Штучний інтелект (ШІ) — це система, яка автономно виконує завдання для користувачів або інших систем, плануючи робочі процеси та використовуючи інструменти. Вони застосовують складні методи обробки природної мови за допомогою великих мовних моделей (LLM), щоб поступово розуміти та реагувати на запити користувачів і вирішувати, коли використовувати зовнішні інструменти. Окрім обробки природної мови, ці агенти здійснюють прийняття рішень, розв'язання проблем і взаємодію з іншими системами. Наприклад, агент ШІ, що керує підтримкою клієнтів у електронній комерції, може інтерпретувати запити, отримувати доступ до баз даних, вживати заходів, таких як повернення коштів, і взаємодіяти з API для оновлень в реальному часі чи координації логістики, забезпечуючи безперебійне слідкування і оновлення.
Отже, агент ШІ — це як корисний помічник, який допомагає вам, виконуючи завдання, приймаючи рішення і спрощуючи складні процеси. Він розуміє ваші запити, використовує наявні інструменти та ресурси і ефективно виконує роботу. Це дуже круто, але як ми до цього дійшли? Для цього треба трохи поринути в різні моделі ШІ і зрозуміти, як вони змінювались з часом, щоб дійти до цього етапу. Почнемо.
Як ми дійшли до цього?
Штучний інтелект значно еволюціонував з часом, переходячи від простих систем на основі правил до складних автономних агентів, здатних вирішувати складні завдання. Ранні системи ШІ спиралися на заздалегідь визначені інструкції або «логіку управління», де кожне рішення було чітко запрограмовано. Ці системи, часто частини того, що ми називаємо складними ШІ-системами, були модульними та орієнтованими на конкретні завдання. Наприклад, один модуль міг розпізнавати об'єкти на зображенні, а інший — надавати рекомендації. Хоча такі системи були ефективними для вузько визначених проблем, їм не вистачало гнучкості для адаптації чи прийняття рішень самостійно.
Розвиток великих мовних моделей (LLM), таких як серія GPT від OpenAI, став важливою віхою у розвитку ШІ. LLM — це просунуті нейронні мережі, натреновані на величезних обсягах текстових даних, що дозволяє їм розуміти і генерувати текст, схожий на людський. Хоча вони існували ще з 1980-х років, їхнє використання в контексті генеративного ШІ стало більш сучасним. LLM є серцем багатьох агентів ШІ, оскільки вони дозволяють агентам розуміти запити користувачів, ухвалювати рішення щодо дій і навіть викликати зовнішні інструменти, коли це необхідно.
Щоб перейти від складних ШІ-систем до агентних ШІ-систем, необхідна була зміна логіки управління. Замість жорстких, заздалегідь визначених робочих процесів, агентні системи спираються на динамічну логіку управління, що дозволяє їм оцінювати ситуацію, планувати свої дії та виконувати завдання автономно. Ви можете уявити цей перехід від складної до агентної логіки управління як посадку LLM за кермо замість заздалегідь визначених інструкцій. Ця зміна дозволила ШІ перейти від набору незалежних модулів до цілісної «мислячої» системи, здатної адаптуватися до нових викликів. Об'єднуючи здатність до міркування LLM з цією агентною логікою управління, сучасні агенти ШІ здатні виконувати різноманітні та складні завдання. Це дає новий рівень інтелекту та автономії в тому, як ШІ взаємодіє зі світом.
Складна та агентна логіка управління
Чому це важливо?
Добре. Тепер, коли ми дізналися, як ми досягли цього. Наступне питання: чому це важливо? Чому має значення, що агентний ШІ може керувати собою, адаптуватися, планувати дії і виконувати завдання автономно? Ці системи обіцяють революцію в різних галузях, збільшуючи ефективність, дозволяючи з'являтися новим застосуванням та знижуючи потребу в прямому людському втручанні. Однак вони також піднімають питання про безпеку, відповідальність і вплив на суспільство.
По-перше, агентний ШІ підвищує ефективність і продуктивність, розв'язуючи складні проблеми з мінімальним наглядом. У логістиці він оптимізує глобальні ланцюги постачань для зниження витрат та екологічних вигод. У сфері охорони здоров'я він адаптується до нових даних для діагностики в реальному часі та персоналізованих лікувань.
Це також відкриває нові можливості в складних середовищах, таких як космічні дослідження чи місії в глибоководних умовах, де автономні системи приймають рішення в реальному часі, як, наприклад, марсохід, що аналізує місцевість. Крім того, агентний ШІ персоналізує рішення, дозволяючи виконувати завдання, як-от налаштування планів навчання в залежності від прогресу студентів або оптимізацію фінансових портфелів на динамічних ринках.
Соціальні наслідки агентного ШІ є глибокими. Завдяки новим бізнес-моделям, зниженню витрат і покращенню доступності ці системи можуть змінити індустрії і демократизувати ресурси. Наприклад, віддалені райони можуть отримати доступ до високоякісної освіти чи медичних послуг через автономні платформи, спроектовані так, щоб функціонувати без централізованої інфраструктури. Однак цей потенціал супроводжується серйозними викликами, які потрібно вирішити.
Безпека та узгодженість є ключовими проблемами для агентного ШІ. Забезпечення того, щоб ці системи відповідали людським цінностям, є критичним, оскільки неправильно спрямовані цілі можуть призвести до шкідливих наслідків. Наприклад, автономна торгова система може дестабілізувати ринки, ставлячи прибуток вище за етику. Інша проблема — помилки чи галюцинації ШІ, коли моделі генерують некоректні результати через помилкові дані чи неправильне тлумачення. Це показує необхідність людського нагляду за моделями ШІ для забезпечення точності. А що, якщо агент ШІ приймає шкідливе рішення? Невідомо, хто має нести відповідальність: розробники, оператори чи сам ШІ? Ця невизначеність ускладнює етичні та юридичні рамки, необхідні для керування такими системами. Автономні системи також кидають виклик традиційним уявленням про контроль. Хоча їхня незалежність є перевагою, важливо розробити механізми, які дозволяють людський нагляд і втручання, щоб запобігти зловживанню чи відмовам.
Агентний ШІ також несе значні економічні та соціальні наслідки. Хоча він створює можливості, він може заміщати робочі місця, збільшувати нерівність і концентрувати владу в руках кількох суб'єктів. Наприклад, широке впровадження в виробництві чи логістиці може призвести до ліквідації мільйонів робочих місць, що вимагатиме політик для управління збуреннями та справедливого розподілу вигод. Крім того, багато хто віддає перевагу взаємодії з людиною, як це видно в центрах обслуговування клієнтів, керованих ШІ, де клієнти часто вимагають «поговорити з реальною людиною». Відсутність людської взаємодії може суттєво знизити задоволення клієнтів і ефективність, якщо агент ШІ не зможе надати те, що хоче клієнт. Це підтримує аргументи на користь того, щоб ШІ допомагав, а не замінював людей. Також існують побоювання щодо безпеки, оскільки агентний ШІ може бути використаний для кібератак або автономних озброєнь. Все це піднімає важливі питання щодо регулювання та управління цими технологіями, щоб запобігти зловживанням.
Компоненти агентних ШІ-систем
Що далі?
Отже, тепер ми знаємо, що таке агенти ШІ, чому вони важливі, що вони можуть робити і які ризики з ними пов'язані. Куди ми рухаємось далі? Для ефективної реалізації та використання агентів ШІ, одночасно мінімізуючи їх потенційні ризики, потрібен комплексний підхід, який збалансує інновації з безпекою, етичними міркуваннями та управлінням. Це вимагатиме співпраці між урядами, лідерами індустрії, дослідниками, розробниками та суспільством для створення рамок, які відповідально сприятимуть розвитку та впровадженню автономних систем.
Щоб забезпечити безпечне та етичне використання агентного ШІ, важливі чіткі нормативно-правові рамки. Уряди та міжнародні організації повинні встановити настанови, що стосуються конфіденційності даних, алгоритмічної упередженості та пояснюваності рішень. Наприклад, ретельне тестування та сертифікація для автономних транспортних засобів можуть запобігти нещасним випадкам і підвищити довіру. Вбудовування етичних принципів у дизайн ШІ є не менш важливим. Практики, такі як узгодження цінностей і залучення різноманітних точок зору від етиків, соціологів та представників громад, допомагають забезпечити відповідність систем потребам суспільства.
Наприклад, створення систем ШІ для охорони здоров'я за участі пацієнтів, лікарів та груп підтримки може допомогти забезпечити, щоб ці системи були справедливими та ефективними.
Механізми нагляду також є критичними. Це включає в себе "кнопки відключення" для зупинки шкідливої поведінки ШІ та незалежні перевірки для аудиту високоризикових систем з метою забезпечення їх відповідності стандартам безпеки та етики. Наприклад, агент ШІ, який використовується для управління критичною інфраструктурою, такою як енергомережі, має проходити періодичні оцінки для перевірки його надійності та узгодженості з людським наглядом. Заохочення інновацій через публічно-приватні партнерства також може сприяти розробці безпечних і ефективних систем ШІ, забезпечуючи нагляд, щоб гарантувати їх відповідність суспільним потребам.
Зрештою, побудова публічної обізнаності та довіри є важливою для успішного впровадження агентного ШІ. Освічення громадськості про переваги, обмеження та ризики цих систем може допомогти управляти очікуваннями та сприяти прийняттю. Прозора комунікація про те, як працюють системи ШІ та які механізми захисту запроваджені для запобігання шкоді, є ключем до здобуття довіри користувачів.
Зростання агентного ШІ представляє собою перехідний етап у розвитку штучного інтелекту, що має потенціал революціонізувати індустрії, підвищити ефективність і відкрити нові горизонти. Однак його автономія також приносить виклики в питаннях безпеки, відповідальності, етики та соціального впливу. Щоб використати його переваги та мінімізувати ризики, нам потрібен збалансований підхід, спрямований на підвищення добробуту людей, дотримання етичних стандартів та сприяння справедливості та сталому розвитку. Це вимагає чітких нормативних актів, етичного дизайну, людського нагляду та прозорості, а також зусиль із освіти громадськості. У майбутньому співпраця та довгострокове зобов'язання до інтересів суспільства повинні стати керівництвом для розвитку цих потужних технологій. Шлях до відповідальних і впливових агентів ШІ не позбавлений труднощів, але він відкриває безпрецедентні можливості для перетворення нашого світу на краще. Приділяючи пріоритет інноваціям поряд із безпекою та етичним управлінням, ми можемо використати повний потенціал агентів ШІ для вирішення деяких із найбільш актуальних проблем суспільства та сприяти більш справедливому, сталому й процвітаючому майбутньому.
Посилання
Dahmoun, Miriam. “The Rise of Agentic AI: Revolutionizing Autonomy and Intelligence in the Digital Age.” LinkedIn, LinkedIn, 21 жовт. 2024, www.linkedin.com/pulse/rise-agentic-ai-revolutionizing-autonomy-intelligence-miriam-hw7fc/.
Gutowska, Anna. “What Are AI Agents?” IBM, IBM, 3 лип. 2024, www.ibm.com/think/topics/ai-agents.
“Here’s How AI Is Changing NASA’s Mars Rover Science.” NASA Jet Propulsion Laboratory, NASA, 16 лип. 2024, www.jpl.nasa.gov/news/heres-how-ai-is-changing-nasas-mars-rover-science/.
Kass-Hout, Taha, and Dan Sheeran. “How Agentic AI Systems Can Solve the Three Most Pressing Problems in Healthcare Today.” GE HealthCare, GE HealthCare, 10 груд. 2024, aws.amazon.com/blogs/industries/how-agentic-ai-systems-can-solve-the-three-most-pressing-problems-in-healthcare-today/.
Kaufman, Stephen. “Beyond ChatGPT: The Rise of Agentic AI and Its Implications for Security.” CSO, IDG Communications, Inc., 22 жовт. 2024, www.csoonline.com/article/3574697/beyond-chatgpt-the-rise-of-agentic-ai-and-its-implications-for-security.html.
Litan, Avivah. “Gartner: Mitigating Security Threats in AI Agents: Computer Weekly.” ComputerWeekly.Com, Informa TechTarget, 23 вер. 2024, www.computerweekly.com/opinion/Gartner-Mitigating-security-threats-in-AI-agents.
Srivatsa, Harsha.
“Розкриття потенціалу генеративного ШІ: ланцюги великих мовних моделей (LLM), агентний ШІ та майбутнє архітектури ШІ-продуктів.” LinkedIn, 27 лип. 2024, www.linkedin.com/pulse/unleashing-generative-ais-potential-llm-chains-agentic-srivatsa-xl7nc/.
Varghese, Benita Elizabeth. “Мінімізація ризиків агентного ШІ | Ключова роль захисних механізмів.” SearchUnify, SearchUnify, 21 жовт. 2024, www.searchunify.com/blog/mitigating-agentic-ai-risks-the-critical-role-of-guardrails/#:~:text=Agent%20Helper%2C%20as%20an%20agentic,or%20violations%20of%20ethical%20guidelines.
“What Is Agentic AI? Redefining Business Process Automation with Autonomous Agents.” DRUID, DRUID, 18 лист. 2024, www.druidai.com/blog/agentic-ai-redefining-process-automation-with-autonomous-agents.
Про автора
Grace Dees — бізнес-аналітик з кібербезпеки в Resonance Security. Вона спеціалізується на перехресті традиційної та Web3 безпеки, долаючи розрив між технологіями та бізнес-цілями для надання ефективних рішень, що відповідають потребам клієнтів.
Перекладено з: From Tools to Agents: The Evolution and Impact of Autonomous AI Systems