Интервью «Я думаю, все бездумно внедряют ИИ, и это приведет к чисто негативным последствиям для социально-экономического положения в мире», — заявил Барш Юхас. «Так давайте посмотрим, сможем ли мы предложить более взаимовыгодное будущее».
Юхас, генеральный директор компании no-code автоматизации WorkBeaver, рассказал The Register в интервью, что он надеется стимулировать внедрение ИИ-автоматизации — агентов — со стороны спроса, а не предложения, с точки зрения офисного работника, а не руководства.
По его словам, около августа 2024 года он продал большую часть своих акций в Undetectable.ai, компании, которую он соучредил, и оказался в положении, когда мог работать над чем угодно.
Учитывая свой опыт в области машинного обучения, он начал размышлять об ИИ-агентах — моделях ИИ, имеющих доступ к инструментам — и о том, как они, вероятно, повлияют на общество. Результатом стала WorkBeaver.
«Мы думаем, что компании бросятся вперед, они слишком быстро внедрят ИИ, в результате уволят людей, поймут, что ошиблись, и им придется вернуть людей», — сказал Юхас. «И разве вы не знали? Вот мы и здесь год спустя, и все произошло почти точно так, как мы надеялись, что не произойдет, но вот мы здесь».
Юхас ожидает, что в течение пяти-десяти лет работникам придется демонстрировать определенный уровень владения ИИ, соответствующий их должностям. Это мнение отражено в новом требовании к компетенции в области ИИ Университета Пердью как условии окончания обучения. Но, по его словам, «многие люди просто не смогут этого сделать. Они просто не в такой позиции». Возможно, они нетехнические специалисты, сказал он, или они просто сопротивляются технологии.
Медленный темп может быть неприемлем в индустрии, которая прославляет цeукербергианский энтузиазм «двигайся быстро и ломай вещи». Однако следствием насущных императивов внедрения ИИ является то, что кто-то должен разбираться с беспорядком.
«Теперь у нас появляются истории о том, что приходится отступать, о «дворниках» ИИ, верно?» — размышлял Юхас. «Целая новая карьера, посвященная только уборке беспорядка, оставленного этой спешкой».
WorkBeaver, по словам Юхаса, представляет собой попытку помочь людям освоиться с ИИ, независимо от их уровня технических знаний.
«Так вместо того, чтобы фокусироваться на бизнес-стороне уравнения, на стороне предложения, что, если бы мы сосредоточились на стороне спроса?» — сказал он. «Что, если бы мы сосредоточились на людях, которые собираются быть вытесненными, у которых в противном случае очень мало реальных шансов остаться в конкурентоспособной рабочей силе в ближайшие пять-десять лет?»
В настоящее время WorkBeaver функционирует, используя интерфейс с меню, который запрашивает у пользователей описания задач на основе промптов. Базовый ИИ-агент затем пытается выполнить описанную задачу так, как если бы он был пользователем-человеком, без необходимости в коде или API.
На веб-сайте компании представлено множество примеров использования, призванных помочь людям понять, какие задачи может выполнять их технология, поскольку люди не всегда видят, как ИИ-технология может помочь им в достижении целей. Примеры включают автоматическое заполнение форм, установку напоминаний, планирование встреч, отправку электронной почты, сбор данных и ввод данных.
«Некоторые люди, использующие WorkBeaver для создания автономных автоматизаций, даже не пользуются ChatGPT», — сказал Юхас. «Это тот уровень нетехничности, на который мы ориентируемся».
Юхас заявил, что подход WorkBeaver отличается от других компаний, продающих автономные инструменты, тем, что он ориентирован на сотрудников и на то, что полезно работникам, а не на директивы сверху вниз по использованию ИИ без глубокого понимания выполняемой работы.
«Например, я разговаривал с репортерами Reuters, и у них есть сверху вниз директивы от менеджеров, которые не являются редакторами, не являются журналистами, которые говорят: „Хорошо, вы должны использовать эти инструменты X раз в неделю“. Для меня это KPI [ключевые показатели эффективности], верно? И инструменты, которые они просят использовать, буквально заменяют процесс критического мышления в работе. Это как ввести историю, ввести источники, и она будет подана по-разному. Очевидно, как вы можете себе представить, они не очень довольны этим. Они не верят, что автоматизация должна происходить именно так».
WorkBeaver запустила свою закрытую альфа-версию в январе этого года и достигла открытого бета-тестирования в сентябре. По словам Юхаса, в настоящее время у компании почти 4000 пользователей, в основном среди малых и средних предприятий. Клиенты представляют собой смесь частных лиц, платящих из собственного кармана, и команд, покупающих несколько лицензий. Юхас также работает над сделкой с производителем ноутбуков о предустановке WorkBeaver на бизнес-ноутбуки в Южной Америке.
Юхас сказал, что компания является коммерчески успешной, но не достигла успеха как социальное предприятие, помогающее людям освоиться с ИИ.
Одна из причин, как он объяснил, заключается в том, что развертывание агентов требует обучения пользователей.
«Обучение требуется для промптинга», — сказал он. «Мы опережаем даже OpenAI и Anthropic в этой области на три-шесть месяцев. Они вот-вот узнают то, что мы узнали три месяца назад: требование к обучению, чтобы заставить агента эффективно делать то, что вы хотите, с помощью промптинга, немедленно отсечет многих обычных людей».
Другая причина, по его словам, заключается в том, что «люди просто не знали, что автоматизировать».
Следующий релиз WorkBeaver решит эту проблему. Ожидается в этом месяце, следующая итерация сервиса заменяет процесс промптинга через меню экраном мониторинга агента, взаимодействиями мыши и клавиатуры как способом изучения задач, выполняемых пользователями, и последующего их повторения.
«Мы создали уникальный пользовательский опыт, где любой, нетехнический пользователь, может создавать автоматизации, автономные автоматизации, без промптинга, без перетаскивания», — пояснил Юхас. «Работает это так: вы садитесь с агентом и совместно работаете над задачей. Так что, по сути, все, что вы делаете на своем компьютере, агент сможет взять на себя».
Совместный процесс обучения является ключевым — агент может выявлять и исправлять потенциальные точки отказа, пока работник выполняет задачу. Это позволяет избежать разочаровывающего опыта создания автоматизации на основе агента, которая выходит из строя во время выполнения и требует вмешательства технического специалиста для пересмотра кода или процесса настройки.
Юхас сказал, что WorkBeaver разработала свою технологию с использованием Google Cloud Vertex AI. Но агент не зависит от модели и может, после некоторого обучения, работать с любой из базовых моделей и запускаться в частных облаках предприятий.
«Мы очень сильно придерживаемся принципов конфиденциальности», — сказал Юхас. «Буквально единственное, что мы храним на наших серверах о вас, — это ваш адрес электронной почты и баланс вашего счета. Вот и все. Мне не нужна ответственность, поэтому все хранится локально на устройствах пользователей, полностью зашифровано. Мы учились на ошибках Microsoft».
Юхас добавил, что WorkBeaver имеет соглашение об отсутствии хранения данных с Google Cloud. «Ваши данные живут и умирают в эфемерной памяти максимум доли секунды», — сказал он.
Разрешение ИИ-агенту контролировать ваш компьютер представляет собой риск безопасности, который Юхас охотно признает.
«Я не хочу, чтобы агент имел доступ к тому, к чему ему не следует иметь доступа», — сказал он.
WorkBeaver решает эту проблему с помощью разрешенных списков приложений и папок, а также нескольких дополнительных мер безопасности.
«Главным испытанием, — сказал Юхас, — будет то, будет ли, когда новая версия будет выпущена через неделю или две, нетехнические люди использовать эту технологию таким образом, чтобы стать счастливее на работе». ®
Автор – Thomas Claburn
