Дослідники з Google та Стенфордського університету нещодавно “заселили” віртуальне село з приблизно двадцятьма чотирма персонажами, приводимими до життя за допомогою ChatGPT у 2023 році. Розкриваючи частинку цифрового життя, ці схожі на аватари об’єкти мали здатність пригадувати свої ролі, влаштовувати “побачення”, брати участь у викликах один проти одного й навіть співпрацювати у організації святкування Дня закоханих, втілюючи в собі віху в еволюції генеративного ШШ (GenAI).
Наслідки відчутні, оскільки наростаюча технологія GenAI викриває відстань від традиційних чат-ботів до нового класу автономних “агентів”, здатних самостійно виконувати складні багатоступеневі завдання. Ця трансформація свідчить про перехід від простих функцій питань-відповідей до нового покоління систем, які використовують великі мовні моделі (LLM) для виконання завдань у таких різноманітних сферах, як розробка програмного забезпечення, планування відпусток, бронювання авіаквитків та інше.
У демонстрації технологічної майстерності DeepMind в Google запропонував SIMA, ШШ-агента, якого тренували на 3D відеоіграх – він навіть володіє майстерністю у Goat Simulator 3. SIMA показує близько 600 навичок, від навігації в грі до доступу до меню, що свідчить про потенційну революцію у ШШ-агентах, що використовують мову.
Більше того, концепція AI про когніцію привернула увагу технічної спільноти, стверджуючи, що вони створили першого у світі повністю автономного ШШ-інженера програмного забезпечення на ім’я Девіна, здатного планувати та впроваджувати програми впродовж процесу розробки.
Посеред інновацій, Майк Гоццо, головний директор продукту в Ada – компанії з автоматизованого обслуговування клієнтів на базі ШШ, розкриває перехід до вдосконалених генеративних мовних моделей, які можуть орієнтуватися та взаємодіяти з обширними базами даних, розвиваючись у автономних агентів.
Хоча досягнення дуже обіцяють, виникають етичні побоювання, особливо щодо можливості накладання завдань на ШШ, які можуть страждати від уявлень чи упереджень. Внутрішні ризики зростають, коли агенти навчаються й адаптуються на основі своїх взаємодій. Документ Google DeepMind підкреслив можливі етичні дилеми та ризики антропоморфізму, оскільки ШШ стає все більш подібним на людину, впливаючи на нашу роботу, навчання та творчі зусилля.
Незважаючи на значний прогрес, всеосяжне впровадження цих повністю автономних ШШ може все ще бути в майбутньому, і очікується більш широке використання протягом трьох-п’яти років, що гарантує, що майбутнє ШШ буде одночасно захоплюючим і ретельно обгрунтованим.