Майбутнє штучного інтелекту: важливі не моделі, а системи, які реалізують їхній потенціал

У 2023 році програміст Мэтт Рікард опублікував пост під назвою «Модель — це не продукт», і з часом його слова виявилися надзвичайно точними. Цей пост з'явився відразу після запуску перших продуктів на основі чат-ботів, які дозволяли користувачам взаємодіяти з великими мовними моделями, натренованими на даних з інтернету. На одному з заходів у Редмонді, де тестували Bing Chat від Microsoft, ентузіаст компанії зауважив: «Це цікаво, але виглядає так, що воно не знає нічого корисного, наприклад, не може дати інформацію про рейси чи результати бейсбольних матчів». Модель знала лише те, що було в інтернеті до певної дати. Хоча це була вражаюча технологія ШІ, вона не була достатньо корисною як продукт.

На сьогоднішній день боротьба за створення найпотужнішої моделі ШІ триває, але стає все очевиднішим, що ця сфера більше не обмежується лише кількома великими технологічними компаніями. Наприклад, DeepSeek вже показав, що можна зробити, використовуючи майже відкриті моделі. Однак справжня цінність полягає в тому, що відбувається навколо моделей. Так, великі мовні моделі стали значно кориснішими після того, як отримали можливість перевіряти факти в реальному часі за допомогою даних з інтернету, одночасно наводячи свої джерела. Тепер ці моделі здатні керувати системами, що виходять за межі самих моделей. Наприклад, компанії Anthropic і OpenAI мають моделі, які можуть управляти аспектами персональних комп’ютерів.

Нещодавно китайська компанія Butterfly Effect випустила Manus, який став першим загальним автономним агентом. Manus є системою агентів і підагентів, побудованою на основі моделей Claude 3.5 Sonnet від Anthropic і спеціалізованих версій моделі Qwen від Alibaba. Ключова концепція Manus — це агент «виконавець», який розбиває завдання на підзавдання, що виконуються підагентами. Деякі з цих підагентів спеціалізуються на конкретних завданнях, інші — на знаннях або плануванні. Разом вони працюють під керівництвом виконавця, виконуючи дослідження, аналіз даних, написання звітів, автоматизацію робочих процесів та навіть генерацію коду. Усі ці процеси відбуваються автономно в хмарі, без необхідності в людському втручанні.

Справжня сила Manus полягає не в самих моделях — вони використовують моделі Anthropic і Qwen через API, доступні кожному. Потужність системи полягає в її архітектурі: мережі координованих агентів, здатних шукати інформацію і співпрацювати динамічно. Manus може стати раннім прикладом майбутнього розвитку технологій.

Під час конференції HumanX AI в Лас-Вегасі, співзасновник і CEO компанії Mistral, Артур Менш, поділився своїми думками про майбутнє ШІ. Mistral, яку часто називають «Європейським OpenAI», набирає популярності серед європейських підприємств, і з часом її клієнтська база в США може зрости вдесятеро. Менш зазначив, що підприємства починають зосереджуватися не лише на самих моделях, а й на тому, що навколо них, зокрема на управлінніта безпеці. Ці аспекти є ключовими для того, щоб ШІ став дійсно ефективним і створював реальні бізнес-результати.

Google активно працює над розвитком своєї моделі Gemini, яка тепер отримує фізичну реалізацію у вигляді роботизованих систем. Цього тижня компанія анонсувала нові роботизовані моделі, які будуть служити «мозком» для різноманітних роботів — від простих маніпуляторів до складних гуманоїдів.

В майбутньому системи ШІ, які виходять за межі самих моделей, зможуть автоматизувати більшість завдань у компаніях, що призведе до значних змін у структурі організацій і взаємодії між різними підрозділами.

Авторка: Дар’я Бровченко