წლებია, რაც AI ასისტენტები ჩვენი ყოველდღიურობის ნაწილია – ასეთია Apple-ის Siri, Amazon-ის Alexa და ა.ს. იმ ფონზე, როცა AI უფრო მძლავრი ხდება, შესაძლებელია, რომ ის იქცეს შემსრულებლად, რომელსაც ამოცანების მთელ ნაკადს დაავალებთ.
განვიხილოთ მარტივი სცენარი. დავუშვათ ბიზნესის მფლობელი მართავს რესტორნების ქსელს გაზიანი სასმელებისათვის ძვირადღირებული აპარატების შესაძენად. სასმლის გაყიდვებმა შეიძლება მიაღწიოს 90%-იანი მოგების ზღვარს, ასე რომ, როდესაც დისპენსერი იშლება, კომპანიისთვის ეს შეიძლება ნიშნავდეს შემოსავლის დიდ დანაკარგს. ახლა წარმოვიდგინოთ AI სისტემის განლაგება პარალელურად, სიგნალების მონიტორინგი, რომ ნაწილი შესაძლოა სასიცოცხლო რესურსების ამოწურვას უახლოვდება. შემდეგ მფლობელს შეუძლია გამოიყენოს LAM ტექნოლოგია, ავტომატურად შეუკვეთოს ნაწილები, გაგზავნოს ისინი და მოიწვიოს ტექნიკოსი ზუსტად საჭირო დროს, რათა მანქანა ნულოვანი შეფერხებით შეკეთდეს.
გაზიანი სასმლის აპარატი უწყინარი მაგალითია. თუმცა, როცა ფსონები უფრო მაღალია, როგორ დავრწმუნდეთ, რომ ავტონომიური AI აგენტების დახმარება უსაფრთხო და სანდოა? რა დამცავი ფაქტორები გვჭირდება იმისათვის, რომ ეს აგენტები რეალურ ღირებულებებს გიქმნიდეს?
AI ასისტენტის ევოლუცია
ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტის განვითარება სწრაფად მიმდინარეობს. ჩვენ ვხედავთ, რომ აგენტის ევოლუცია სამ ეტაპად ყალიბდება:
I ფაზა: ასისტენტი
ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტი უსმენს თქვენს დავალებას და გაწვდით სერვისს შესაბამისად. ეს ეტაპი არის ის, რასაც დღეს ბოტებისა და ჭკვიანი ასისტენტების უმეტესობა აკეთებს. თქვენი ბრძანებით, ასისტენტი უკრავს თქვენს საყვარელ სიმღერას, გაცნობთ ამინდს ან გირჩევთ ახლომდებარე რესტორანს.
II ფაზა: კონსიერჟი
ხელოვნური ინტელექტის კონსიერჟი უსმენს თქვენს ბრძანებას და გაწვდის იმას, რაც გსურთ, პლუს დამატებით სასარგებლო ინფორმაციასაც მოაყოლებს. ის ფუნქციურად იგივეა, როგორც სასტუმროს კონსიერჟი. თქვენ და თქვენი ოჯახი ჩადიხართ ფოიეში და მოითხოვთ კარგი რესტორნის რეკომენდაციას. კონსიერჟი გიამბობთ ახლომდებარე საუკეთესო რესტორნებზე, სადაც კარგი სტეიკია, მაგრამ – იქვე ამჩნევს, რომ ბავშვები გახლავთ – შესაბამისად რეკომენდაციას უწევს ბავშვებისთვის შესაფერის ადგილს და არა მიშლენის ვარსკვლავის მქონე რესტორანს.
III ფაზა: აგენტი
ხელოვნური ინტელექტის აგენტს შეუძლია იგივე გააკეთოს, რაც ასისტენტს ან კონსიერჟს – მაგრამ მას ასევე შეუძლია შეასრულოს მოქმედებები მოთხოვნის გარეშე. წარმოიდგინეთ, რომ ესაა აღმასრულებელი ასისტენტი, რომელსაც მიეცით კონტროლი თქვენს ელფოსტაზე, კალენდარსა და ხარჯებზე. მან იცის, რომელ შეხვედრებზე დაეთანხმოს ან უარი თქვას, რომელი ელ.წერილი წაიკითხოს საჩქაროდ და რომელი – მოგვიანებით. ხოლო როდესაც თქვენ სამოგზაუროდ მიდიხართ, თვალს ადევნებს თქვენს ხარჯებს.
რა შეიძლება გაპრობლემდეს?
ბოლოდროინდელი MITRE-Harris Poll-ის გამოკითხვამ ხელოვნური ინტელექტის ტენდენციების შესახებ გამოავლინა იგივე გაურკვევლობა და დაადგინა, რომ საზოგადოების ნდობა ხელოვნური ინტელექტის მიმართ საკმაოდ დაბალია. ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიებისადმი ნდობა 2023 წლის ივლისში 39%-მდე შემცირდა, რვა თვის წინანდელ მონაცემთა, 48%-თან შედარებით. ხოლო, Bentley-Gallup Business in Society-ის კვლევამ დაადგინა, რომ მხოლოდ 21% ენდობა ბიზნესებს ხელოვნური ინტელექტის პასუხისმგებლიანად გამოყენებაში.
რაც უფრო ფართოდ გამოიყენება ავტონომიური აგენტები, მით მეტად იზრდება რისკები. მაგალითად, LAM მოდელის პოტენციური მიკერძოება, ტოქსიკურობა ან შეცდომები. შესაძლოა, არაპროგნოზირებადად შემოიტანოს გაურკვეველი ურთიერთქმედება და პოტენციურად არასწორად განსაზღვროს ხარჯები. ამასთან, პროცესში ნაკლებია ადამიანური ფაქტორი. დიდი პრობლემაა მონაცემთა დაბალი ხარისხი. ბევრი კომპანიისთვის მომხმარებლების კონტაქტები და გაყიდვების მონაცემები მოძველებულია, შესაბამისად არასწორი მიმართულებით მიდის პროცესი.
ხელოვნური ინტელექტის რისკის შერბილება ადამიანზე გადის. პროცესიდან ადამიანის გამორიცხვით, ავტონომიურ აგენტებს არ ჰყავთ არავინ, ვინც დააფიქსირებს მათ შეცდომებს – ეს კი გამოიწვევს პოტენციურ პრობლემებს, როგორიცაა მონაცემთა გაჟონვა ან დახვეწილი და ფარული მიკერძოების ჩართვა.
წყარო: HBR
