در حالی که صنعت فناوری با سرعت به سمت استفاده از هوش مصنوعی پیش می‌رود، اصطلاح «کارگزار هوش مصنوعی» (AI Agent) به یکی از پرتکرارترین روزواژه‌ها تبدیل شده است. اما شگفت‌آور است که حتی کارشناسان برجسته، مانند سه سرمایه‌گذار زیرساختی شرکت Andreessen Horowitz (a16z)، اذعان دارند که هیچ تعریف مشترکی برای این اصطلاح وجود ندارد. گیدو آپنزلر، مت بورنستین و یوکو لی، در پادکستی با عنوان «کارگزار هوش مصنوعی چیست؟»، تلاش کردند تا این مفهوم را روشن کنند، اما نتیجه نشان داد که این حوزه هنوز در هاله‌ای از ابهام قرار دارد. در این مقاله، نگاهی به دیدگاه‌های این سرمایه‌گذاران، تعاریف پیشنهادی و تأثیر این عدم قطعیت بر آینده فناوری می‌اندازیم.
کارگزار هوش مصنوعی چیست؟ تلاش برای تعریف
در پادکست a16z، سه سرمایه‌گذار تلاش کردند تا تعریفی برای کارگزار هوش مصنوعی ارائه دهند. یوکو لی توضیح داد که یک کارگزار هوش مصنوعی، برخلاف یک چت‌بات ساده، باید یک مدل زبانی بزرگ (LLM) با قابلیت استدلال چندمرحله‌ای و درخت تصمیم پویا باشد. به عبارت دیگر، این کارگزار نه‌تنها وظایف را انجام می‌دهد، بلکه می‌تواند به‌صورت خودمختار تصمیم‌گیری کند و اقداماتی مانند استخراج لیست مشتریان از پایگاه داده، انتخاب گیرندگان ایمیل و نوشتن ایمیل‌ها را به‌صورت مستقل انجام دهد.
با این حال، گیدو آپنزلر اشاره کرد که تعاریف کارگزار هوش مصنوعی در یک طیف گسترده قرار دارند: از یک مدل ساده با رابط چت تا سیستمی پیچیده که به هوش عمومی مصنوعی (AGI) نزدیک است و می‌تواند به‌صورت مداوم یاد بگیرد و به‌تنهایی روی مسائل کار کند. اما او تأکید کرد که تعریف حداکثری (نزدیک به AGI) هنوز محقق نشده است.
ویژگی‌های کلیدی یک کارگزار هوش مصنوعی
- استدلال چندمرحله‌ای: توانایی تجزیه وظایف پیچیده به مراحل کوچک‌تر.
- تصمیم‌گیری خودمختار: انتخاب اقدامات بدون نیاز به ورودی مداوم کاربر.
- ادغام با سیستم‌ها: دسترسی به پایگاه‌های داده یا ابزارهای خارجی برای انجام وظایف.
- رابط کاربری متمایز: برخلاف کوپایلوت‌ها، کارگزاران هوش مصنوعی معمولاً به‌صورت مستقل‌تر عمل می‌کنند.
- انعطاف‌پذیری: توانایی سازگاری با نیازهای مختلف، از نوشتن کد تا مدیریت ایمیل.
چرا تعریف کارگزار هوش مصنوعی مهم است؟
عدم وجود تعریف واحد برای کارگزار هوش مصنوعی، هم فرصت و هم چالشی برای صنعت فناوری ایجاد کرده است. جیم روان، رئیس بخش هوش مصنوعی Deloitte، معتقد است که این ابهام به شرکت‌ها اجازه می‌دهد کارگزاران را متناسب با نیازهای خود سفارشی کنند، اما در عین حال منجر به «انتظارات ناهمخوان» و دشواری در سنجش ارزش و بازگشت سرمایه (ROI) پروژه‌های کارگزار محور می‌شود.
این عدم وضوح حتی در میان شرکت‌های بزرگ نیز دیده می‌شود. برای مثال:
Anthropic: کارگزاران را به‌عنوان سیستم‌های کاملاً خودمختار یا پیاده‌سازی‌های از پیش تعریف‌شده توصیف می‌کند.
Salesforce: تعریف گسترده‌تری ارائه می‌دهد و کارگزاران را به ۶ دسته، از «کارگزاران رفلکس ساده» تا «کارگزاران مبتنی بر سودمندی» تقسیم می‌کند.
شرکت‌هایی مانند OpenAI (با Operator)، Google (با Project Mariner) و Perplexity (با کارگزار خرید) شروع به عرضه محصولاتی کرده‌اند که قابلیت‌های متفاوتی دارند.
تأثیر بر صنعت فناوری
این ابهام می‌تواند توسعه فناوری را کند کند، زیرا سازمان‌ها برای استانداردسازی عملکرد کارگزاران و مقایسه آن‌ها با مشکل مواجه می‌شوند. روان تأکید می‌کند که بدون تعریف استاندارد، حداقل در سطح یک سازمان، ارزیابی نتایج و دستیابی به اهداف پروژه دشوار خواهد بود.
آیا کارگزاران هوش مصنوعی جایگزین انسان‌ها می‌شوند؟
یکی از سؤالات کلیدی که در پادکست a16z مطرح شد، این بود که آیا کارگزاران هوش مصنوعی می‌توانند جایگزین نیروی کار انسانی شوند؟ هر سه سرمایه‌گذار توافق داشتند که کارگزاران هوش مصنوعی در حال حاضر می‌توانند برخی وظایف انسانی را انجام دهند، مشابه آنچه اتوماسیون در گذشته انجام داده است. با این حال، مت بورنستین تأکید کرد که با وضعیت کنونی فناوری، نمی‌توان زمانی را تصور کرد که انسان‌ها کاملاً غیرضروری شوند. او حتی پیش‌بینی کرد که افزایش بهره‌وری ناشی از کارگزاران هوش مصنوعی ممکن است منجر به استخدام نیروی انسانی بیشتر شود، نه کمتر.
با این حال، پست‌هایی در شبکه X نشان‌دهنده تردیدهایی در این زمینه هستند. برخی کاربران معتقدند که ادعاهای جایگزینی انسان‌ها با کارگزاران هوش مصنوعی بیش از حد اغراق‌آمیز است و در حال حاضر، این فناوری در مرحله‌ای از «هایپ» قرار دارد.
نمونه‌هایی از کاربردهای کارگزاران هوش مصنوعی
- فروش و بازاریابی: کارگزاران هوش مصنوعی مانند Alice از استارتاپ 11x.ai برای شناسایی مشتریان بالقوه، نوشتن پیام‌های سفارشی و زمان‌بندی تماس‌های فروش استفاده می‌شوند.
- استخدام: استارتاپ‌هایی مانند Dex از کارگزاران صوتی هوش مصنوعی برای مصاحبه با کاندیداها و تطبیق آن‌ها با نیازهای شرکت‌ها استفاده می‌کنند.
- مراقبت‌های بهداشتی: استارتاپ Carecode از کارگزاران هوش مصنوعی برای بهبود فرآیندهای مدیریتی در بخش سلامت استفاده می‌کند.
آینده کارگزاران هوش مصنوعی: فرصت‌ها و چالش‌ها
کارگزاران هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به بخش مهمی از اکوسیستم فناوری هستند. طبق گزارش KPMG، 65٪ از شرکت‌ها در حال آزمایش کارگزاران هوش مصنوعی هستند، و پیش‌بینی می‌شود بازار این فناوری تا سال 2030 به 52.62 میلیارد دلار برسد. اما چالش‌های متعددی پیش روی این حوزه قرار دارد:
- عدم استانداردسازی: تفاوت در تعاریف و قابلیت‌ها، مقایسه و پیاده‌سازی را دشوار می‌کند.
- انتظارات غیرواقعی: تبلیغات بیش از حد درباره توانایی‌های کارگزاران می‌تواند منجر به ناامیدی شود.
- چالش‌های اخلاقی: استفاده از داده‌های کاربران برای آموزش کارگزاران ممکن است نگرانی‌های حریم خصوصی را افزایش دهد، به‌ویژه در مناطقی با قوانین سخت‌گیرانه مانند GDPR در اروپا.
با این حال، سرمایه‌گذاران همچنان به این حوزه خوش‌بین هستند. a16z، که حامی شرکت‌هایی مانند OpenAI و Anysphere است، در حال برنامه‌ریزی برای جذب یک صندوق 20 میلیارد دلاری برای سرمایه‌گذاری بیشتر در هوش مصنوعی است، که نشان‌دهنده پتانسیل عظیم این فناوری است.
گامی در تاریکی یا آینده‌ای روشن؟
کارگزاران هوش مصنوعی پتانسیل تغییر روش کار و زندگی ما را دارند، اما ابهام در تعریف و قابلیت‌های آن‌ها نشان می‌دهد که این فناوری هنوز در مراحل اولیه خود قرار دارد. دیدگاه سرمایه‌گذاران a16z و بحث‌های جاری در صنعت، ضرورت ایجاد تعاریف استاندارد و انتظارات واقع‌بینانه را برجسته می‌کند. در حالی که شرکت‌ها به آزمایش و توسعه کارگزاران ادامه می‌دهند، آینده این فناوری به توانایی ما در رفع این ابهامات و استفاده مسئولانه از آن بستگی دارد.
منبع خبر: TechCrunch
دیدگاه شما