Наша гіпотеза полягає в тому, що це зміниться так, що компанії програмного забезпечення все частіше будуть продавати результати, а не інструменти. Чи будуть люди та бізнес платити за результати? Чи будуть вони досягати своїх цілей? Ми ще не знаємо. Але ми бачимо це як вияв більш широкої тенденції до угод, заснованих на цінності. Однак існують挑ені у прогнозуванні прибутковості та управлінні витратами, особливо враховуючи обчислювально інтенсивний характер технологій штучного інтелекту.

Визначення, у кого та що інвестувати на ранній стадії

Коли ми інвестуємо на цій ранній стадії, засновник є одним з найбільших наших ставок – дивлячись на засновник-ринку та особистість засновника. З агентами штучного інтелекту цей погляд стає ще важливішим, оскільки з багатьма невідомими рішення, яке будується сьогодні, ймовірно, не буде тим, що будується завтра, але засновник залишиться тим самим. Тому ми дивимося не тільки на засновник-ринку, а й на його прив’язаність до проблеми, як він дивиться на набір проблем інакше, ніж існуюча парадигма, що він готовий прийняти невідоме та має пластичність і гнучкість, щоб триматися кроку з ринком, який має такий потік.

Після засновника ми дивимося на ринок та чи є великий загальний адресований ринок та достовірний шлях до можливості доходу в 1 мільярд доларів. Ми відкриті як для традиційних ринків, таких як proptech та ланцюжки постачання, так і для більш прогресивних, гнучких ринків, таких як fintech та електронна комерція, якщо тільки рішення стартапу/інструменту не доставить крокової поліпшення над старим способом.

Наш третій фокус при оцінці рішення агента штучного інтелекту полягає в тому, чи буде інструмент сумісним у майбутньому програмному забезпеченні, орієнтованому на штучний інтелект. Інакше кажучи, чи запропоноване рішення безперешкодно інтегруватиметься та покращуватиме майбутній ландшафт програмного забезпечення та стеку в цій галузі.

Ми ще не можемо зробити належних прогнозів, заснованих на вартості. Наразі бізнеси штучного інтелекту фундаментально менш прибуткові, ніж SaaS-бізнеси. Витрати, пов’язані з обробкою та аналізом даних у системах штучного інтелекту, можуть швидко накопичуватися. Будуть потрібні короткострокові досягнення, які покращать ефективність штучного інтелекту та зменшать операційні витрати, перш ніж ми зможемо проводити такий тип оцінки. Ідеально, якщо будуть досягнення, які віддзеркалюють закон Мура в галузі штучного інтелекту, і як потужність, так і витрати на чипи зменшаться завдяки збільшенню інвестицій. Якщо ми зможемо знайти баланс, при якому штучний інтелект буде не тільки інноваційним, але й економічно сталим, тоді ми досягнемо успіху. Але поки що залишається багато невідомого, і більшість з нас робить (інформовані спекуляції, щоб бути точним).

«Хоробре нове світ» можливостей

Більшість людей вважають появу ChatGPT «айфоновим моментом» штучного інтелекту. Однак я не думаю, що ми там ще… На сьогодні ці чат-інтерфейси зробили не більше, ніж оптимізували наші поточні робочі процеси. Хоча ці інструменти безумовно полегшили завдання, наш підхід залишається фундаментально завданням-орієнтованим. Ширша візія полягає в тому, щоб трансформувати цю динаміку повністю, де штучний інтелект зможе оперціоналізувати стратегічне мислення та виконувати складний вивід, з ще меншим входом від людей. Справжній «айфоновський момент» тому може бути представлення агентів штучного інтелекту як набору програмного забезпечення B2B за замовчуванням, що матиме непропорційний вплив на майбутнє праці.

Через десятиліття ми, без сумніву, оглянемося назад і здивуємося тим, що колись працювали на основі списків завдань, а не встановлювали стратегічні цілі та дозволяли штучному інтелекту допомагати нам ітерувати та уточнювати ці цілі. Цей зсув до цілей-орієнтованої робочої середовищі представляє не тільки еволюцію технологій, але й трансформацію того, як ми концептуалізуємо та підходимо до своєї праці.

Шлях вперед наповнений невизначеністю, але потенціал штучного інтелекту революціонізувати галузі, посилювати людський потенціал, сприяти значимому прогресу та доставляти тривалу цінність є незаперечним. Наша зобов’язаність полягає в тому, щоб орієнтуватися в цих невизначеностях, визначати, ставити та підтримувати ініціативи штучного інтелекту на ранній стадії та талановитих людей, які реалізують свої бачення.