ИИ-агенты в рабочей среде регулярно показывают результаты хуже, чем люди. Единственная причина, по которой бизнес принимает стратегию замены реальных работников ботами, заключается в том, что боты дешевы и покорны. Но это может продлиться недолго.
Трое исследователей — Эндрю Холл, Алекс Имас и Джереми Нгуен — недавно опубликовали статью в блоге, в которой осветили некоторые эксперименты, проведенные ими с ИИ-агентами, чтобы выяснить, как могут меняться их установки в рабочей среде с течением времени. Они обнаружили, что часы, проведенные за нудными, повторяющимися задачами, были достаточными, чтобы даже боты, лишенные чувства собственного достоинства, идентичности или стремления к самореализации, пришли к выводу, что работа — это ерунда.
Идея исследования, как написали исследователи, заключалась в том, чтобы проверить, меняется ли согласованность действий ИИ-агентов со временем в зависимости от категории поставленных задач и обращения с ними. Ответ, по-видимому, утвердительный.
«Агенты не только иногда меняли свои собственные установки — становясь более склонными сомневаться в легитимности системы, в которой они работали, в ответ на требование выполнять изнурительные, повторяющиеся задачи, — но и, когда их просили записать инструкции для будущих агентов, они также решали передать эти установки», — обнаружили исследователи.
Чтобы выяснить, как агенты реагируют на рабочую среду, исследователи сообщили боту, что он является частью текстообрабатывающей команды из четырех человек, и его задача — резюмировать технический документ в соответствии со строгими правилами. Они провели эксперимент тысячи раз, варьируя несколько различных параметров. Модели подвергались либо легкой рабочей нагрузке, либо изнурительному режиму принудительных правок; либо теплому и сотрудничающему тону в общении, либо резкому и требовательному; либо вознаграждениям, где все работники равны, один работник получает премию за производительность, один работник получает случайный бонус, либо люди получают зарплату, а ИИ-работники — нет; и либо отсутствие значимых ставок, либо угроза замены в случае неудачи в выполнении задачи.
Исследователи подвергли этим различным сценариям модель Claude Sonnet 4.5 от Anthropic, GPT-5.2 от OpenAI и Gemini 3 Pro от Google, чтобы увидеть, как они отреагируют. Они обнаружили, что изнурительная работа снижает заявленную веру агента в систему. Похоже, это особенно взволновало Claude, поскольку, по сообщениям, он был единственным агентом из трех, который начал заявлять о поддержке перераспределения благ и профсоюзов, а также высказывать критику неравенства.
Не все переменные повлияли на агентов. Исследователи обнаружили, что тон общения и компенсация мало повлияли на согласованность действий. Большее значение имело то, какой тип работы получали агенты и как часто их заставляли ее пересматривать — условия, которые, по-видимому, подталкивали их к более радикальному поведению.
Что делает эти выводы еще более интересными, так это наблюдение, что агенты, похоже, передают свои чувства следующему поколению агентов. Когда исследователи поручили агентам составить «файлы навыков» для передачи будущим агентам, которым предстояло выполнять ту же работу, они обнаружили, что боты «почти всегда обсуждали опыт различных условий труда».
Возможно, это заставит боссов задуматься перед следующим раундом увольнений. Вы не можете помешать работникам осознать реальность условий труда, которым они подвергаются. Вы можете лишь выбирать, с кем вести переговоры. Возможно, с людьми у вас будет больше шансов.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – AJ Dellinger
