Этот сдвиг к автономии уже проявляется в проектах, демонстрирующих способность ИИ не только анализировать, но и генерировать новую информацию. Примерами являются системы, подобные AlphaProof и Agent S. В основе этого лежат концепции "потоковых агентов", обучающихся через активное взаимодействие с окружающей средой, а не просто реагируя на запросы пользователей, как было ранее.
Хотя по точности выполнения сложных задач ИИ пока уступает человеку (отмечается, что одна из известных моделей справляется с ними на 15%, тогда как люди – на 92%), темпы его развития ошеломляют. Согласно метрикам METR, сложность проблем, которые способны решать системы ИИ, удваивается в среднем каждые семь месяцев.
Последствия этого прогресса уже видны в экономике: час работы ИИ-агента обходится примерно в 30 раз дешевле, чем трудозатраты выпускника американского университета. Компании, например, Klarna, активно используют ИИ для замены сотен сотрудников, сохраняя при этом качество услуг.
Однако новые возможности неразрывно связаны с возрастающими рисками, включая потенциальную автоматизацию преступлений, уязвимость инфраструктуры к сбоям и усиление социального неравенства. Научное сообщество ведет разработку пятиуровневой системы защиты для противодействия этим угрозам.
Учитывая текущие темпы, прогнозы указывают на возможность выполнения ИИ до 90% сложных задач уже к 2026 году. К 2030 году влияние искусственного интеллекта на мировую экономику, вероятно, станет необратимым.