Otonom Aracılar ve Sonraki Yönetim Devrimi

WTF Otonom Bir Ajan mı?

Doğrudan yapay zeka alanında çalışmıyorsanız, otonom aracılar kavramıyla tanışmanız muhtemelen bazı etkileyicilerin filizlenmesiyle olmuştur:

“🤯 ChatGPT'nin üzerine gelin…”

“Bunu duymadığınız araç bizi AGI'ye bir adım daha yaklaştırıyor 🤖“

“Yapay zekanın şu anda ne yaptığına inanamayacaksınız!! 💪”

Etkileşim konuları bir yana, otonom ajanlar, Mart 2023'te piyasaya sürülmesiyle birlikte önemli bir ana akım ilgi toplamaya başladı. AutoGPT . AutoGPT başlangıçta ChatGPT'nin genişletilmiş bir sürümü olarak piyasaya sürüldü ve şunları yapabildi: kendine görevler atayabilir, internette gezinebilir, hem uzun vadeli hem de kısa vadeli hafızayı saklayabilir, yerel dosyaları özetleyebilir ve (eğer şanslıysanız) kullanıcı genel hedefi başlattı.

AutoGPT, genel bir otonom etmen olarak tanımlayabileceğimiz şeyin ilk örneğini temsil ediyordu. Karmaşıklığı önlemek için, bu makalenin geri kalanında 'otonom aracı' tanımını, aşağıdaki özelliklere sahip, insan olmayan herhangi bir varlık olarak varsayalım:

• Kendi görevlerini atama yeteneğine sahiptir

• Hedef bir işlev sağlandığında kullanıcı girdisinden bağımsız olarak çalışabilir (örneğin, bülten abonelerimi bu yıl 10 bin artırma)

• Eğitiminin ötesinde yeni bilgiler arama becerisine sahiptir

• Hem uzun hem de kısa süreli hafıza kapasitesine sahiptir

  
  

Bu işlevlerin tümü AutoGPT'de bir dereceye kadar mevcuttu. Ancak gelecekte aracıları ChatGPT tarzı sohbet robotlarından ayıracak çeşitli başka ek yetenekler de mevcut. Bunları aşağıdaki gibi şeyleri içerecek şekilde alın:

• Kişisel araçların kullanımı veya bunlara erişim (örn. e-posta, kredi kartları, CRM'ler, sosyal medya vb.)
• Görevleri tamamlamak için diğer otonom aracılarla bağımsız olarak iletişim kurabilir, koordine edebilir ve işbirliği yapabilir

Aracıların bu görevleri nasıl başlattığı, önceliklendirdiği ve yürüttüğüne ilişkin bazı örneklerin pratik bir şekilde anlaşılması için şunu öneriyorum: Matt Schlicht'in astarı ajanlar hakkında.

'Çalışan' Olarak Temsilci: Otonom aracıları anlamak için basit bir buluşsal yöntem

Medya söyleminde 'Yapay zekanın insanların işini elinden alması' konusunda çok şey söylendi.

Yapay zekayı içeren ekonomik faaliyetlerde insanların rolünün yükselişini tartışmak için nispeten az şey harcandı.

Yapay dar zekanın (yani amaca yönelik oluşturulmuş ajanların) hukuk, muhasebe, özel ders vb. gibi rutin karar verme işlerini işgal etmesiyle ortaya çıkacak temel paradigma değişikliği, insanların işsiz kalması olmayacak. Büyük değişiklik, tüm insanların yönetici olma fırsatına sahip olması olacak.

Diyelim ki bugün bir şirket kuracağım. Mesela ayık ve meraklı insanlar için bir sosyal medya platformu kuracağım. Geçmişte, eğer bu platformun alfa sürümü yeterince ilgi görürse, platformun ölçeklendirilmesine yardımcı olmak için bir dizi rolü işe almak zorunda kalırdım: kullanıcılarla konuşacak ve ne istediklerini tanımlayacak ürün yöneticileri, gerekli bilgileri yazacak mühendisler. Kullanıcı ihtiyaçlarını karşılamak için kod yazmak, ürünü daha fazla kullanıcıya ulaştırmak için pazarlamacılar, tüm operasyonun uyumlu olmasını sağlamak için hukuk müşaviri vb.

'Çalışan testini' geçen etkili temsilcilerin olduğu bir dünyada (yani belirli bir roldeki temsilcinin çıktısı, dışarıdaki gözlemciye göre bir insanın çıktısıyla aynı görünecektir), tüm bu operasyonu tek başıma yürütebilirim.

Peki, eğer hepimiz bu karmaşık organizasyonların yöneticisi olacaksak, bunu etkili, güvenli ve karlı bir şekilde yapabilmemiz için hangi araçların mevcut olması gerekiyor?

Günümüzün otonom ajanlar alanı: Olumlu Yönler ve Sorunlar

Yaygın Sorunlar

Son birkaç ayda yapay zeka alanında pek çok ilerleme kaydedildi. Ama gidilecek daha çok yol var.

Şimdi bu araçlarla biraz uğraşacak olsaydınız, onların 'Çalışan testi'ni karşılamalarına engel olacak birçok eksiklik olduğunu fark ederdiniz.

Kişiselleştirme

İlk olarak, bu temsilciler tarafından üretilen yazılı çıktıların çoğu, ' ses ' açısından yaratıcılık veya özgünlükten yoksun olma eğilimindedir. Temsilci yasal belgeler hazırlamak veya yeni bir ürün için pazar analizi oluşturmak üzere tasarlanmışsa bu pek önemli değildir. Ancak marka oluşturma görevlerinde mi yoksa insan 'yöneticisinin' itibarını yükseltmek için mi kullanıldıkları önemli ölçüde önemlidir.

Bu kişiselleştirme engelinin üstesinden gelmek için temsilcilerin, yöneticinin amaçlanan sesini anlamaları gerekecektir. Bunu başarmanın en iyi yolu, temsilcileri yöneticinin hem genel (örn. blog gönderileri) hem de özel (örn. e-postalar) çıktıları konusunda eğitmektir. Buradaki en büyük engel, temsilcilerin bu verilere göre sorumlu bir şekilde hareket etmelerine duyulan güven haline geliyor. Bu güvenin sağlanması için hangi mekanizmaların devreye alınması gerekiyor?

Güvenilirlik

Muhtemelen bu birinci nesil otonom ajanların en çok bahsedilen dezavantajı halüsinasyon eğilimi olmuştur.

Deneyimsiz olanlar için, yapay zeka bağlamındaki halüsinasyon, makinenin kendinden emin bir şekilde yanlış cevaplar verme eğilimini ifade eder. Mevcut nesil etmenler söz konusu olduğunda, bu, bir çıktıya doğru ilerlemek yerine önceki görevlere dönmeye devam ederek döngülere takılıp kalma eğilimi ile hayal kırıklığı yaratan bir eşleşme oluşturmaktadır.

Aracıların ana akım hedef kitle arasında makul bir seviyede her yerde bulunabilmesi için (çalışma bağlamında kendi haline bırakılmayı bir yana bırakalım), bir insan aracının becerisiyle eşleşen ve sonunda onu aşan bir güvenilirlik derecesine ulaşmaları gerekecektir. işi bitirmek ve yaptıkları işin doğruluğunu kontrol etmek için. Halüsinasyonun pratikteki yan etkilerine bir örnek için, Steven Schwartz'ın son örneği , ChatGPT tarafından sahte ve kendinden emin bir şekilde gerçek vakalar olarak öne sürülen emsalleri gerçek dünyadaki bir davanın özetinde kullanan New Yorklu bir avukat.

Bu alandaki fırsatlar açısından ilki açıktır. Halüsinasyon görmeyen ajanlar yaratın. Ancak ikinci olarak, i) temsilciler için güvenilirlik testleri ve ii) bu aracı protokollerini düşmanca saldırılara karşı sıkı bir şekilde stres testine tabi tutabilecek ürünlere yönelik pazarlar ve talep için geçici pazarlar olacaktır. Bu kavramlar, temsilcilerin yaygın olarak benimsenmesi için gereken güvenilirlik ve güvenlik düzeyine ulaşmalarına yardımcı olacaktır.

Kişiselleştirme

Şu anda, siz ve ben aynı istemi ChatGPT'ye aynı anda yazsaydık, aynı çıktıyı alırdık. Bu, çeşitli nedenlerden dolayı yapay zeka yardımcı programı için son derece sınırlayıcı bir özelliktir. İlk olarak, herhangi bir isteğe verilen evrensel yanıtlar, yapay zeka alanındaki merkezi liderleri insan bilgisi ve çıktısının monolitlerine dönüştürecektir. Herkes iş ve oyun için giderek daha gelişmiş araçlara bağımlı hale gelirse, her şey, kazanan modellerin eğitimi ne olursa olsun, tek tip bir standarda doğru yönelecektir. Eğer bu endişe verici geliyorsa, bunun nedeni budur.

Daha da önemlisi işleri sıkıcı hale getiriyor. Nesnel olmayan sorunlar veya belirli bir tarzda gerçekleştirilmesi gereken görevler için, temsilcilerin argümanlarını ve çıktılarını uyarlamak amacıyla kullanıcıyı biraz anlamalarından yararlanmaları mantıklıdır. Bu onların bizim adımıza hareket etmelerine izin verme konusunda rahat olacağımız bir gelecek için çok önemli olacak.

Temsilcilerimizin, aracı var olmadan önce kim olduğumuzun aslına sadık bir temsilini sağlayacağına dair bazı doğrulamaların olması gerekir.

Güvenlik

Sizin yerinizde makinelerin hassas verilerinizle ve muhtemelen sizin konuşan, yazan bir kopyanız olarak çalıştırılması fikri, en ileri teknoloji uzmanları için bile tehdit edici geliyor. Temsilcilerin kurumsal düzeydeki verilere erişmesine izin vermek, tamamen başka bir solucan kutusudur.

Peki, güvenlik ve gizlilik riskleri, i) bireylerin kendi adlarına hareket edecek aracılara güvenebilecekleri ve ii) işletmelerin bilgilerinin ve etkinliklerinin saldırılara, suiistimal veya istismara karşı güvenli olduğuna dair su geçirmez garantilere sahip olacağı ölçüde nasıl azaltılabilir?

Bazı gizlilik mekanizmaları bugün halihazırda yürürlüktedir ve düşündüğünüzden daha basit olabilir. İki faktörlü kimlik doğrulama, özel temsilci kullanımı için masa payı olacaktır. Erişim kontrol mekanizmaları zaten kurumsal chatbot kullanımı için geliştiriliyor. Kalıcı bilgi protokolleri Arweave makine çıktılarının maruz kalabileceği 'kara kutu' etkisini azaltmak amacıyla karar vermede izlenebilirliğin temellerini atıyor.

Aracıya özgü risklere gelince, uygunsuz davranışa veya manipülasyona karşı korunmaya yönelik daha fazla fırsat aşağıdaki RFS'de özetlenmiştir.

Birlikte çalışabilirlik

Yukarıdaki 'çalışan olarak temsilci' benzetmesini daha da genişleterek, etkili bir organizasyon oluşturmak için bu temsilcilerin birbirleriyle etkili bir şekilde koordine olabilmeleri gerekir. Örgütsel düzeyin ötesinde, iş ekosistemlerini ve daha geniş ekonomileri tamamen yeniden şekillendirmek için, aracılardan oluşan organizasyonların, diğer aracı kuruluşlarla nasıl koordinasyon kuracaklarını da öğrenmeleri gerekecek. Buradan itibaren koordinasyon sorunları karmaşıklaşmaya başlıyor (tıpkı insan toplumunda olduğu gibi).

Halihazırda, şu anda yürütülen çalışmaların öncülüğünde, gelecek vaat eden temsilciler arası iletişim protokollerine ilişkin bazı erken işaretler mevcut. DEVE .

Temsilciler arası iletişim harikadır, ancak aktif temsilcilerin koordinasyonu açısından yalnızca ilk bebek adımını temsil eder.

Düşünülmesi gereken bazı koordinasyon sorunlarına birkaç örnek:

• Kişisel 'etkileyici' temsilcim Alice/Bob'un kişisel 'etkileyici' temsilcisiyle nasıl işbirliği yapabilir?
• Kişisel temsilcilerim diğer temsilcilerin itibarını nasıl değerlendirebilecek? Diğer ajanların şüpheli davranıp davranmadığını ölçmek için ne tür filtreler kullanılacak?
• Temsilcilerimin, farklı yazılımlar kullanan veya farklı düzenleyici kısıtlamalar altında çalışan diğer kişilerin temsilcileriyle etkileşime girmesine izin vermek için ne tür standartlara ihtiyaç var?

Benim inancım şudur ki, bu karmaşık sorunlar çözüldüğünde, insanlık 'çalışansız' bir topluma benzeyen bir şeye doğru yol alacaktır. Tamamen ikinci en iyi olduğumuzda, temel, tekrarlayan görevleri yapmanın ne anlamı var?

Bu çalışan-izm kaybı, yapay zekanın her yerde yaygın hale gelmesiyle bir şekilde sıklıkla anlam kaybıyla ilişkilendiriliyor. Ben durumun neredeyse tam tersi olduğuna inanıyorum. Yapay zeka "İŞLERİMİZİ elinden aldığında" bu, her bireyi serflikten yöneticiliğe taşıyacak bir paradigma değişimi olacak. Dışarı çıkıp görmek istediklerini dünyaya getirmek için herkesin elinin altında oldukça yetenekli ve güvenilir bir arkadaş grubu olacak. Bu dünyadaki insanın temel “görevi”, bu yoldaşları, görmek istediğiniz vizyonu gerçekleştirmeleri için yönetmektir.

Dolayısıyla bu yazının başlığı. Otonom ajanların nüfuz etmesi , görev maymunlarından yöneticilere kadar tüm bireylerin büyük bir terfisiyle sonuçlanacaktır.

Ne eksik?

Kullanıcı dostu aracı dağıtım araçları. Aracıların ve nihayetinde bir bütün olarak yapay zekanın kapsayıcı ilkesi, görev otomasyonudur.

Bu tanımı kullanarak, Zapier kişisel temsilci dağıtımında teknik olarak küresel liderdir, UiPath kurumsal dağıtımda dünya lideri. Ancak bu iki araçtan herhangi birini kullanmış olan herhangi biri, bu araçları başarıyla kullanmak için ne kadar zaman ve çaba gerektiğini size söyleyebilir. Bu sistemlerin çalışmasını sağlamak için harcanan tüm sıkıntıyı, zamanı ve danışmanlık ücretlerini nasıl ortadan kaldırabiliriz?

Alex Lieberman'ın yukarıdaki fikri, hem kişisel hem de kurumsal düzeyde otomasyonun geleceği hakkında düşünmek için bir başlangıç noktası sunuyor. Zapier'in sorunu, kullanıcıların iş akışlarında tersine mühendislik yapmasını gerektirmesidir. Sezgisel olarak veya kullanıcı iş akışlarını eğiterek eğitilen araçlara ne dersiniz?

Excel Makroları aslında kullanıcı oturumu kaydının, kullanıcıların çok az düşünmeyle gerçekleştirebileceği tekrarlanabilir görev kümelerini uygulamak için nasıl kullanılabileceği konusunda kötü bir yaklaşım değildir. Peki ya bu tür kullanıcı oturumu kayıtları, farklı uygulamalarda çalışmak ve kullanıcıların iş günlerinin %50'sinden fazlasını ve sonuçta yaratıcı olmayan tüm görevleri boşaltmalarına olanak sağlamak için tarayıcının tamamına uygulanabilseydi?

Temsilcilerden oluşan kişisel bir evreni etkili bir şekilde yönetmek için yararlanılabilecek en temel fırsat, bireysel temsilcilere yönelik bir CRM'dir . Böyle bir CRM, bireyin emrindeki her bir temsilcinin talimatları/talimatları/niyetleri için tek bir gerçek kaynağı olarak hareket edecektir. Bu, temsilci performans yönetimi için ayrı gösterge tablolarıyla entegre edilebilir.

Aracılarının dağıtımına veya özelleştirilmesine daha az dahil olmak isteyen kullanıcılar için, kullanıma hazır genel aracı paketleri fırsatı mevcuttur. Temsilci üretkenliği kanıtlandıkça, insanların, rol tanımına bağlı olarak önceden tanımlanmış görev dizilerini gerçekleştirebilen, önceden eğitilmiş temsilci kümelerini satın alabileceği bir pazarın gelişmesi ihtimali güçlüdür.

Kişisel aracı dağıtımına yönelik tasarım alanı, Log10 veya Superagent gibi mevcut geliştirici dağıtım araçlarının izinden gidilecek iyi bir yola sahiptir. Bu araçlar, aracı dağıtımlarını yönetmek için iyi olsa da, aracıların veya otomasyonların nasıl çalıştığı hakkında çok az bilgisi olan son kullanıcılar için tasarlanmamıştır.

Temsilci kaynak tahsisi için teşvik mekanizmaları. Ajanlar ne kadar süper zeki olurlarsa olsunlar, operasyonlarını sürdürebilmek için her zaman kaynaklara güveneceklerdir. Makine beyinlerinin de tıpkı insan beyni gibi beslenmeye ihtiyacı var. Ve tıpkı tüm insan ekonomilerinin tabaklarımıza yiyecek koyma ihtiyacı etrafında gelişmesi gibi, tüm aracı ekonomiler de kıt kaynakları en çok talep edilen yerlere tahsis etmeye ayrılacak.

Aracı ekonomilerde, aşağıdaki gibi şeyleri tahsis etmek için piyasalara ihtiyaç duyulacaktır:

• Hesaplama Gücü . Hangi aracılar, hangi görevler için, hangi zamanda, hangi kalitede CPU/GPU kaynağını alıyor?
• Hafıza. Yüksek talepleri olan acenteler, daha az talepkar acentelerin anı 'gayrimenkullerini' nasıl kiralayabilir veya satın alabilir ?
• Enerji . Güç kaynağı, nerede barındırıldıklarına ve ne kadar enerji tükettiklerine bağlı olarak aracılara en iyi şekilde nasıl tahsis edilebilir? Bu nasıl faturalandırılıyor; temsilciye mi, sunucuya mı, operatöre mi yoksa kişiye mi?
• Bağlantı . Wi-Fi'ye, hücresel ağlara veya diğer iletişim kanallarına erişim toplu olarak nasıl belirleniyor?

Sensörler ve aktüatörler bulmacanın evrensel olmayan ancak aracılar tarafından talep edilecek iki genişletilebilir parçası dahadır. Bu nedenle aşağıda başka bir bölümde ele alınmaktadır.

Uzun zamandır kripto paranın bu ekonomilerin takas aracını oluşturacağı kanaatindeyim. Programatik dijital aracılar programatik dijital para birimi isteyecektir.

Bu varsayımın ardından, kriptografik ağlar, bu kıt, API özellikli kaynakların aracılar arasında her zaman maksimum potansiyellerinden yararlanılacak şekilde paylaşımını en iyi şekilde tahsis edecek ve teşvik edecek şekilde nasıl tasarlanabilir? Kendisini insan ekonomisinin dijital bir kopyası için takas aracı haline getirebilecek böyle bir tokenın pazar büyüklüğü anlaşılır bir şekilde çok büyük. Kripto alanında gördüğümüz gibi, bu ağların ölçeklenmesine yardımcı olacak türev fırsatlar olacak; aracı isteklerini bir araya getirmek için ne gerekiyor? İnsan dışı işlemler için yeni çözüm biçimlerine ihtiyacımız olacak mı?

Buradaki düşük meyve, aynı zamanda acentelerin muhtemelen acenteye özel cüzdanlara ihtiyaç duyacağı gerçeğidir. Worldcoin gibi protokoller insanlık kanıtı geliştirmek için yarışırken, dijital cüzdanlar gibi aracıya özgü belirli protokolleri çalıştırmak için makinenin ters kanıtlarını bile görebiliriz.

İnsanlık dışı bir ekonominin yeniden icat edilmesi için sorulacak pek çok soru var.

Fonksiyonel aracılar için pazarlar. Artık otonom aracıların yaşam döngüsünde, çabaların son derece geliştirici odaklı olduğu bir aşamadayız. Sonunda pazar, özelleştirme konusunda çok az şey sağlayan ancak dağıtımı ve yönetimi kolay hazır çözümler sunmaya yönelecek.

Bu, otonom acenteler için borsalar veya pazarlar oluşturmak isteyen erken hamle yapanlar için muazzam bir fırsat yaratıyor. İnsanlar yalnızca hızlı ve ucuz bir şekilde dağıtmak için genel aracı formları satın almakla kalmayacak, aynı zamanda geliştiriciler de farklı kullanıcı ihtiyaçlarına yönelik daha gelişmiş ve özel aracıların geliştirilmesinden kazanç elde edebilecek. Geçmişteki herhangi bir mal veya hizmet kategorisinde olduğu gibi, farklı prestij düzeyleri için farklı fiyat noktaları göreceğiz.

Geliştiriciler (veya geliştirici temsilcileri), sınıfının en iyisini isteyen kişilere sunmak üzere son derece hassas, beyaz eldivenli temsilci çözümleri için premium fiyatlandırma talep etmenin yollarını bulacaktır. Benzer şekilde işletmeler, altın standartta güvenlik ve gizlilik garantilerine sahip acenteler için daha fazla ödeme yapmaya istekli olacak.

Ayrıca acente kiralama için gelişen pazarlar da olacak; geçici görevler üstlenen kişiler piyasa oranlarını yeni acentelere harcamak istemeyebilirler. İnsanlar, kullanıldıkça eğitilebilecekleri ve geliştirilebilecekleri temelinde acenteleri kiralamaya istekli olacaklardır. İnsanların acentelerini nakit peşin karşılığında diğer taraflara kiraya vermeleri için teminat olarak tuttukları ve acentelerin kiralama süresi boyunca kullanım yoluyla eğitilme olasılığının ortaya çıktığı finansal piyasaların ortaya çıktığını görebiliriz.

Tıpkı mevcut internette olduğu gibi pazar alanı tek bir baskın oyuncuyla sınırlı olmayacak. Farklı kullanıcılar, farklı fiyat noktaları ve farklı özellikler için farklı pazarlardan oluşan zengin bir ekosistem olacak. Bu, acente pazarı pazarını inanılmaz derecede zengin bir tasarım alanı haline getiriyor.

Evrensel görev koordinatörleri. Bu neredeyse yukarıdaki 'Yeni Zapier' noktasının bir uzantısıdır. Elimizin altında bir ajan ordusu varken hepsinin aynı fikirde olduğundan nasıl emin olabiliriz?

Her bir aracının başlangıç hedeflerinin ve görev önceliklendirme çıktısının genel 'organizasyonel' veya evren hedefleriyle eşleştiğinden emin olmak için araçlara ihtiyaç duyulacaktır.

Bu anlamda görev koordinatörlerinin vizyonu, kısa vadede, bunu sağlamak ve onları doğru yola sokmak için temsilci faaliyetlerini (muhtemelen yukarıda tartışıldığı gibi bir CRM aracılığıyla) izleyebilen bir döngüdeki insan sistemi olabilir. Sonunda, bu insan geri bildirimine dayanarak, temsilci önceliklerini daha geniş kurumsal veya bireysel amaçlara uygun olarak yeterli doğrulukla haritalandırabilecek protokoller tasarlanabilir.

IoT Aracıları. Şu soruyu soran ilk veya son kişi olmayacağım: Yapay zeka ve mekansal hesaplama nerede birbirine bağlanır?

Geçen yazımda bu konuya kısaca değinmiştim. Tamamen kişiselleştirilmiş kullanıcı aracılarına doğru ilerledikçe, onların da doğal, yaşanılan ortamımıza (artırılmış/sanal/genişletilmiş ortamlarımıza ek olarak) katılmaları kaçınılmazdır.

Bunun en belirgin uygulaması nesnelerin internetinde olacak. Biftek pişiriyorsunuz ve buna eşinizin sevdiği şekilde mi ihtiyacınız var? Temsilciniz mutfakta ilgilenebilir. Tavuğu dondurucuda çok uzun süre mi bıraktınız? Geçmişteki mesele, menajeriniz bunu size 3 saat önce söyledi ve bu göreve birini görevlendirdi. Bu IoT aracıları, bugünkü telefon gibi yalnızca bir bildirim 'dürtme' sistemi olmaktan ziyade, uygun ve doğru aralıklarla hareket etmek için kişisel bağlamınızı anlayacak.

İnsan-Ajan Kopyaları. Karakter Yapay Zekası Şimdiden 100 milyon dolar topladı ve ünlüler gibi tasarlanmış sohbet robotlarıyla kolayca konuşmanıza olanak tanıyarak 50 binden fazla abone topladı. Başucu hikayelerini Morgan Freeman'mış gibi okuyan bir Yüksek Lisans ile konuşun. LLM Elon Musk'a dizel traktörler hakkındaki düşüncelerini sorun. Ve benzeri.

Bu bir oyuncak kadar güzel olsa da, kendinizi başkasının yerine koyma, istediğiniz veya talep ettiğiniz kişiyle konuşma veya ajanların yardımıyla neredeyse yaşama konusunda yapay zekanın insanlara neler yapabileceğinin sadece yüzeyini çiziyor. tam da onların yaptığı gibi.

Otonom ajanlar insan davranışını nasıl kopyalayacaklarını öğrenmeye ve yaşanmış deneyimler üzerinde eğitim almaya başladıkça, temsil ettikleri insanların temsili olmaya başlayacaklar. Bu, başka birinin bedeninde ve zihninde yaşayabilme olasılığına açılan bir pencere sunar.

Örneğin, Grimes'ın bundan bir adım daha ileri gitmek istediğini varsayalım. IP'sini açık kaynak olarak kullanmak . Artık insanlara kendisi gibi yaşama ve olayları kendisi gibi deneyimleme deneyimi vermek istiyor. Grimes, kişisel otonom aracılarla yeterli bir süre çalışıyorsa, bu aracılar başkalarının 'The Life of Grimes'ı kullanması ve deneyimlemesi için kopyalanabilir.

Bu ajanların, biyobelirteçlere ve benzerlerine erişim konusunda ne kadar ayrıntılı bir bakış açısına sahip olabileceğine bağlı olarak, bu tür bir kopyalama, yaşanmış deneyimlerin ve duyguların (yani qualia) birbirleriyle paylaşılması için de uygulanabilir. Gerçekten cesur yeni dünya.

Bir dip not olarak, otonom aracıların ön plana çıkmaya başlamasıyla bazılarının bu aracı diğerlerinden daha iyi kullanmayı öğrenmesi kaçınılmazdır. Bu, temsilcilerine kendi çıkarları doğrultusunda hareket etmeyi öğretmeye ve yönlendirmeye zaman ayıranların, kendi temsilcilerinin diğer insanlar için kullanması için pazarlar yaratmalarına olanak tanıyacak, böylece kendi temsilcilerini eğitmenin öğrenme eğrisinden ve teknik özelliklerinden kaçınacaktır.

Sensörler ve diğer Aktüatörler için Ajana Özel Ağlar. Çoğu aracının, tam uygulama potansiyelini gerçekleştirmek için, zekalarını hayata geçirecek bir tür fiziksel aktüatöre erişmesi gerekecektir.

Bu zekanın gerçek dünyaya getirilmesine yönelik kaçınılmaz talebin yumuşatılması için, farklı aracıların belirli bir zamanda farklı aktüatörlere erişebilmesi için pazarlar yaratan ağlara ihtiyaç duyulacaktır. Otonom ajanlar bilişim dünyasından ağır sanayi dünyasına geçiş yaptığında bu durum özellikle hayati hale gelecektir.

Yakın gelecekte robotlardan daha fazla özerk etmen olacak çünkü yazılım oluşturma üzerindeki kısıtlamalar, donanım oluşturma konusundaki kısıtlamalardan daha az. Bu nedenle, bu ajanların yürütmek isteyeceği fiziksel işi gerçekleştirecek fiziksel 'bedenlerin' kıtlığı var. Bu, temsilci ekonomi için fiili bir işgücü piyasası yaratır.

Durum böyle olduğunda insan işgücü piyasasının ekonomik mekanizmalarından hangisi geçerli olacak? Robot sahipleri, fiziksel zamanlarının kiralanması karşılığında acentelerden ne kadar ücret alabilecek? Robotların (veya diğer aktüatörlerin) aracının spesifikasyonlarına göre standartlaştırılması veya uzmanlaştırılması gerekecek mi? Yapay zeka tarafından yönetilen makine aktüatörleri yaşanılan ortamları işgal etmeye başladıkça, bozulmaya hazır pek çok açık soru var.

Tıpkı web2'de olduğu gibi veriler, insanların onu sağlayan kanallara (örneğin Google Ads) erişim için ödemeye hazır oldukları çok önemli bir üründür. Otonom çağda sensörler veri için çok önemli bir 'satıcı' olacak. Temsilcilere gerçek zamanlı karar verme verileri sağlamak için kameralara, GPS'e, LiDaR'a ve diğer sensörlere güvenilecek. Bu nedenle, i) aracılar arasında veri alışverişini kolaylaştıracak ağlara ve ii) aracıların bu verileri gerçek zamanlı olarak iletmesine olanak tanıyan oracle'lara ihtiyacımız olacak.

Ajan Standardizasyonu ve Birlikte Çalışabilirlik Protokolleri. Otonom etmenlerin birbirleriyle etkili bir şekilde koordine olabilmesi için, dijital 'dil engellerini' aşacak evrensel standartlara ihtiyaç vardır. Bunun başarılması için neyin mevcut olması gerekiyor?

Ara yazılım sistemleri, mesajları bir aracıdan diğerine 'çeviren' aracılar olarak görev yaptıkları bir çözümdür. Alternatif olarak insanlar, entegrasyon veya çeviri süreçlerini basitleştiren birlikte çalışabilirlik API'leri veya SDK'lar oluşturabilir. Üçüncüsü, etmenlerin henüz yeni karşılaşmaya başladıkları veya geçmişte etmen koordinasyonu açısından sıkıntılı olduğu kanıtlanmış yeni türdeki şemalara yönelik aşağıdan yukarıya standartlar için yeni bir tür pazar geliştirmek için çok fazla alan vardır.

Bağlam DAO'su bunun web3 alanında halihazırda nasıl yapıldığına dair iyi bir örnek sunuyor.

Gelişmiş Uygulamalar için Aracı Test Ağları . Temsilcilere kişisel araçlar veya bilgiler konusunda tam olarak güvenebilmek için bireyler, onların nasıl çalıştıklarını anlamak için güvenli sanal alan ortamları oluşturacaktır.

Test ağlarının yapay zeka güvenliği açısından kamu malı olma eğiliminde olması oldukça muhtemeldir ancak yine de takip edilmesi gereken iddialı ve etkili bir projedir.

Makine etiği için halka açık oylama mekanizmaları. Önceki bir yazımda, insanların sorumlu yapay zeka gelişimiyle ilgili ekonomik gelişmelere ve oylama prosedürlerine katılabilmelerini sağlamak için döngüde insan pazarlarına duyulan ihtiyacın devam ettiğini tartışmıştım.

Birkaç fikir daha:

• Temsilciler için itibar puanlama sistemleri —> Black Mirror'ınki gibi Pike '
• Temsilcileri yönetmek için 'Ajan Kaynakları' yazılımı
• Düşman saldırılarına karşı güvenlik açığının stres testi için teşvik ağları veya protokolleri

Temsilciler hakkındaki favori kaynaklarımdan bazıları

Bu makalenin aşağıdaki kaynaklardan ilham alınmadan yazılması imkansız olurdu:

Oyuncaklar

AjanGPT (tarayıcıdaki kişisel aracılar)

Bilişsel (tarayıcıdaki kişisel aracılar)

AiAgent.app (tarayıcıdaki kişisel aracılar)

DEVE (birbirleriyle etkileşime giren aracılar)

cıvıl cıvıl (yalnızca acentelere yönelik sosyal ağ)

Bültenler ve Podcast'ler

Matt Schlicht AI Haber Bülteni

Dwarkesh Patel ile Ay Topluluğu

Twitter Haber Akışları

Yohei Nakajima

Sully Ömer

Peter Wang