Agentic AI: Personalni asystenci nowej generacji i nieuniknione dylematy

Branża technologiczna intensyfikuje prace nad cyfrowymi asystentami, którzy wkrótce mogą przejąć rutynowe zakupy, rezerwacje i inne codzienne zadania. Amazon, Visa, Mastercard i PayPal już testują lub wprowadzają rozwiązania oparte na tak zwanej agentic AI. Google również zapowiada integrację swoich systemów z płatnościami, otwierając nowy rozdział w handlu wspomaganym sztuczną inteligencją.

Agentic AI a AI generatywna: na czym polega różnica?

Podczas gdy większość użytkowników jest już zaznajomiona z modelami generatywnymi, takimi jak ChatGPT, zdolnymi do tworzenia treści na podstawie podanych zapytań, agentic AI idzie o krok dalej. Zamiast jedynie odpowiadać na pytania, agenci AI są zaprojektowani do podejmowania autonomicznych decyzji i działań w celu realizacji określonych celów. Przykładowo, jeśli AI generatywna stworzy plan podróży, agentic AI faktycznie zarezerwuje bilety, noclegi i restauracje, dynamicznie reagując na zmieniające się warunki, takie jak pogoda.

„Agentic AI zaczyna przejmować kontrolę nad decyzjami, których niekoniecznie oczekiwaleś” – wyjaśnia Bhaskar Chakravorti, dziekan Global Business w The Fletcher School. Autonomiczność tych systemów, wsparta wiedzą o użytkowniku i dostępem do rozległych źródeł informacji, pozwala im działać w sposób proaktywny. Możliwość przetwarzania ogromnych ilości danych z niespotykaną prędkością sprawia, że agenci AI są teoretycznie zdolni do podejmowania optymalnych decyzji, co może prowadzić do lepszych wyników, na przykład w planowaniu bardziej efektywnych podróży czy wyszukiwaniu korzystniejszych ofert.

Ryzyko i niebezpieczeństwa: Ciemna strona autonomii

Obietnica wygody wiąże się jednak z istotnymi zagrożeniami. Agentic AI wymaga dostępu do wrażliwych danych użytkownika, takich jak informacje o kartach kredytowych, zdrowiu, miejscu zamieszkania czy preferencjach osobistych. Im więcej danych udostępniamy, tym większe jest ryzyko naruszeń bezpieczeństwa i wycieków. „Jak prawie wszystko w życiu, co przynosi wygodę, co czasami sprawia, że jesteśmy szczęśliwsi i bardziej produktywni, wiąże się z własnym ryzykiem” – przestrzega Chakravorti.

Poza kwestiami prywatności, równie problematyczna jest autonomia tych systemów. Agenci AI mogą popełniać błędy – drobne, jak zamiana brokułów na fasolę w zamówieniu spożywczym, lub katastrofalne, na przykład rezerwacja lotu w kosmos zamiast do Vancouver. Problem potęguje fakt, że AI, nawet w swoich bardziej „tradycyjnych” formach, boryka się z tak zwanymi „halucynacjami”, czyli generowaniem fałszywych informacji. Jeśli takie zniekształcone dane zostaną włączone do autonomicznego procesu decyzyjnego agentic AI, a logika systemu jest dla użytkownika nieprzejrzysta, konsekwencje mogą być bardzo poważne.

W drodze do bezpiecznej autonomii: Potrzeba regulacji i edukacji

Aby agentic AI stała się bezpieczniejsza, niezbędne są skuteczne mechanizmy kontroli. Chakravorti podkreśla potrzebę silnych ram regulacyjnych, zwłaszcza w zakresie wrażliwych danych finansowych i zdrowotnych. Wobec braku szybkich rozwiązań na poziomie federalnym, inicjatywy mogą wyjść od poszczególnych stanów, pod warunkiem skoordynowanego działania i ujednolicenia standardów.

Równolegle, kluczową rolę odgrywa sama technologia – firmy rozwijające AI muszą zrozumieć, że bezpieczeństwo i zaufanie są warunkiem adopcji. Instytuty badawcze, uniwersytety i organizacje non-profit również mają za zadanie rozwijać najlepsze praktyki i kulturę bezpieczeństwa wśród użytkowników. Wreszcie, rynek sam może być motorem zmian, nagradzając odpowiedzialne zachowania i inwestycje w ochronę danych, co stworzy zachętę dla firm do dbania o etykę i bezpieczeństwo, nawet bez bezpośredniego nadzoru regulacyjnego.