AI četbotovi postaju sve bolji u odgovaranju na pitanja, sumiranju dokumenata i rešavanju matematičkih jednačina, ali se i dalje uglavnom ponašaju kao korisni asistenti za jednog korisnika u datom trenutku. Nisu dizajnirani da upravljaju neurednijim poslom stvarne saradnje: koordinacijom ljudi sa konkurentnim prioritetima, praćenjem dugoročnih odluka i održavanjem timova usklađenim tokom vremena.
Humans&, novi startap koji su osnovali bivši članovi Anthropic-a, Meta-e, OpenAI-a, xAI-a i Google DeepMind-a, smatra da je smanjenje tog jaza sledeća velika granica za modele temelja. Kompanija je ove nedelje prikupila početnu rundu od 480 miliona dolara za izgradnju „centralnog nervnog sistema“ za ekonomiju ljudi plus VI. Fraza startapa „VI za osnaživanje ljudi“ dominirala je u ranom izveštavanju, ali stvarna ambicija kompanije je novija: izgradnja nove arhitekture modela temelja dizajnirane za društvenu inteligenciju, a ne samo za pretraživanje informacija ili generisanje koda.
„Čini se kao da završavamo prvu paradigmu skaliranja, gde su modeli za odgovaranje na pitanja bili obučeni da budu veoma pametni u određenim vertikalama, a sada ulazimo u ono što verujemo da je drugi talas usvajanja gde prosečan potrošač ili korisnik pokušava da shvati šta da radi sa svim tim stvarima“, rekla je za TechCrunch Andi Peng, jedna od suosnivačica kompanije Humans& i bivša zaposlena u Anthropic-u.
Prezentacija Humans&-a se fokusira na pomoć u uvođenju ljudi u novu eru veštačke inteligencije, prevazilazeći narativ da će im veštačka inteligencija preuzeti posao. Bez obzira da li je to samo marketinški žargon, tajming je ključan: kompanije prelaze sa ćaskanja na agente. Modeli su kompetentni, ali tokovi rada nisu, a izazov koordinacije ostaje uglavnom nerešen. I kroz sve to, ljudi se osećaju ugroženo i preplavljeno veštačkom inteligencijom.
Kompanija stara tri meseca, kao i nekoliko njenih vršnjaka, uspela je da podigne svoje zapanjujuće seme na osnovu ove filozofije i pedigrea svog osnivačkog tima. Humans& još uvek nema proizvod, niti je jasno šta bi tačno mogao biti, iako je tim rekao da bi to mogla biti zamena za multiplejer ili višekorisničke kontekste poput komunikacionih platformi (zamislite Slack) ili platformi za saradnju (zamislite Google Docs i Notion). Što se tiče slučajeva upotrebe i ciljne publike, tim je nagovestio i poslovne i potrošačke aplikacije.
„Gradimo proizvod i model koji je usmeren na komunikaciju i saradnju“, rekao je za TechCrunch Erik Zelikman, suosnivač i izvršni direktor Humans&-a i bivši xAI istraživač, dodajući da je fokus na tome da proizvod pomogne ljudima da rade zajedno i efikasnije komuniciraju — i jedni sa drugima i pomoću AI alata.
„Kao kada morate da donesete odluku u velikoj grupi, često se sve svodi na to da neko sve okupi u jednoj prostoriji, natera sve da izraze svoje različite stavove, na primer, kakav logo bi želeli“, nastavio je Zelikman, smejući se svom timu dok su se prisećali dugotrajne muke da se svi slože oko logotipa za startap.
Zelikman je dodao da će novi model biti obučen da postavlja pitanja na način koji se oseća kao interakcija sa prijateljem ili kolegom, nekim ko pokušava da vas upozna. Četbotovi su danas programirani da stalno postavljaju pitanja, ali to rade bez razumevanja vrednosti pitanja. On kaže da je to zato što su optimizovani za dve stvari: Koliko se korisniku odmah sviđa odgovor koji dobije i koliko je verovatno da će model tačno odgovoriti na pitanje koje dobije.
Deo nedostatka jasnoće oko toga šta je proizvod mogao bi biti taj što Humans& još uvek nema tačan odgovor na to. Peng je rekla da Humans& dizajnira proizvod zajedno sa modelom.
„Deo onoga što ovde radimo jeste i osiguravanje da, kako se model poboljšava, budemo u mogućnosti da zajedno razvijamo interfejs i ponašanja koja je model sposoban u proizvod koji ima smisla“, rekla je.
Međutim, ono što je jasno jeste da Humans& ne pokušava da napravi novi model koji se može uključiti u postojeće aplikacije i alate za saradnju. Startap želi da poseduje sloj za saradnju.
Analitička inteligencija plus timska saradnja i alati za produktivnost su sve aktuelnija oblast — na primer, startap aplikacija za veštačku inteligenciju Granola prikupila je 43 miliona dolara uz procenu od 250 miliona dolara, jer je pokrenula više funkcija za saradnju. Nekoliko poznatih glasova takođe eksplicitno opisuje sledeću fazu veštačke inteligencije kao fazu koordinacije i saradnje, a ne samo automatizacije. Osnivač LinkedIn-a, Rid Hofman, danas je tvrdio da kompanije pogrešno implementiraju veštačku inteligenciju tretirajući je kao izolovane pilot projekte i da je prava prednost u sloju koordinacije rada — to jest, kako timovi dele znanje i vode sastanke.
„Veštačka inteligencija postoji na nivou toka posla, a ljudi najbliži poslu znaju gde je zapravo trenje“, napisao je Hofman na društvenim mrežama. „Oni su ti koji će otkriti šta treba automatizovati, komprimovati ili potpuno redizajnirati.“
To je prostor u kome Humans& želi da živi. Ideja je da bi njihov model-sleš-proizvod delovao kao „vezivno tkivo“ u bilo kojoj organizaciji – bilo da je u pitanju preduzeće sa 10.000 ljudi ili porodica – koja razume veštine, motivacije i potrebe svake osobe, kao i kako se sve to može uravnotežiti za dobrobit celine.
Da bi se to postiglo, potrebno je preispitati kako se modeli veštačke inteligencije obučavaju.
„Pokušavamo da obučimo model na drugačiji način koji će uključivati više ljudi i veštačkih inteligencija koje međusobno interaguju i sarađuju“, rekao je Jučen He, suosnivač Humans&-a i bivši istraživač OpenAI-a, za TechCrunch, dodajući da će model startapa takođe biti obučen korišćenjem dugoročnog i višeagentskog učenja sa pojačanjem (RL).
Dugoročno RL je namenjeno obučavanju modela da planira, deluje, revidira i prati tokom vremena, umesto da samo generiše dobar jednokratni odgovor. Višeagentsko RL obučava za okruženja u kojima je više veštačkih inteligencija i/ili ljudi u petlji. Oba ova koncepta dobijaju na zamahu u skorašnjim akademskim radovima, jer istraživači pomeraju master studije prava (LLM) dalje od odgovora čet-bota ka sistemima koji mogu da koordinišu akcije i optimizuju ishode kroz više koraka.
„Model mora da pamti stvari o sebi, o vama, i što je bolje njegovo pamćenje, to je bolje razumevanje korisnika“, rekao je on.
Uprkos zvezdanoj ekipi koja vodi program, pred nama je mnogo rizika. Humans& će trebati beskrajne velike sume novca da bi finansirali skup poduhvat koji obučava i skalira novi model. To znači da će se takmičiti sa glavnim uspostavljenim igračima za resurse, uključujući pristup računarstvu.
Međutim, najveći rizik je da se Humans& ne takmiči samo sa Notions i Slacks ovog sveta. Dolazi po Top Dogs AI. I te kompanije aktivno rade na boljim načinima da omoguće ljudsku saradnju na svojim platformama, čak i kada se kunu da će AGI uskoro zameniti ekonomski isplativ rad. Preko Claude Cowork-a, Anthropic ima za cilj da optimizuje saradnju u stilu rada; Gemini je ugrađen u Workspace, tako da se saradnja omogućena AI već dešava unutar alata koje ljudi već koriste; i OpenAI je u poslednje vreme predlagao programerima svoju višeagentsku orkestraciju i radne tokove.
Ključno je da nijedan od glavnih igrača nije spreman da prepiše model zasnovan na društvenoj inteligenciji, što ili daje Humans&-u prednost ili ga čini metom za akviziciju. A sa kompanijama poput Meta, OpenAI i DeepMind koje traže vrhunske AI talente, spajanja i akvizicije su svakako rizik.
Humans& je rekao TechCrunch-u da je već odbio zainteresovane strane i da nije zainteresovan za akviziciju.
„Verujemo da će ovo biti generacijska kompanija i mislimo da ovo ima potencijal da fundamentalno promeni budućnost načina na koji interagujemo sa ovim modelima“, rekao je Zelikman. „Verujemo sebi da ćemo to učiniti i imamo puno poverenja u tim koji smo ovde okupili.“