هل وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتحدث كبار الشخصيات في وادي السيليكون عنهم مثيرون حقًا أم لا؟

المؤلف ｜ Li Han Zhu Yue

تحرير ｜ الكستناء

المصدر: Jiazi Guangnian

* مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة أداة Unbounded AI *

بعد النجاح الكبير الذي حققته ChatGPT ، انتقل OpenAI بالفعل إلى الهدف التالي - وكلاء الذكاء الاصطناعي (الجسم الذكي).

"إذا اقترحت ورقة بحثية طريقة تدريب مختلفة ، فسوف يسخر أوبن إيه آي داخليًا ، معتقدًا أن الأمر متروك لنا. ولكن عندما تصدر ورقة وكلاء الذكاء الاصطناعي الجديدة ، سنناقشها بجدية وحماس شديد. ** الأشخاص العاديون ورجال الأعمال يتمتع المهوسون بميزة على شركات مثل OpenAI فيما يتعلق ببناء وكلاء الذكاء الاصطناعي. ** "قال أندريه كارباثي ، المؤسس المشارك لـ OpenAI والمدير السابق لشركة TeslaAI.

أضاف خطاب كارباثي العام الكثير من الجاذبية إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي. لكن حكمه ليس حصريًا.

في وقت مبكر من شهر مارس ، فاز AutoGPT بـ 74000 نجمة على GitHub ، وسرعان ما أصبح مشروعًا مفتوح المصدر مع أسرع عدد متزايد من النجوم في التاريخ ؛ ظهر BabyAGI و AgentGPT ، اللذان تم إصدارهما لاحقًا ، مثل الفطر: طلب البيتزا ، وتنظيم صناديق البريد ، وإنشاء المدونات ، وحتى إقامة حفلة عيد الحب ...

يظهر المزيد والمزيد من وكلاء الذكاء الاصطناعي في مشاهد مختلفة من حياة الناس ، والجنون ينتشر بسرعة من وادي السيليكون.

من خلال التنفيذ الذاتي والعمل بشكل مستقل ، يتم منح وكلاء الذكاء الاصطناعي توقعات عالية من قبل التقنيين ، الذين يعتبرون ذلك بمثابة "أداة إنتاجية تغير المجتمع". حتى أن البعض يعتبرها "بداية عصر الذكاء الاصطناعي العام".

لكن الأصوات لا تستطيع إخفاء المشاكل القائمة.

قال داي يوسن ، الشريك الإداري لشركة ZhenFund ، لـ "Jiazi Guangnian": "النموذج الكبير هو الشرط الأساسي لوكلاء الذكاء الاصطناعي. فقط مع وجود أساس جيد من الأجهزة يمكننا تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي".

بالمعنى الدقيق للكلمة ، فإن ChatGPT هي الوحيدة التي تمتلك قاعدة نموذجية كبيرة "مؤهلة" في السوق. مقيد بقوة الحوسبة للنموذج ، لا يزال هناك نقص في التربة لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي في الصين.

المستقبل مشرق ، لكن الواقع قاسٍ. البحث والتطوير التكنولوجي ورأس المال الاستثماري كلها في حالة تأرجح. لا أحد يعرف متى ستأتي حقًا فترة توزيع الأرباح لوكلاء الذكاء الاصطناعي مع موجة النماذج الكبيرة. لكن المؤكد هو أن التغيير قد بدأ بهدوء.

** 1. وكلاء الذكاء الاصطناعي: "المساعدون الرقميون" الذين يساعدونك في القيام بالأشياء **

بدلاً من معاملة وكلاء الذكاء الاصطناعي كنسخة مطورة من ChatGPT ، فمن الأنسب اعتبارها "مساعدًا رقميًا" للبشر.

فهو لا يخبرك فقط "بكيفية القيام بذلك" ، ولكنه أيضًا "يساعدك على القيام بذلك". كوسيط ، يحل وكلاء الذكاء الاصطناعي محل البشر ويتفاعلون بشكل متكرر مع نماذج اللغات الكبيرة (LLM) مثل GPT. وطالما يتم تحديد الهدف ، يمكنه محاكاة السلوك الذكي ، وإنشاء المهام بشكل مستقل ، وإعادة تحديد أولوية قائمة المهام ، وإكمال المهام. المهمة الأولى ، وحلقة حتى يتم تحقيق الهدف.

** على عكس الذكاء الاصطناعي التقليدي ، يمكن للذكاء الاصطناعي ** أن يعمل الوكلاء بشكل مستقل دون تحكم بشري. ** من خلال الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات ، يمكن لوكلاء AI تصفح الويب واستخدام التطبيقات وقراءة الملفات وكتابتها والدفع باستخدام بطاقات الائتمان والمزيد.

** ببساطة ، ما عليك سوى تحديد هدف ، ويمكن للذكاء الاصطناعي ** ** أن يقوم الوكلاء بكل ما تبقى. على سبيل المثال ، يمكن لوكيل AI الذي طوره HyperWrite أن يطلب البيتزا تلقائيًا من خلال برنامج التحكم في متصفح Chrome. **

المصدر: HyperWrite CEO Matt Shumer account account

ليس من الصعب وضع هذا النوع من الخيال في أفلام الخيال العلمي ، ولكن في عملية استكشاف الذكاء الاصطناعي ، فقد استمر لما يقرب من نصف قرن.

في وقت مبكر من الثمانينيات ، بدأ علماء الكمبيوتر في استكشاف كيفية تطوير برنامج ذكي يمكنه التفاعل مثل الإنسان. ومع ذلك ، نظرًا لمحدودية البيانات وقوة الحوسبة ، يفتقر وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى الظروف الواقعية اللازمة.

قال جون بارك ، الحاصل على درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر بجامعة ستانفورد ، ذات مرة في مقابلة: "لقد عملنا في هذا الاتجاه ، لكن جميع الأساليب في العقود القليلة الماضية لم تقترب حتى مما نحققه الآن مع LLM ... لهذا السبب نسينا هذه الرؤية. ولكن عندما جاءت LLM ، أدركنا أن هناك فرصة ".

نموذج اللغة الكبير هو العقل الأساسي لوكلاء الذكاء الاصطناعي. من خلال تفكيك المهام المعقدة ، يمكن تفكيك متطلبات المستخدم المعقدة إلى طرق مهمة قابلة للتحقيق.

من ناحية أخرى ، تم بناء تدريب النماذج الكبيرة على أساس الإنترنت ويحتوي على كمية كبيرة من بيانات السلوك البشري ، والتي تشكل العناصر الأساسية لبناء وكلاء ذكاء إصطناعيين موثوقين.

من ناحية أخرى ، مع قدرة معرفية كبيرة ، يظهر النموذج الكبير بقدرة ممتازة على تعلم السياق والقدرة على التفكير. من خلال إنشاء سلسلة تفكير لتحقيق التفكير المستمر واتخاذ القرار في النموذج ، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحليل المشكلات المعقدة وتفكيكها في مهام فرعية بسيطة ومفصلة.

في الوقت نفسه ، أدى استخدام LLM للغة كوسيط إلى تغيير شكل تفاعل الواجهة الأمامية. قال Wen Yongteng ، رئيس مسار تطبيقات الذكاء الاصطناعي في BV Baidu Ventures ونائب رئيس الاستثمار ، لـ "Jiazi Guangnian": "بدأت BV Baidu Ventures في الاهتمام بتطوير وكلاء AI في وقت مبكر جدًا. من خلال البحث والحكم ، نحن نعتقد أن واجهة المستخدم الرسومية الأصلية (GUI) من الممكن أن تتحول إلى واجهة مستخدم لغة (LanguageUI) ، وسيكون تطبيق الواجهة الأمامية لوكلاء AI موجودًا في جميع أشكال الواجهة الأمامية التي قد تتفاعل مع البشر. "

إنها مجرد مهمة تفكيك ، وهي بعيدة كل البعد عن الذكاء. ** AI مدفوع بواسطة LLM ** ** لا يمكن للوكلاء الاستغناء عن ثلاثة مكونات رئيسية: **

• ** التخطيط: ** قسّم المهام واسعة النطاق إلى أهداف فرعية أصغر يمكن إدارتها ؛ قم بالتفكير والتنقيح ، وتحليل وتلخيص وصقل السلوكيات السابقة لتحسين ذكائها وقدرتها على التكيف ، وتحسين جودة النتيجة النهائية.
• ** الذاكرة (الذاكرة): ** الذاكرة قصيرة المدى ، التعلم السياقي ، الذاكرة طويلة المدى ، القدرة على تخزين واستدعاء معلومات غير محدودة لفترة طويلة ، يتم تحقيقها بشكل عام من خلال تخزين الناقل الخارجي والاسترجاع السريع.
• ** استخدام الأداة: ** يمكن أن تتعلم استدعاء واجهات برمجة التطبيقات الخارجية للحصول على معلومات إضافية مفقودة في أوزان النموذج.

نظرة عامة على وكيل AI مدفوعًا بـ LLM ، مصدر الصورة: مدونة Lilian Weng الشخصية

بالتعاون مع المكونات الثلاثة ، لا يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التفكير كإنسان فحسب ، بل يمكنهم أيضًا التصرف كإنسان.

تمامًا مثل البشر ، عند الانخراط في مهام معقدة ، غالبًا ما تكون هناك عملية تفكير بين كل خطوة. سيستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي أيضًا مكونات ReAct (مكتبة Java لبناء واجهات المستخدم) للجمع عن كثب بين قدرات التفكير للنماذج الكبيرة مع القرارات السلوكية ، بحيث يمكن تخطيط نماذج اللغة وترتيبها بشكل منطقي بناءً على المعرفة.

يوفر إطار العمل الانعكاسي لعملاء الذكاء الاصطناعي ذاكرة ديناميكية وقدرات انعكاس ذاتي. إن تقوية وكلاء اللغة من خلال التغذية الراجعة اللغوية بدلاً من تحديث الأوزان يسمح لها بتحسين قرارات الإجراءات السابقة وتصحيح أخطاء الماضي لتحسين أدائها باستمرار.

في عملية الحصول على المعلومات وتخزينها والاحتفاظ بها واستعادتها ، يحاول وكلاء الذكاء الاصطناعي أيضًا محاكاة تكوين الذاكرة البشرية وبناء نظام ذاكرة فعال.

بمحاكاة طريقة الذاكرة البشرية ، سيعبر وكلاء الذكاء الاصطناعي عن الذاكرة الحسية والذاكرة قصيرة المدى والذاكرة طويلة المدى كتضمين تعليمي للمدخلات الأصلية (مثل النص والصورة وما إلى ذلك) وتعلم السياق والتخزين المتجه الخارجي . يتم تخزين المهام والنتائج في وحدة الذاكرة ، وعندما يتم استدعاء المعلومات ، يتم إرجاع المعلومات المخزنة في الذاكرة إلى الحوار مع المستخدم ، وبالتالي إنشاء سياق أكثر إحكامًا.

يعد استخدام الأدوات وإنشاءها من أكثر السمات المميزة للإنسان. من خلال تجهيزها بأدوات خارجية واستخدام واجهات برمجة التطبيقات لاستدعاء واجهات مختلفة ، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي محاكاة الاستخدام البشري للأدوات لإكمال المهام الأكثر تعقيدًا.

على الرغم من أن المستوى التقني ليس ناضجًا تمامًا ، إلا أن مشكلات مثل إدارة البيانات والذاكرة طويلة المدى لا تزال قيد الحل. ومع ذلك ، فإن قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على التنفيذ بشكل مستقل ، والتحسين المتكرر ، و "الأيدي الحرة" تجعل أيضًا من الحتمي أن تصبح شائعًا.

** 2. استبدال LLM ، يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي النقطة الفعالة التالية للذكاء الاصطناعي **

لقد أدركت ولادة ChatGPT وظيفة الذكاء الاصطناعي في إجراء جولات متعددة من المحادثات مع البشر وتقديم المعلومات والاقتراحات. أتاح إدخال Copilot للذكاء الاصطناعي القدرة على إكمال المسودة الأولى للعمل للبشر ، مثل Github Copilot و Microsoft 365 Copilot و Midjourney ، والتي أصبحت "مساعد الطيار الذكي" للأشخاص في مجالات البرمجة والعمل المكتبي ، وتوليد الصور.

اطلب من الذكاء الاصطناعي القيام بمهمة ما ، وسوف يقوم بمهمة - كتابة نسخة ، أو الإجابة على سؤال ، أو إنشاء صورة يصعب على العين البشرية معرفة أنها حقيقية أو مزيفة. في الوقت نفسه ، غالبًا ما يحتاج الأشخاص إلى تقديم مطالبات محددة وواضحة لكل خطوة من خطوات الذكاء الاصطناعي.

في هذا الوقت ، يشبه الذكاء الاصطناعي المتدرب الذي وصل للتو ، وليس لديه خبرة ، ويحتاج إلى أن يتعلم يدويًا. ومع ذلك ، ماذا لو كنت تريد موظفًا جيدًا يطيع الأوامر ، ويحل الصعوبات في التنفيذ بنفسه ، ويحاول ألا يسبب مشاكل للآخرين؟

في مارس وأبريل ، انفجرت كل من Camel و AutoGPT و BabyAGI و Westworld Township ووكلاء الذكاء الاصطناعي الآخرين معًا ، مما جعل الناس يرون مثل هذا الاحتمال.

منذ برنامج AutoGPT مفتوح المصدر من Gravitas في مارس ، في غضون شهرين من إصداره ، تلقى AutoGPT 130،000 نجمة على GitHub ، مما يجعله أسرع مشروع مفتوح المصدر نموًا في التاريخ.

مدينة Westworld التي أنشأتها جامعة ستانفورد

مصدر الصورة: مقالة بعنوان "Generative Agents: Generative Simulacra of Human Behavior"

قال Andrej Karpathy ذات مرة على Twitter: "إن الحدود التالية للهندسة السريعة (الهندسة) هي AutoGPTs". حتى الآن ، حصل AutoGPT على أكثر من 140000 نجمة على منصة استضافة الكود Github ، ليحتل المرتبة 25 في التاريخ.

صرح سام ألتمان ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة OpenAI ، في عدة مناسبات أن عصر بناء نماذج ضخمة للذكاء الاصطناعي قد انتهى ، وأن الهيئات الذكية هي التحدي.

في مقال يقدم الوكلاء المستقلين ، قام المؤلف ، مات شليشت ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Octane AI (مزود منصة تسويق البيانات) ، بجمع آراء وآراء أكثر من مائة شخص من دوائر الصناعة والأوساط الأكاديمية والاستثمارية. خبراء من الشركات الكبيرة مثل Meta و Nvidia و Stability AI أو AI الناشئة ، بالإضافة إلى أعضاء هيئة التدريس في Stanford CS ومستثمري الذكاء الاصطناعي بما في ذلك Hugging Face ، أعرب معظمهم عن توقعاتهم وآفاقهم بشأن إمكانات وكلاء الذكاء الاصطناعي ، حتى أنها تسمى "AGI الخام".

الاستيلاء على النماذج الكبيرة ، يبدو أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يصبحون الشيء الكبير التالي في الذكاء الاصطناعي.

لكن في نفس الوقت ، أصوات المعارضة لا حصر لها.

ذكر يوشوا بنجيو ، الحائز على جائزة تورينج ، في مدونته بعنوان "كيف يظهر الذكاء الاصطناعي الذي يؤذي البشر" المنشور في مايو من هذا العام أن البشر يمكنهم التحكم في المهام والأهداف العامة لوكلاء الذكاء الاصطناعي ، ولكن هذا لا يعني أن البشر يمكنهم التحكم في وكلاء الذكاء الاصطناعي بحكم بالنسبة للمهام الفرعية والأهداف الفرعية التي تتحلل من خلال ذكاء الفرد ، ما لم يحقق البحث حول محاذاة الذكاء الاصطناعي اختراقًا ، فلن يكون لدى البشر ضمان أمان قوي.

إن الظهور الجماعي للوكلاء الأذكياء ، وملاحقة الرؤساء الكبار وشكوكهم ، وموجة وكلاء الذكاء الاصطناعي سريعة وساخنة.

ومع ذلك ، فإن AI Agents ليس مصطلحًا جديدًا في دائرة الذكاء الاصطناعي.

في عام 2014 ، يعد Go AI AlphaGo الذي أطلقته DeepMind في الواقع نوعًا من وكلاء AI. على غرار ذلك ، أطلقت OpenAI Five في عام 2017 للعب "Dota2" ، وفي عام 2019 أعلنت DeepMind عن AlphaStar للعب "StarCraft 2".

كان اتجاه الصناعة في ذلك الوقت هو تدريب وتحسين وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال التعلم المعزز ، والذي كان يستخدم بشكل أساسي في سيناريوهات اللعبة ، خاصة في بعض ألعاب المواجهة مع فائزين وخاسرين واضحين. لكنه سؤال مفتوح إذا كان المرء يريد تحقيق العمومية في العالم الحقيقي.

في السنوات القليلة التالية ، تحولت OpenAI إلى نماذج لغوية واسعة النطاق ، وتم إطلاق سلسلة GPT واحدة تلو الأخرى. وأصبحت النماذج واسعة النطاق المسار الذي يسارع إليه العديد من مصنعي التكنولوجيا. إنه أيضًا تطوير نماذج واسعة النطاق تسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي باختراق عنق الزجاجة وإعادة تطوير الفرصة.

مقارنةً بقصر سيناريوهات الألعاب قبل بضع سنوات ، ما الذي يمكن أن يحققه وكلاء الذكاء الاصطناعي على أساس النماذج الكبيرة؟ قال Wen Yongteng ، رئيس مسار تطبيقات الذكاء الاصطناعي في BV Baidu Ventures ونائب رئيس الاستثمار ، لـ "Jiazi Guangnian": "ما رأيناه ليس فقط أن التقدم التكنولوجي قد عزز بشكل كبير قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم نوايا المستخدم ، وجمع المعلومات ، و أداء المهام. والأهم من ذلك ، أن وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرون تمامًا على إعادة بناء النظام البيئي للتطبيق في المستقبل. "

بعد وقت قصير من إطلاق AutoGPT ، استخدم العديد من مستخدمي الإنترنت AutoGPT لبناء مساعدين شخصيين آليين. على سبيل المثال ، نشر Udit Goenka ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة FirstSales.io ، أنه استخدم AutoGPT لبناء محرك تنقيب يمكنه البحث عن الشركات التي تلقت استثمارات أولية العام الماضي ووصف تفاصيل إنشاء قائمة.

قال Yew Jin Lim ، مهندس برمجيات في Google ، إنه استخدم AutoGPT لإنشاء مساعد بريد إلكتروني يرسل تفاصيل المهمة إلى وكلاء AI عبر البريد الإلكتروني.

قال داي يوسن ، الشريك الإداري لشركة ZhenFund ، لـ "Jiazi Guangnian": "الوكيل هو اتجاه يمكنه حقًا تحسين الإنتاجية بشكل كبير ، لأنه إذا استمر الناس في القيام بالأشياء ، فسيظل الأشخاص محدودون دائمًا."

كتب مات شليشت: "سيصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أداة إنتاجية في الحياة اليومية والعمل." من إدارة حسابات وسائل التواصل الاجتماعي ، والاستثمار في السوق ، إلى نشر أفضل كتب الأطفال ، سوف يتواجد وكلاء الذكاء الاصطناعي في كل صناعة وفي كل صناعة. يمكن تخيله. "على سبيل المثال ، aomni هو وكيل AI يمكنه البحث عن معلومات حول أي موضوع على الإنترنت ، وسوف يكمل أهداف المستخدم واحدًا تلو الآخر من خلال إنشاء قائمة.

بالإضافة إلى احتياجات الإنتاجية ، يوفر AI Agent Pi الشخصي الخاص بـ Inflection AI اتجاهًا محتملاً آخر للتطبيق.

يختلف Pi عن موقع ChatGPT والذكاء الاصطناعي العام لكلود ، ويركز Pi على EQ العالي ، والرفقة العاطفية ، وتقديم قيمة عاطفية. سيتذكر Pi أيضًا المحادثات التاريخية مع المستخدمين. بالإضافة إلى المشاركة في عمل الأشخاص وحياتهم ومساعدتهم ، سيتعلم أيضًا كيفية الاتصال بالأصدقاء والعائلة لإنشاء اتصالات مع المستخدمين. في الوقت الحالي ، تلقت شركة Inflection AI استثمارات تزيد عن 1.5 مليار دولار أمريكي ، متجاوزة بذلك الاستثمار البشري والثاني بعد شركة OpenAI.

** 3. هل سيكون وكلاء الذكاء الاصطناعي الاتجاه التالي؟ **

"بناء نوع من JARVIS (مبنى مشابه لـ JARVIS)" ، هذا هو أحدث ملف تعريف Andrej Karpathy المحدث على Twitter ، JARVIS هو مساعد ذكاء اصطناعي للبطل الخارق Marvel Iron Man ، الذي لديه القدرة على التفكير بشكل مستقل ويمكنه مساعدة المالك في التعامل شؤون مختلفة وحساب المعلومات المختلفة.

يعني إدخال Karpathy أيضًا أنه تم إطلاق مسدس بدء مسار وكلاء AI.

أشارت وسائل الإعلام الأجنبية "The Information" إلى أن Sam Altman أبلغ بعض المطورين بشكل خاص في مايو أن OpenAI يأمل في جعل ChatGPT مساعدًا شخصيًا للعمل ، وأشار شخص مطلع على الأمر إلى أن ** OpenAI كانت تهتم بكيفية الاستخدام روبوتات الدردشة لإنشاء عملاء AI ** ** مستقلون ، من المحتمل نشر الوظائف ذات الصلة في مساعد ChatGPT. **

من قبيل الصدفة ، ترى Meta أيضًا فرصة لوكلاء الذكاء الاصطناعي.

في أبريل الماضي ، أخبر زوكربيرج المستثمرين أن Meta رأت "فرصة لتقديم وكلاء الذكاء الاصطناعي لمليارات الأشخاص بطريقة مفيدة وذات مغزى" ، لكنه لم يحدد تطبيقات محددة في هذا الوقت.

وفي اجتماع شامل مع الموظفين في يونيو ، أعلن زوكربيرج عن سلسلة من التقنيات في مراحل مختلفة من التطوير ، أحدها من شأنه أن يجلب وكلاء الذكاء الاصطناعي بشخصيات وقدرات مختلفة للمساعدة أو الترفيه ، بشكل أساسي لـ Messenger و WhatsApp.

** في الصين ، وُلدت المنتجات المرتبطة بالوكلاء واحدة تلو الأخرى. **

في موقع WAIC في أوائل شهر يوليو ، أصدرت Alibaba Cloud أول هيئة ذكية لها ، ModelScopeGPT ، لمجتمع المطورين ، وستطلق سلسلة من الهيئات الذكية في المستقبل للتعامل مع سيناريوهات التطبيقات المختلفة. **

** تشارك Huawei أيضًا في هذا المجال ، لكنها تركز بشكل أكبر على الذكاء الاصطناعي المتجسد (Embodied AI) ، أي مزيج من النماذج الكبيرة والروبوتات. **

بالإضافة إلى الشركات المصنعة الكبرى ، يعد AI Agents أيضًا فرصة لرواد الأعمال. ذكر كارباثي ، أحد مؤسسي أوبن إيه آي ، تحديدًا في خطابه السابق: "يتمتع الأشخاص العاديون ورجال الأعمال والمهوسون بمزايا في بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر من شركات مثل أوبن إيه آي".

قال Wen Yongteng ، رئيس مسار تطبيقات الذكاء الاصطناعي في BV Baidu Venture Capital ونائب رئيس الاستثمار ، إن فريق BV متفائل حاليًا أيضًا بشأن الفرص المتاحة للشركات الناشئة في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي.

"سيكون النظام البيئي للتطبيقات المستقبلي متنوعًا ، بدلاً من أن يهيمن عليه عملاق واحد. وقد أتاح ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي فرصة لتغيير النموذج ، وتواجه العديد من التطبيقات التقليدية إمكانية التعطل. في هذه العملية ، هناك شركات ناشئة الكثير من الفرص لفتح مجالات جديدة. لكل مهمة محددة ، لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي مساحة كبيرة للتحسين ، بما في ذلك إنشاء خوارزميات وخدمات محددة ، وبيانات المستخدم ، وتصميم المنتج. ويمكن للشركات الناشئة إنشاء ميزة التمايز. "

"بالإضافة إلى ذلك ، فإن البيئة الحالية لوكلاء الذكاء الاصطناعي ليست واضحة بما يكفي ، مما يوفر فرص تطوير مواتية للشركات الناشئة ، لأنهم لا يحتاجون إلى التنافس بموجب قاعدة ثابتة. ومن هذا المنظور ، فإن الشركات الناشئة والشركات الكبيرة تقف على على نفس المنوال ، فإن الشركات الناشئة أكثر مرونة ويمكنها تعديل منتجاتها بسرعة ".

بالاعتماد على المعرفة المتراكمة على مر السنين في مجال الذكاء الاصطناعي ، لا تعتقد BV Baidu Ventures أن الشركات النموذجية سوف تحتكر الفرص في طبقة التطبيق. لأنه بالنسبة لشركات النماذج الأساسية ، فإن أهمية بناء البيئة أكبر بكثير من احتكار التطبيق.إذا تبنت الشركات النموذجية الأساسية إستراتيجية حصرية لاكتساب ميزة تنافسية في طبقة التطبيق ، فقد يتسبب ذلك في ضرر لبيئتهم الخاصة. قد تبني الشركات النموذجية الأساسية وكلاء ذكاء اصطناعي أقوياء في مجال أو مجالين يركزون عليهما ، لكن لا يتعين عليهم بالضرورة التنافس مع الشركات الناشئة في جميع المجالات.

** البيئة التي لم يتم تحديدها بعد ، الساحة التي لم تتم صياغتها بعد ، وعاد الجميع إلى نفس خط البداية. **

لكن لا يمكن إنكار أنه حتى الآن ، بصرف النظر عن العديد من المظاهرات ، لم تظهر AI Agents كمنتج حقيقي.

قارن داي يوسن ، الشريك الإداري لشركة ZhenFund ، درجة التعاون بين الذكاء الاصطناعي والبشر بمراحل مختلفة من القيادة الذاتية ، ويشبه وكلاء الذكاء الاصطناعي مرحلة L4 من القيادة الذاتية. ولكن تمامًا مثل L4 ، من السهل تخيل وإثبات وكلاء AI ، ولكن من الصعب تحقيق ذلك. لا يزال التطبيق الحقيقي لـ AI Agents في مستقبل غير مؤكد.

تتم مقارنة درجة التعاون بين الذكاء الاصطناعي والبشر بالمراحل المختلفة للقيادة الذاتية.مصدر الصورة: Dai Yusen Instant accountyusen

شدد Dai Yusen على أنه من أجل تحقيق عوامل الذكاء الاصطناعي القابلة للاستخدام ، يجب تحسين قدرة النماذج الكبيرة بشكل كبير.حتى بالنسبة للمستوى الأعلى من OpenAI ، لا يزال هناك مجال كبير للتحسين من حيث التأخير والأداء.

"إذا كنت تستخدم محركًا بخاريًا كقياس ، فلا يمكن إنتاج البخار إلا عند تسخين الماء إلى 100 درجة. وإذا لم يصل ذكاء وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى مستوى معين ، يتم تسخين الماء فقط إلى 50 درجة. حتى لو كان كثيرًا تم إنفاق الطاقة ، ولا يزال البخار غير قادر على إنتاجه. إنه 0. "

لقد بدأ بالفعل مسدس البداية لمسار وكلاء الذكاء الاصطناعي ، ولكن هذا بالتأكيد ليس سباقًا سريعًا في غضون بضعة أشهر فقط ، ولكنه سباق طويل المدى من المقرر أن يستمر لعدة سنوات ، أو حتى يمتد لعشر سنوات.