4 savjeta za stvaranje boljih AI agenata kojima vaša tvrtka može vjerovati

Pratite ZDNET: Dodajte nas kao željeni izvor na Googleu.

Ključni podaci ZDNET-a za van

• Tvrtke istražuju AI agente na više načina.
• Profesionalci moraju razmotriti kako iskoristiti te tehnologije.
• Mjerenje, suradnja i eksperimentiranje su ključni.

AI agenti će utjecati na svaku profesionalnu ulogu. Ako vaša tvrtka još nije počela koristiti agente, uskoro će to učiniti, bilo putem gotovih softverskih proizvoda ili vlastitih alata koji se oslanjaju na velike jezične modele i izvore podataka.

Stručnjacima koji istražuju kako koristiti agente u svojim ulogama savjetuje se da potraže smjernice najbolje prakse. Jedan takav izvor informacija je Joel Hron, tehnički direktor u Thomson Reuters Labs, koji pomaže tvrtki za informacijske usluge u iskorištavanju generativne umjetne inteligencije, strojnog učenja i agentskih tehnologija.

Također: Zabrinuti AI agenti će vas zamijeniti? 5 načina na koje možete anksioznost pretvoriti u akciju na poslu

Hron je za ZDNET rekao da Thomson Reuters koristi kombinaciju vlastitih modela i gotovih alata za pokretanje svojih AI inovacija. Kao i napredak u graničnim laboratorijima velikih tehnoloških tvrtki, Hron i njegov tim osiguravaju da tvrtka iskorištava svoje vlasničko znanje i imovinu.

“Ako pogledate srž onoga što dobro radimo, to je sposobnost sintetiziranja ljudske stručnosti i informacija u prosudbu koja se može vratiti profesionalcima”, rekao je.

“Mehanizam isporuke za to kako se ta stručnost isporučuje upravo se razvija. Tradicionalno se isporučuje putem softvera. Ali sve više se isporučuje putem agenata ili agenata plus softvera.”

Hron ističe nekoliko ključnih postignuća agenata u Thomson Reutersu, uključujući alat za pravna istraživanja Westlaw Advantage koji pokreće umjetna inteligencija i agenta tvrtke Deep Research koji pregledava uvide i izrađuje strategije kao što bi to činio istraživač.

Također: agenti umjetne inteligencije su brzi, opušteni i izvan kontrole, otkriva studija MIT-a

Iz ovih istraživanja, Hron je rekao da je naučio četiri ključne lekcije koje profesionalci mogu koristiti za izgradnju pouzdanih agentskih AI sustava.

1. Mjerite svoj uspjeh

Hron je rekao da je prvo područje na koje se treba usredotočiti evaluacija: “Morate znati kako dobro izgleda.”

Dok ovo fokusiranje na evaluacije zvuči kao očigledan zahtjev, Hron je rekao da je to težak proces da se ispravi, kvantificira i sistematizira.

“Rekli smo da je to posljednje tri godine jedna od najvažnijih stvari za izgradnju dobrih AI sustava, a to je i danas u eri agenata”, rekao je.

Hronov tim prati i mjeri agentski uspjeh na nekoliko načina. Prvo, koriste javna mjerila, za koja je rekao da daju dobre rane pokazatelje pozitivnih potencijalnih performansi novih modela.

Također: 5 sigurnosnih taktika koje vaše poslovanje ne može pogriješiti u doba umjetne inteligencije – i zašto su kritične

Drugo, razvili su vlastita interna mjerila sa snažnim uputama za automatizirane evaluacije: “Umjesto da samo kažemo, ‘Koliko je generirani odgovor blizu dobrog odgovora?’, naš proces se odnosi na stvarno definiranje, ‘Pa, što čini odgovor dobrim?'”

Konačno, Thomas Reuters drži ljude u tijeku, osiguravajući da procjene idu korak dalje od automatiziranih procjena.

“Automatizirane evaluacije pomažu našim razvojnim timovima brže pokretati zamašnjak i oni mogu relativno brzo testirati mnoge ideje, i to je dobro. Ali prije slanja još uvijek želimo povjerenje naših ljudskih stručnjaka i njihovu procjenu učinka”, rekao je.

“Kontinuirano oslanjanje na taj pristup omogućilo nam je isporuku izvrsnih proizvoda koji se dobro ponašaju na tržištu. Mislim da je ljudski doprinos ključni sastojak da bismo mogli taj posao obavljati dobro i to s povjerenjem.”

2. Neka stručnjaci sjede zajedno

Hron je savjetovao profesionalce da dublje razumiju što agenti rade i kako djeluju tijekom vremena.

“Usko povezivanje te svijesti s korisničkim iskustvom sve je važnije”, rekao je. “Ako razmišljate o ovim agentskim sustavima kao što su ljudski AI suradnici, tada čovjek i agent trebaju zajednički jezik i zajedničko sučelje na kojem rade.”

Također: Zašto agenti AI za poduzeća mogu postati ultimativna prijetnja iznutra

Hron je rekao da bi ovaj zajednički jezik i sučelje trebali ljudima dati vrijedan uvid u agentske misaone procese i obrnuto.

“Ovo je područje novo i važno iskustvo korisničkog sučelja i mislim da je čvrsto povezivanje dubokog tehničkog razumijevanja agenta s dobrim korisničkim iskustvom ključno.”

Dok mnogi stručnjaci govore o važnosti povezivanja ljudi i agenata, Hron je rekao da je ključ uspjeha jednostavan: okupljanje timova u poslu.

“Ovaj proces nije znanstven – radi se o prisiljavanju mojih dizajnera da sjede sa znanstvenicima podataka i razgovaraju o tome što se događa”, rekao je. “Što bliže možemo učiniti ta dva skupa ljudi i što češće mogu sjediti zajedno, to bolje imate osmozu razmišljanja u ta dva područja.”

3. Razvijte dokazane sposobnosti

Unatoč svakoj pompi koja bi vas mogla natjerati da povjerujete u suprotno, Hron je rekao da profesionalci moraju prepoznati da su agenti i modeli koji ih pokreću daleko od sveznajućih.

Hron je rekao da se AI modeli poboljšavaju u tri dimenzije: pisanje koda, izvođenje planova i razmišljanje u više koraka. Najnoviji napredak omogućuje proširenje mogućnosti modela drugim softverskim alatima.

“Ono što taj razvoj znači za nas kao tvrtku više je pozitivno nego negativno, jer to znači da, ako možemo uzeti sve ove stotine aplikacija koje smo prodavali na tržište desetljećima, i možemo ih razgraditi, onda imamo dokazane sposobnosti za profesionalce,” rekao je.

Također: 90% AI projekata propadne – evo 3 načina da osigurate da vaš neće

“Ako te elemente možemo rastaviti kao alate za agenta, tada zapravo dosta proširujemo mogućnosti ovih modela, a to je zapravo budućnost agenata.”

Umjesto da vidi agentsku umjetnu inteligenciju kao sveznajući model koji pokušava učiniti sve pod suncem, Hron je savjetovao profesionalce da agentima daju pristup dokazanim mogućnostima koje ljudi već koriste, što je fokus njegovog tima.

“Promatramo svoje sustave i pitamo se: ‘U redu, gradili smo ovo za ljudskog korisnika mnogo, mnogo godina. Sada, kakva je ergonomija potrebna agentu za rad s ovim sustavom? Kako prilagoditi proces da bude pogodan za rad s agentom, nasuprot nužno čovjeku u svim slučajevima? I što taj pristup znači za izgled, dojam i performanse alata?”

4. Gledajte dalje od vatrozida

Thomson Reuters Labs nedavno je pokrenuo Trust in AI Alliance, forum koji vode graditelji za starije istraživače umjetne inteligencije iz Anthropica, AWS-a, Google Clouda, OpenAI-a i Thomson Reutersa kako bi raspravljali o tome kako se povjerenje ugrađuje u agentske sustave.

Hron je rekao da Savez, koji javno dijeli lekcije kako bi informirao širu industrijsku raspravu o pouzdanoj umjetnoj inteligenciji, također pomaže starijim članovima njegova tima da nauče najbolje prakse od pionira industrije.

“Pokušavamo usmjeriti fokus na objašnjivost i transparentnost u smislu načina na koji ti modeli funkcioniraju”, rekao je.

Također: 5 načina na koje možete prestati testirati AI i početi ga odgovorno skalirati

Hron je rekao da su tehnološki pioniri i njihovi modeli znatno smanjili vrijeme i trud koji su potrebni da se točnost od nule postigne na 90%.

“Ali mi nismo u igri 90%”, rekao je. “U igri smo 99% i 99,9% i moramo razmotriti kako ćemo dobiti tih dodatnih devet ili dvije devetke točnosti, što je razlika za povjerenje.”

Kao dio ovog procesa, Thomson Reuters također surađuje s akademskim institucijama. Krajem prošle godine tvrtka je najavila petogodišnje partnerstvo za stvaranje zajedničkog Frontier AI Research Laba na Imperial Collegeu u Londonu.

“U ovim smo inicijativama usredotočeni na posljednje dvije devetke točnosti, jer to je ono što ljudi žele kupiti od nas kada svoje proizvode plasiramo na tržište”, rekao je Hron.

“Granične tehnološke organizacije nastavit će pomicati granice onoga što je moguće. Ali za nas je margina mjesto gdje se osvaja i gubi konkurentska prednost u svijetu zakona, poreza i usklađenosti. I to je ono što stvarno trebamo ispraviti.”