Эволюция искусственного интеллекта за 30 месяцев: от чат-ботов к автономным агентам

Суть

Исследователь Итан Моллик выпустил новую книгу «Co-Existence», подводящую итоги развития искусственного интеллекта за 30 месяцев, прошедших с момента публикации его предыдущей работы «Co-Intelligence» в начале 2024 года. Главное изменение этого периода — переход индустрии от парадигмы ручного управления чат-ботами к использованию автономных агентов, способных самостоятельно планировать и выполнять комплексные задачи.

Контекст

В период с начала 2023 по начало 2024 года на рынке доминировала одна модель — GPT-4 от OpenAI, которая для многих стала синонимом искусственного интеллекта по умолчанию. Однако за прошедшие 30 месяцев ландшафт кардинально изменился. Лидерство в отрасли переходило от одной компании к другой 20 раз, распределяясь между моделями от Anthropic, Google и OpenAI.

Монополия на передовые технологии исчезла. На сегодняшний день существует 180 различных моделей искусственного интеллекта, которые превосходят GPT-4 образца момента его релиза. Многие из них имеют открытые веса (open weights), что позволяет любому желающему использовать или модифицировать их, а 19 из этих моделей способны работать локально на современном смартфоне.

Детали

Экспоненциальный рост возможностей ИИ лучше всего иллюстрируется конкретными метриками производительности и стоимости:

• Объем выполняемой работы: По данным бенчмарка METR Long Horizon (измеряющего объем работы, который ИИ может выполнить с вероятностью успеха не менее 50% с одного запроса), показатели удваивались восемь раз с момента выхода GPT-4. В 2024 году ИИ мог справиться с задачей, требующей 4 минут человеческого времени. К апрелю 2026 года этот показатель вырос до 17 часов. После этого бенчмарк исчерпал свои возможности для точного измерения, хотя другие исследования предполагают, что предел может достигать 17 недель.
• Падение стоимости: В тесте Google Proof Question and Answer Exam, где ИИ решает задачи, вызывающие трудности у аспирантов, стоимость получения одного правильного ответа снизилась с 30 центов до 0,04 цента (четырех сотых цента).
• Мультимодальность: В качестве примера Моллик приводит тест генерации видео по запросу «Выдра в самолете использует Wi-Fi». Если 30 месяцев назад лучшим результатом было статичное изображение от Midjourney, то современная модель Opus 5.5 (с использованием сервисов Google и ElevenLabs) способна самостоятельно продумать концепцию, написать сценарий, сгенерировать изображения, музыку и собрать полноценное видео без пошагового контроля со стороны человека.

Анализ

Столь радикальное увеличение вычислительных способностей меняет саму суть взаимодействия человека и машины. В предыдущей книге Моллик описывал подходы «кентавра» (четкое разделение задач между человеком и ИИ) и «киборга» (глубокое смешивание рабочих процессов). Оба метода требовали постоянного присутствия человека в цикле принятия решений.

Появление полноценных агентов привело к возникновению третьей модели работы — «заклинателя» (conjurer). В этой роли человек выступает как координатор: он вызывает агентов, ставит им общие задачи, дает верхнеуровневые указания (например, «сделай это лучше») и оценивает финальный результат. Это наиболее мощный способ использования ИИ на данный момент, но он несет новые риски, так как пользователь теряет детальный контроль над тем, как именно система достигает поставленной цели.

Перспектива

Несмотря на впечатляющий прогресс, граница возможностей ИИ остается неравномерной. Модели совершили скачок от ужасных результатов к сверхчеловеческим в решении математических задач, но по-прежнему остаются слабыми в написании длинных авторских текстов.

В условиях, когда алгоритмы берут на себя всю рутину и техническую реализацию, конкурентное преимущество человека смещается в другие области. По мнению Моллика, в будущем ценность человеческого труда будет базироваться на четырех столпах: глубоких специализированных знаниях, широкой эрудиции, наличии вкуса и свободе воли (agency). Понимание того, какие задачи стоит делегировать агентам, а какие лучше оставить за собой, станет ключевым навыком адаптации к новым технологическим реалиям.