Вештачката интелигенција добила задача каква што ретко се гледа: За шест месеци да му помогне да најде сопруга

Вештачката интелигенција веќе пишува текстови, анализира податоци, подготвува презентации и помага во деловни одлуки, но еден необичен експеримент покажа колку далеку некои корисници се подготвени да одат. Наместо да ѝ постави едно прашање и да чека одговор, еден маж ѝ доверил долгорочна задача – во период од шест месеци да му помогне да пронајде жена со која би можел да стапи во брак.

Експериментот привлече внимание откако беше објавен на Reddit, во заедницата посветена на ClaudeAI. Корисникот објаснил дека користи систем наречен Fable, поврзан со Claude на Anthropic, на кој му поставил една главна цел, рок од шест месеци и буџет од 50.000 долари.

Сепак, идејата не била вештачката интелигенција самостојно да избере жена или да води љубовна врска наместо него. Мажот лично одел на состаноците, додека агентот имал улога на своевиден долгорочен аналитичар и советник. По секоја средба ги анализирал информациите, го следел напредокот и го приспособувал пристапот за следниот обид.

Токму ова го прави експериментот поинтересен од вообичаеното користење четбот. Наместо секоја интеракција да биде изолиран разговор, системот требало да ја задржува главната цел и да го користи она што го научил од претходните искуства. Она што се случило во првиот месец требало да влијае врз стратегијата во вториот, третиот или шестиот месец.

На тој начин, секој состанок станувал нов извор на информации. Агентот можел да ги земе предвид претходните резултати, да анализира што функционирало, што не дало резултат и што треба да се промени. Наместо човекот секојпат повторно да го објаснува целиот контекст, идејата била системот постепено да создава сопствена историја на обидите.

Приказната привлекла илјадници читатели, не само поради необичната цел, туку и затоа што покажала еден поинаков начин на користење на вештачката интелигенција. Наместо да биде алатка што реагира на поединечни наредби, агентот добива задача која може да трае со недели или месеци.

Токму тука се наоѓа разликата меѓу класичниот четбот и идејата за долгорочен агент. Вообичаено, корисникот бара текст, електронска порака, анализа или идеја и по добивањето на резултатот задачата завршува. Кај агентскиот пристап, целта останува активна, а системот треба постојано да проценува кој е следниот чекор.

Таквиот модел може да има многу поголемо значење во деловниот свет отколку во необичните експерименти со состаноци. Наместо компанијата секоја недела повторно да бара анализа на потенцијални клиенти, на пример, агентот може подолг период да ја следи истата цел, да истражува нови можности, да подготвува предлози и да го користи знаењето стекнато од претходните обиди.

Сличен пристап може да се примени и при продажба, маркетинг, истражување на пазари или развој на деловни контакти. Компанијата може да дефинира конкретна цел, да му даде на системот доволно информации за претходните активности и потоа периодично да ги разгледува неговите препораки и резултати.

На пример, наместо општа задача да се „најдат нови клиенти“, целта може да биде да се идентификуваат 20 потенцијални клиенти од одредена индустрија во следните шест месеци. Агентот потоа би можел во редовни интервали да анализира податоци, да ги зема предвид претходните резултати и да предлага што треба да се направи следно.

Токму јасно дефинираната цел е еден од најважните делови на ваквиот пристап. Наместо десетици неповрзани задачи, системот добива еден мерлив резултат кон кој треба да се движи. Потребен е и доволно широк контекст – што веќе било пробано, што се смета за добар резултат и кои одлуки мора да останат во рацете на човекот.

Експериментот со барањето сопруга е добар пример и за границата што треба да постои меѓу автоматизацијата и човечката одлука. Вештачката интелигенција можела да анализира, да следи и да предлага промени, но човекот бил тој што одел на состаноците и ги носел конечните одлуки.

Токму човечката процена останува особено важна кога станува збор за односи, доверба и други лични одлуки кои не можат едноставно да се сведат на оптимизација на податоци. Во деловна средина принципот може да биде сличен – машината да ја преземе повторливата анализа и следењето, додека одговорноста за важните одлуки останува кај човекот.

Иако бројката од 50.000 долари привлече големо внимание, таа не е суштината на експериментот. Многу поинтересна е структурата: една конкретна цел, долг временски период, континуирано собирање искуство и човек кој интервенира кога е потребна процена што системот не треба самостојно да ја направи.

Експериментот на крајот не стигнал до планираниот шестмесечен финиш на начинот на кој бил замислен, бидејќи моделот што го придвижувал системот бил исклучен. Затоа приказната нема едноставен одговор на прашањето дали вештачката интелигенција навистина успеала да му пронајде сопруга.

Но токму незавршениот експеримент отвори многу поширока тема. Вештачката интелигенција постепено се движи од алатки што чекаат корисникот да им постави ново прашање кон системи на кои може да им се зададе цел што ќе ја следат подолг период.

Тоа би можело значително да го промени начинот на кој ја користиме технологијата. Наместо секој ден повторно да ѝ кажуваме што треба да направи, идејата е еднаш да ја дефинираме целта, а системот да го памети напредокот, да учи од претходните резултати и да продолжи таму каде што застанал.

Мажот кој сакал вештачката интелигенција да му помогне да пронајде сопруга можеби избрал необична цел, но експериментот покажа нешто многу поголемо. Следната фаза во користењето на вештачката интелигенција можеби нема да се состои во пишување подобри поединечни наредби, туку во доверување долгорочни цели на системи што ќе работат на нив со недели и месеци – додека човекот ја задржува последната одлука.