Az mesterségesintelligencia-ágensek már dolgoznak körülöttünk, de nem ugyanott tartanak. Az aktuális kérdés az, hogy mit szabad rájuk bízni.
Az mesterséges intelligenciáról (AI) könnyű úgy beszélni, mintha egyetlen technológia volna, amely egyszerre forgatja fel az irodát, a gyárat és a pénzügyi piacokat. A valóság jóval rétegzettebb. A radiocafé Millásreggeli című műsorában dr. Szabados Levente vezető AI-szakértő arról beszélt, hogy az AI ágensek kora részben már megérkezett, részben viszont még csak most formálódik – attól függ, milyen feladatról van szó.
Nem minden okos rendszer ágens
Szabados elmondta,, hogy nem szabad összemosni a különböző AI-használati módokat. Más az, amikor egy nyelvi modell egyszerűen segít nekünk dolgozni, és más az, amikor előre meghatározott lépések szerint automatizál valamit a háttérben. Az igazi ágensrendszer ott kezdődik, ahol a felhasználó nemcsak feladatot ad, hanem a végrehajtás módját is rábízza a rendszerre.
Ez a különbség elsőre elméletinek tűnhet, de egyáltalán nem az. Egy chatbot lehet hasznos asszisztens, ettől még nem önálló szereplő. Ágensről akkor érdemes beszélni, ha a rendszer maga dönt arról, milyen lépésekkel jut el az eredményig.
A szoftverfejlesztésben gyors a terjedés
Szabados szerint vannak területek, ahol az AI ágensek már kifejezetten erősen jelen vannak. A programozásban egy, a JetBrains által idézett kutatás szerint a professzionális fejlesztők 90 százaléka használ ilyen rendszereket. Ezzel szemben egy McKinsey tanulmány alapján nem programozási területen kisebb szervezeteknél 20, nagyobbaknál 40 százalék körüli a használat.
A különbség nem véletlen. A szoftverfejlesztésben sok részfeladat automatikusan ellenőrizhető: egy kód lefut, egy teszt átmegy vagy elbukik. Ilyen környezetben az autonómia kevésbé ijesztő, mert a kontroll egy része skálázható.
Az ellenőrzés a szűk keresztmetszet
Más területeken azonban nem ilyen egyszerű a helyzet. Egy marketingelemzésnél, kutatásnál vagy belső üzleti feladatnál sokkal nehezebb egzaktul megmondani, mi számít jó eredménynek. Ha pedig az ellenőrzés végül mindig az emberre marad, akkor hiába dolgozik egyszerre sok ágens: a döntéshozatal ugyanott torlódik be, mint korábban.
A szakértő ezt ahhoz hasonlította, mint amikor egy junior munkatársat önálló feladattal küldenek el dolgozni, de utána mindent alaposan át kell nézni. Ha ez a kontroll teljes egészében kézi marad, akkor az autonóm rendszer sem hoz valódi áttörést.
Nem modellekben, hanem rendszerekben
A másik nagy akadály, hogy sok cég még mindig önmagában a modellre figyel, miközben a valódi érték a köré épített rendszerben rejlik. Egy nyelvi modell magától nem fér hozzá a vállalati adatbázishoz, CRM-hez vagy más belső szoftverekhez. Ehhez megfelelő technikai keret, hozzáférés és irányítás kell.
Vagyis az AI ágensek nem attól lesznek igazán hasznosak, hogy „okosak”, hanem attól, hogy jól illeszkednek a meglévő folyamatokhoz. A célok kijelölése, a minőségi elvárások meghatározása és a stratégia továbbra is emberi feladat marad.
Ki kicsoda, mi micsoda?
- Dr. Szabados Levente: a Frankfurt School of Finance & Management docense, a Neuron Solutions társalapítója.
- AI ágens: olyan mesterségesintelligencia-rendszer, amely egy feladat végrehajtásának lépéseit részben vagy egészében önállóan szervezi meg.
- JetBrains: nemzetközi szoftverfejlesztő cég, amely fejlesztői eszközeiről ismert.
- McKinsey: globális tanácsadócég, amely rendszeresen publikál technológiai és üzleti felméréseket, köztük az AI vállalati használatáról.
- Harness: olyan technikai keret vagy „gyeplő”, amelyen keresztül az AI-rendszer hozzáfér a szükséges eszközökhöz és kontrolláltan működik.
