Humans& მიიჩნევს, რომ კოორდინაცია AI-ის განვითარების შემდეგი ეტაპია და მის დასამტკიცებლად ახალ მოდელს ქმნის

ხელოვნური ინტელექტის ჩატბოტები სულ უფრო უკეთ ართმევენ თავს კითხვებზე პასუხის გაცემას, დოკუმენტების შეჯამებასა და მათემატიკური განტოლებების ამოხსნას, თუმცა ისინი კვლავ ძირითადად დამხმარე ასისტენტებად რჩებიან, რომლებიც ერთდროულად მხოლოდ ერთ მომხმარებელზე არიან ორიენტირებულნი. ისინი არ არის შექმნილი რეალური კოლაბორაციის რთული პროცესების სამართავად, რაც გულისხმობს სხვადასხვა პრიორიტეტების მქონე ადამიანების კოორდინაციას, გრძელვადიანი გადაწყვეტილებების მონიტორინგსა და გუნდების ერთიანობის შენარჩუნებას დროთა განმავლობაში.

სტარტაპი Humans&, რომელიც Anthropic-ის, Meta-ს, OpenAI-ის, xAI-ისა და Google DeepMind-ის ყოფილმა თანამშრომლებმა დააფუძნეს, მიიჩნევს, რომ ამ ხარვეზის აღმოფხვრა საბაზისო მოდელების განვითარების შემდეგი უმნიშვნელოვანესი ეტაპია. კომპანიამ ამ კვირაში 480 მილიონი დოლარის მოცულობის საწყისი (seed) დაფინანსება მოიზიდა, რათა შექმნას „ცენტრალური ნერვული სისტემა“ ადამიანისა და AI-ის ერთობლივი ეკონომიკისთვის.

მიუხედავად იმისა, რომ მედიაში სტარტაპის მთავარ გზავნილად „AI ადამიანების გასაძლიერებლად“ იქცა, კომპანიის რეალური ამბიცია გაცილებით უფრო ნოვატორულია: ახალი საბაზისო მოდელის არქიტექტურის შექმნა, რომელიც ორიენტირებული იქნება სოციალურ ინტელექტზე და არა მხოლოდ ინფორმაციის მოძიებაზე ან კოდის გენერირებაზე.

„ისეთი შეგრძნებაა, თითქოს ვასრულებთ მასშტაბირების პირველ პარადიგმას, სადაც კითხვა-პასუხის მოდელები კონკრეტულ სფეროებში ძალიან ჭკვიანურად გაიწვრთნენ. ახლა კი გადავდივართ ათვისების მეორე ტალღაზე, სადაც საშუალო მომხმარებელი ცდილობს გაარკვიოს, რა გააკეთოს ამ ყველაფრით“, — განუცხადა TechCrunch-ს ენდი პენგმა, Humans&-ის ერთ-ერთმა თანადამფუძნებელმა და Anthropic-ის ყოფილმა თანამშრომელმა.

გადასვლა ჩატბოტებიდან აგენტებზე

Humans&-ის მთავარი იდეაა დაეხმაროს ადამიანებს AI-ის ახალ ეპოქაში შესვლაში და შეცვალოს ნარატივი იმის შესახებ, რომ ტექნოლოგია მათ სამუშაო ადგილებს წაართმევს. მიუხედავად იმისა, არის თუ არა ეს მხოლოდ მარკეტინგული სტრატეგია, დრო შერჩეულია კრიტიკულად: კომპანიები ჩვეულებრივი ჩატბოტებიდან AI აგენტებზე გადადიან. მოდელები კომპეტენტურია, თუმცა სამუშაო პროცესები (workflows) — არა, და კოორდინაციის გამოწვევა კვლავ გადაუჭრელი რჩება. ამ ყველაფრის ფონზე კი ადამიანები თავს AI-ისგან დაშინებულად და გადატვირთულად გრძნობენ.

სამი თვის წინ დაარსებულმა კომპანიამ, მსგავსად რამდენიმე სხვა სტარტაპისა, შეძლო შთამბეჭდავი საწყისი კაპიტალის მოზიდვა სწორედ ამ ფილოსოფიისა და დამფუძნებელი გუნდის გამოცდილების წყალობით. Humans&-ს ჯერ კიდევ არ აქვს მზა პროდუქტი და არც ის არის ბოლომდე ნათელი, თუ რა იქნება ის კონკრეტულად. თუმცა, გუნდის თქმით, ეს შესაძლოა გახდეს მრავალმომხმარებლიანი პლატფორმების ალტერნატივა, როგორიცაა საკომუნიკაციო (მაგალითად, Slack) ან კოლაბორაციული ხელსაწყოები (მაგალითად, Google Docs და Notion).

სოციალური ინტელექტი და გუნდური მუშაობა

„ჩვენ ვქმნით პროდუქტს და მოდელს, რომელიც ფოკუსირებულია კომუნიკაციასა და კოლაბორაციაზე“, — განაცხადა ერიკ ზელიკმანმა, Humans&-ის თანადამფუძნებელმა, აღმასრულებელმა დირექტორმა და xAI-ის ყოფილმა მკვლევარმა. მისი თქმით, მთავარი მიზანია, პროდუქტი დაეხმაროს ადამიანებს უფრო ეფექტურად იმუშაონ ერთმანეთთან და AI ხელსაწყოებთან.

ზელიკმანმა მაგალითად მოიყვანა ჯგუფური გადაწყვეტილების მიღების პროცესი, რომელიც ხშირად დიდ დროსა და ენერგიას მოითხოვს — მაგალითად, სტარტაპისთვის ლოგოს შერჩევა, როდესაც საჭიროა ყველა მხარის აზრის მოსმენა და შეჯერება. მისი თქმით, ახალი მოდელი გაიწვრთნება ისე, რომ დასვას კითხვები მეგობრული ან კოლეგალური ფორმით, თითქოს ის მართლაც ცდილობს თქვენს უკეთ გაცნობას.

დღევანდელი ჩატბოტები დაპროგრამებულნი არიან მუდმივი კითხვების დასასმელად, თუმცა მათ არ ესმით ამ კითხვების ღირებულება. ზელიკმანის განმარტებით, ეს იმიტომ ხდება, რომ ისინი ოპტიმიზირებულნი არიან ორ რამეზე: რამდენად მოეწონება მომხმარებელს პასუხი მყისიერად და რამდენად სწორად უპასუხებს მოდელი დასმულ კითხვას.

კოლაბორაციის შრის დაუფლება

პროდუქტის ბუნდოვანება ნაწილობრივ იმითაც აიხსნება, რომ Humans&-ს ჯერ არ აქვს საბოლოო პასუხი. პენგის თქმით, ისინი პროდუქტს მოდელთან ერთად ავითარებენ: „ჩვენი მიზანია, მოდელის გაუმჯობესებასთან ერთად, ინტერფეისი და მოდელის შესაძლებლობები ისეთ პროდუქტად ჩამოვაყალიბოთ, რომელსაც აზრი ექნება“.

აშკარაა, რომ Humans& არ ცდილობს შექმნას მოდელი, რომელიც უბრალოდ ჩაინტეგრირდება არსებულ აპლიკაციებში. სტარტაპს სურს თავად ფლობდეს „კოლაბორაციის შრეს“ (collaboration layer). AI-ზე დაფუძნებული გუნდური მუშაობის ხელსაწყოები სულ უფრო პოპულარული ხდება — მაგალითად, სტარტაპმა Granola-მ, რომელიც AI ჩანაწერების აპლიკაციაა, 43 მილიონი დოლარი მოიზიდა კოლაბორაციული ფუნქციების დამატების ფონზე.

LinkedIn-ის დამფუძნებელმა, რიდ ჰოფმანმაც აღნიშნა, რომ კომპანიები AI-ს არასწორად იყენებენ, როდესაც მას იზოლირებულ პროექტებად განიხილავენ. მისი თქმით, რეალური ძალა სამუშაოს კოორდინაციის შრეშია — იმაში, თუ როგორ აზიარებენ გუნდები ცოდნას და როგორ მართავენ შეხვედრებს.

ტექნიკური მიდგომა: გრძელვადიანი და მრავალაგენტიანი სწავლება

Humans&-ის მოდელი ნებისმიერი ორგანიზაციისთვის (იქნება ეს 10,000-კაციანი ბიზნესი თუ ოჯახი) „შემაერთებელი ქსოვილის“ როლს შეასრულებს. მას უნდა ესმოდეს თითოეული ადამიანის უნარები, მოტივაცია და საჭიროებები, რათა დააბალანსოს ისინი საერთო მიზნისთვის. ამისთვის საჭიროა მოდელების წვრთნის მეთოდების გადახედვა.

იუჩენ ჰემ, Humans&-ის თანადამფუძნებელმა და OpenAI-ის ყოფილმა მკვლევარმა, განმარტა, რომ მოდელი გამოიყენებს ორ მთავარ კონცეფციას:

• გრძელვადიანი განმტკიცებითი სწავლება (Long-horizon RL): ეს მოდელს ასწავლის დაგეგმვას, მოქმედებას, გადახედვასა და პროცესის ბოლომდე მიყვანას დროთა განმავლობაში, ნაცვლად მხოლოდ ერთჯერადი პასუხის გენერირებისა.
• მრავალაგენტიანი განმტკიცებითი სწავლება (Multi-agent RL): ეს წვრთნის მოდელს ისეთი გარემოსთვის, სადაც ერთდროულად რამდენიმე AI ან ადამიანია ჩართული პროცესში.

„მოდელს უნდა ახსოვდეს ინფორმაცია საკუთარ თავზე, თქვენზე და რაც უკეთესი იქნება მისი მეხსიერება, მით უკეთ გაუგებს ის მომხმარებელს“, — აღნიშნა ჰემ.

რისკები და კონკურენცია

მიუხედავად ვარსკვლავური გუნდისა, წინ ბევრი რისკია. Humans&-ს დასჭირდება უზარმაზარი ფინანსური რესურსები ახალი მოდელის გასაწვრთნელად და მასშტაბირებისთვის. ეს ნიშნავს, რომ მას მოუწევს რესურსებისთვის, მათ შორის გამოთვლითი სიმძლავრეებისთვის (compute), ბრძოლა ინდუსტრიის გიგანტებთან.

მთავარი რისკი კი ის არის, რომ Humans& მხოლოდ Notion-სა და Slack-ს არ უპირისპირდება; ის AI-ის „მთავარ მოთამაშეებს“ უწევს კონკურენციას. ეს კომპანიები უკვე მუშაობენ კოლაბორაციის გაუმჯობესებაზე:

• Anthropic: Claude Cowork-ის მეშვეობით სამუშაო სტილის კოლაბორაციის ოპტიმიზაციას ცდილობს.
• Google: Gemini უკვე ინტეგრირებულია Workspace-ში.
• OpenAI: დეველოპერებს მრავალაგენტიან ორკესტრაციასა და სამუშაო პროცესებს სთავაზობს.

თუმცა, ჯერჯერობით არცერთი მსხვილი მოთამაშე არ აპირებს მოდელის სრულად გადაწერას სოციალურ ინტელექტზე დაყრდნობით, რაც Humans&-ს უპირატესობას აძლევს ან პოტენციურ სამიზნედ აქცევს შესყიდვისთვის. მიუხედავად ამისა, კომპანიამ უკვე უარყო რამდენიმე დაინტერესებული მხარე და აცხადებს, რომ არ სურს ვინმეს საკუთრება გახდეს.

„ჩვენ გვჯერა, რომ ეს იქნება თაობის განმსაზღვრელი კომპანია, რომელსაც აქვს პოტენციალი ფუნდამენტურად შეცვალოს ამ მოდელებთან ჩვენი ურთიერთქმედების მომავალი“, — დასძინა ზელიკმანმა.