На пръв поглед комунизмът и идеята за висока ефективност просто не си пасват. Едното залага на равенство, другото – на конкуренция и печалба. В първоначалната си идеална форма, преди да бъде изкривена от тоталитарните режими на XX век, едната концепция означава безкласово и равноправно общество. Другата концепция произтича от пазарния и ориентиран към печалбата начин на мислене. Но за Аарон Бастани тези две идеи не са взаимно изключващи се. В книгата си „Напълно автоматизиран луксозен комунизъм“ британският журналист твърди, че напредъкът в автоматизацията прави труда излишен. Според него спестените разходи от страна на предприятията могат да бъдат от полза за всички под формата на базов доход – богатството може да бъде разпределено равномерно. Творбата е замислена като манифест и се обсъжда интензивно още от публикуването ѝ през 2019 г.

Днес идеите на Бастани са по-актуални от всякога. В края на краищата абстрактната прогноза, че технологиите в даден момент ще направят човешкия труд излишен, става все по-осезаема в светлината на бързия напредък в областта на изкуствения интелект. А въпросът какво означава това за нашето общество изведнъж става все по-актуален. Комунизъм, създаден от изкуствен интелект, така да се каже. В края на 2022 г. OpenAI пусна ChatGPT безплатно за обществеността – и предизвика експлозия от интерес и инвестиции: в цифровата икономика се мобилизират милиарди за разработването на генеративен изкуствен интелект (GenAI). И за по-малко от месец ChatGPT, както и конкурентни продукти като Claude, Google Gemini и Deepseek, се настаниха трайно на компютрите и смартфоните на стотици милиони души. Чатботовете с изкуствен интелект отдавна са си проправили път и в корпоративния свят. Някога ги ползваха предимно IT ентусиасти. Днес същите инструменти вършат част от нашата работа, понякога без дори да усетим кога точно се е случило това: при търсене на теми и проучване или генериране на текстове, изображения, таблици и графики. Независимо от въпросителните около защитата на данните, авторските права и устойчивостта: на хартия инструментите могат да съкратят работните процеси и по този начин да ги направят значително по-ефективни.

Потенциалът

Огромен. Може би дори по-голям, отколкото повечето хора осъзнават в момента. Според анализ на Bloomberg Intelligence пазарът на генеративен AI се очаква да нарасне до 1,3 трилиона долара до 2032 г. Тук вече не става въпрос само за обикновени чатботове. Те стават все по-добри с всяка следваща версия и теоретично могат да поемат все повече задачи за потребителите. Езиковите модели обаче по същество се основават на вероятностна оценка коя дума е най-вероятно да следва след друга. ChatGPT, Claude и сие досега не са успели надеждно да приложат генерирани по друг начин отговори.

В момента се зарежда следващата актуализация на технологиите, света на труда и обществото: т.нар. агенти с изкуствен интелект. Те са на път да разрушат досегашните ограничения. Обещанието: инструментите ще решават проблеми до голяма степен автономно – и ще автоматизират поне част от процесите, които понастоящем отнемат на хората часове или дни.

Според Grand View Research пазарът на агенти с изкуствен интелект в САЩ се очаква да достигне 7,6 милиарда долара тази година, като това число нараства с 46% годишно. Но и тези анализи вероятно подценяват общото въздействие. Консултантите от McKinsey твърдят, че AI в крайна сметка може да отключи годишно увеличение на корпоративната производителност с до 4,4 трилиона долара, като голяма част от тази част ще дойде от агенти с AI.

Засега обаче възприемането на изкуствен интелект остава в начален стадий. „Дискусията за AI агентите е смесица от шумотевица и реален технически напредък“, казва пред Fortune Ручир Пури, главен учен в IBM Research. В същото време Крейг Ле Клер, анализатор в изследователската компания Forrester и автор на Random Acts of Automation, книга за предстоящия свят на агентите с AI, казва, че има много „агентни“ предложения, но малко от тях са истински автономни агенти, които могат да коригират подхода си към дадена задача в движение в отговор на променящите се условия.

Възможните приложения са разнообразни – и засега често са по-скоро теоретични. Да вземем за пример планирането на бизнес пътуване. В идеалния случай посочваме началната и крайната точка и продължителността на пътуването. Добавяме предпочитано транспортно средство – и това е достатъчно. Агентът с изкуствен интелект самостоятелно резервира хотелска стая и купува билети за самолет, автобус или влак. След това той препраща касовите бележки директно към счетоводния отдел, където може би е „командирован“ втори агент, сравнява ги с политиката за пътувания на компанията, автоматично ги одобрява и разпределя ДДС за транспорта, настаняването и закуската. Процесът би могъл да бъде подобен при създаването на стандартизирани поръчки за покупка, при автоматичното отговаряне на запитвания на клиенти или при сложно логистично планиране.

Подобни сценарии превръщат визията на Бастани за всеобхватна автоматизация в реалност – и са двигател на технологичния свят. Миналата есен американската компания за пазарни проучвания Gartner обяви Agentic Al за водещата технологична тенденция на 2025 г., а множество медии писаха за „годината на агентите с изкуствен интелект“. Според Gartner до 2028 г. Agentic Al вече ще вземат над 15% от всички решения в работната среда. Отвъд гръмките думи обаче концепцията все още повдига много въпроси. Къде свършва езиковият модел и къде започва агентът? Какво наистина могат да правят агентите? Какви рискове крие частичната автоматизация и какво означава това за работните места? И още: ще се превърнат ли агентите с изкуствен интелект в масово, или ще останат маргинално явление?

Кога един агент е наистина агент?

Дори опитът за ясно дефиниране на агенти с AI е предизвикателство. В зависимост от това кого питате понякога получавате коренно различни отговори. За Юрген Гайтер, директор по изследванията на интердисциплинарното студио Art+Com и технологичен анализатор, според първоначалния смисъл на думата агентите поначало не са много революционни. „Този термин ми беше преподаван в университета“, казва Гайтер пред WiWo. На технически език означава следното: софтуерен агент сравнява различни променливи, които са от значение за задачата. Системата регулира променливите, за да постигне предварително определената цел. В математиката това би било оптимизиране на целева функция. Този тип агенти отдавна се използват например в търговията с акции.

Днешните агенти с изкуствен интелект трябва да отидат по-далеч. Решаващият фактор е, че хората могат динамично да влияят и променят тези процеси по всяко време – и теоретично да не се нуждаят от познания за основните технически системи, за да го направят. Достатъчно е да се формулира дадена задача като подкана и тя се изпълнява също толкова бързо.

Все пак Дирк Хекер, заместник-директор на Института за интелигентни анализи и информационни системи (IAIS) към Fraunhofer Institut, предупреждава, че заради вдигнатия шум има опасност концепцията за агентите да се превърне просто в гореща маркетингова фраза. „Трябва да се внимава да не се използва един термин за всичко – казва пред t3N експертът по машинно обучение. – Това, че търсачката или друг инструмент извиква езиков модел, не означава, че можете да говорите за Agentic Al.“

Въздействието на агентите с изкуствен интелект върху служителите

„Мисля, че ще бъде наистина разрушително“, казва Ле Клер. Той споменава за застрахователна компания, базирана в Нидерландия, която е имала 15 служители в България, помагащи за обработката на имейли, свързани с искове. Тези подизпълнители определяли дали дадено електронно писмо се отнася за нова претенция или за съществуваща такава и се уверявали, че всяка информация, включително прикачени файлове, е качена в съответните бази данни. Днес същата работа вършат агенти с изкуствен интелект. Всички български служители са освободени. Звучи рязко, почти брутално – и може би е.

Подобни случаи може би са изключение, поне засега. Неотдавнашно проучване, проведено от Банката за международни разплащания, установява, че агентите с AI са недостатъчно убедителни. Макар да са в състояние да изпълняват добре конкретни задачи, „им липсва самосъзнание, за да разберат кога са сгрешили и да променят курса си в светлината на доказателствата“, пишат изследователите. Хората също правят грешки, но те са по-добри в това да ги забелязват и коригират, се пояснява в анализа.

Разбира се, компаниите за изкуствен интелект се надпреварват да преодолеят тези ограничения. Новата вълна т.нар. „модели за разсъждение“ от компании като OpenAI, Anthropic, DeepMind на Google и китайския стартъп DeepSeek се отличават с това, че правят планове стъпка по стъпка и имат известна способност да разсъждават върху тези планове и да правят корекции. Адам Иванс, изпълнителен вицепрезидент, който ръководи усилията на Salesforce в областта на изкуствения интелект, казва, че най-новите агенти с изкуствен интелект, пуснати през март, започват да включват някои възможности за разсъждение.

Както често се случва, истината се крие по средата. Между апокалиптичните видения и утопичните мечти агентите с AI ще се утвърдят като стажанти. Те няма да вършат работата ни вместо нас, но ще осигурят по-голяма ефективност чрез частично автоматизиране на нискорискови процеси. Aгентите няма да решат накъде ще поемем. Това ще си остане наша задача – на хората. Но Аарон Бастани, поне отчасти, може да се окаже прав.