Как считает Харрисон Чейз, генеральный директор и соучредитель LangChain, скоро появятся агенты искусственного интеллекта, которые будут получать сигналы из окружающей среды, а не ждать человеческого участия, сообщает портал ZDNet.

До недавнего времени решения на основе ИИ, способные выполнять задачи от вашего имени, казались футуристическими. Теперь же наступила эра ИИ-агентов, и почти каждая компания предлагает свое решение. Однако на горизонте маячит более продвинутая и еще более многообещающая веха — «амбиентные агенты» (ambient agents, «окружающие агенты»).

Эту концепцию, разработанную компанией LangChain, Чейз представил на недавней конференции Cisco Live! в Сан-Диего. Как следует из названия, эти агенты берут сигналы из окружающей среды, чтобы совершать действия, не дожидаясь запроса от человека.

Что такое амбиентные агенты (и в чем их преимущества)?

В настоящее время помощь ИИ, которую получают пользователи, носит детерминированный характер, то есть от человека ожидается, что он введет команду, чтобы получить желаемый результат. С появлением амбиентных агентов меняется способ взаимодействия человека с ИИ для получения желаемых результатов: ИИ-помощники полагаются на сигналы окружающей среды.

«Амбиентных агентов мы определяем как агентов, которые запускаются событиями, работают в фоновом режиме, но не являются полностью автономными», — говорит Чейз.

Он объясняет, что такие агенты приносят пользу сотрудникам, позволяя им расширять масштабы своей деятельности так, как они не могли делать раньше. Вместо взаимодействия 1:1 между сотрудниками и агентами, новый подход позволяет одновременно запускать в фоновом режиме до миллионов агентов. Вместо того чтобы быть ограниченным количеством окон чатов, вы можете положиться на агентов, которые будут сами себя инициировать в ответ на сигналы окружающей среды.

Это похоже на концепции окружающих вычислений (ambient computing) или повсеместных вычислений (ubiquitous computing), которые встраивают вычисления в нашу повседневную жизнь для поддержки таких возможностей, как экосистемы «умного» дома. Вместо того чтобы по отдельности включать каждый выключатель, помощник может улавливать сигналы, например, о том, что облака закрывают солнце, и выполнять ряд действий.

Амбиентные агенты на предприятиях помогут достичь аналогичной цели: эти ИИ-помощники будут организовывать рабочие процессы и даже сотрудничать с другими людьми для достижения желаемых результатов без вмешательства человека, если только это не имеет первостепенного значения. Такие ИИ-агенты сочетают в себе человеческий разум со скоростью и интеллектом передовых моделей ИИ, открывая новые возможности, которые раньше были нам недоступны.

«На самом деле, если представить себе сочетание человеческого сопереживания и человеческого творчества с мощью и масштабом ИИ, то получается довольно мощная комбинация», — говорит Натан Джокел, старший вице-президент Cisco по корпоративной стратегии и альянсам.

Преодоление галлюцинаций

Когда речь заходит о подобных агентах с расширенными возможностями, легко засомневаться, стоит ли доверять ИИ свои данные и выполнение действий высокой важности. Чтобы снять это беспокойство, стоит вспомнить определение амбиентных агентов: они «не полностью автономны».

Чейз акцентирует на этом внимание, потому что подчеркивает необходимость подхода «человек в контуре» для эффективной работы амбиентных агентов. Согласно LangChain, люди будут необходимы агентам, работающим по схеме «уведомление, вопрос и проверка»:

  • уведомление: агент предупреждает человека о важном событии;
  • вопрос: агент спрашивает человека о каких-либо указаниях или разъяснениях, необходимых перед выполнением действий.
  • проверка: человек подтверждает, следует ли предпринимать действие.

«Это не детерминировано, — отмечает Джокел. — Это не всегда дает одинаковый результат, но дает возможность построить каркас. Но в конечном итоге все равно не обойтись без человека, который сидит за клавиатурой и проверяет, правильно ли принято решение, прежде чем оно будет выполнено. И я думаю, что мы будем находиться в таком состоянии довольно долгое время».

Трудно представить, как та же технология, что лежит в основе чат-ботов с ИИ, таких как ChatGPT, которые часто галлюцинируют, когда им задают простые вопросы, сможет обеспечить работу этих амбиентных агентов

Виджой Пандей, генеральный директор и старший вице-президент Outshift, говорит, что основное различие заключается в специализации моделей. «Это тот же самый процесс, что и в киноиндустрии, когда актеры собираются вместе и создают фильм, — отмечает он. — Все это действительно специфические модели и агенты, которые выполняют конкретные, а не широкие задачи».

Вы же не ожидаете, что человек, который является экспертом в предметной области, будет знать все о каждой теме, объясняет Пандей. Тем не менее, люди ожидают этого от таких инструментов, как ChatGPT, что приводит к галлюцинациям ИИ. Необходимы ИИ-агенты, которые являются экспертами в предметной области и действительно хорошо справляются с узкой задачей.

Так когда же можно ожидать появления такой технологии? По словам Чейза, хотя это еще только начало, «это абсолютно то, к чему мы движемся».