Инвестиционная компания Andreessen Horowitz (a16z) опубликовала любопытную статью, в которой можно выделить сразу несколько ключевых моментов. Во-первых, человеческая рабочая сила впервые в истории оказалась дешевле программного обеспечения, во-вторых, вопреки прогнозам, искусственный интеллект создаёт больше рабочих мест, чем забирает и в-третьих, следующий этап развития ИИ будет определяться уже не самими языковыми моделями, а эффективным управлением токенами, агентами и их рабочими процессами. Telegram-канал создателя Трешбокса про технологии
По мнению аналитиков, рынок постепенно переходит от эпохи создания больших языковых моделей к эпохе построения полноценной инфраструктуры для ИИ-агентов. Если раньше главным фактором было качество модели, то теперь основное внимание сосредоточено на стоимости выполнения задач, скорости работы и эффективности использования вычислительных ресурсов. Авторы исследования сравнивают токены с сотрудниками, рассматривая их как своеобразную рабочую силу. Если раньше программное обеспечение выполняло заранее прописанные инструкции практически без контроля, то современные ИИ-модели требуют постоянного управления.
Каждый запрос к модели расходует токены. Люди тратят много денег на токены, потому что не знают, как ими пользоваться правильно. Сегодня большинство компаний управляются неэффективно. Подавляющее большинство работников не оказывают существенного влияния на бизнес. Они — винтики в большом механизме, нанимающие новых винтиков, чтобы поддерживать его работу, а сам механизм существует ради самого факта существования. Такой вот замкнутый цикл получается. Разорвать его часто бывает эффективнее, чем поддерживать. К примеру, Илон Маск сократил 80% персонала компании X, и результаты улучшились. Подобно тому, как 80% сотрудников не оказывают большого влияния, 80% токенов тоже тратятся впустую. Токены порождают ещё больше токенов, и главной проблемой становится цикличность. Как среди людей есть те, кто способен показывать результаты, превышающие в несколько раз среднестатистического сотрудника, так и среди токенов существуют более эффективные варианты.
Многошаговые ИИ-агенты способны выполнять тысячи и даже миллионы операций. Главным становится не только качество ответа модели, но и то, насколько эффективно организована вся цепочка обработки задачи. Подобные процессы легко могут выйти из-под контроля, поэтому следующим серьёзным вызовом станет управление так называемыми циклами работы ИИ-агентов. Авторы публикации прогнозируют появление нового типа компаний — «неофирм» (Neofirms), в которых значительную часть работы будут выполнять ИИ-агенты, а сотрудники сосредоточатся на постановке целей, принятии стратегических решений и контроле результатов. Фактически менеджерам придётся управлять не только людьми, но и ИИ-агентами, распределяя между ними задачи и контролируя работу.
В ближайшие годы гораздо важнее станет создание платформ, которые смогут эффективно распределять вычислительные ресурсы, контролировать выполнение задач, минимизировать расход токенов и управлять большим количеством одновременно работающих ИИ-агентов. По мнению аналитиков, именно вокруг подобных инструментов и сервисов развернётся следующая «золотая лихорадка» в сфере искусственного интеллекта.
Источник: trashbox.ru