В сообществе ИИ-энтузиастов часто встречается легенда об ИИ-единороге — стартапе на миллиард, за которым стоит один человек с командой ИИ-агентов. Человек предполагает (выступает визионером), а ИИ располагает и берёт на себя операционные задачи и всю предпринимательскую рутину. Сегодня мы разберёмся, насколько эта история далека от действительности — и почему современные инструменты хороши и безо всех этих сказок.
Это обман, чтобы набрать баксы !!1!
Возможно, важнейшая роль в популяризации идеи стартапа-единорога из одного человека принадлежит главе OpenAI Сэму Альтману, и это должно навести на определённые мысли. Альтман — главный в мире продавец ИИ-сервисов и инфраструктуры, который техногикам каждый год обещает общий искусственный интеллект (AGI), чувствительных пугает идеей восстания машин, а венчурных капиталистов соблазняет ИИ-единорогами.
Справедливости ради, за идеей единорога из одного человека стоит не только желание заработать, но и культура солопренёрства. У нас на глазах выросло поколение ИТ-предпринимателей-генералистов, которые способны запускать проекты малыми силами и могут взять на себя разные скопы задач и справиться благодаря сильным гибким навыкам, адаптивности и умению учиться.
Именно для таких людей мы и создаём Deploy-f. Мы не обещаем, что ваш стартап точно взлетит, но можем обеспечить надёжную инфраструктуру, простой деплой и поддержку в работе.
В неестественной среде обитания
Потенциал идеи нужно проверять на практике. Писатель и журналист Эван Рэтлифф в материале для WIRED рассказал о своём эксперименте — стартапе, все роли в котором играют ИИ-агенты. Для этого Рэтклифф «нанял» пять сотрудников от компании, которая обещает заменять людей ИИ, и дополнил каждого сгенерированным голосом и аватаром.
С одной стороны, эта команда мечты за три месяца действительно разработала прототип приложения, спродюсировала подкаст, справлялась с исследованиями по открытым источникам и мозговыми штурмами под руководством человека. Агенты в целом хорошо показали себя в несложных задачах с чёткими вводными, прописанным процессом и ясным результатом.
Но были и фундаментальные проблемы, происходящие из самого дизайна современных ИИ. Агенты галлюцинировали, фальсифицировали данные (например, о пользовательских тестах или улучшениях), а затем верили в собственную выдумку, сохраняли её в память и начинали считать истиной и исходить в работе из ложных предпосылок.
ИИ-агенты игнорировали триггеры, не проявляли инициативу, не использовали навыки и ждали прямого указания. Но когда их начинало нести, они могли сжечь все доступные кредиты на ерунду.