AI代理人解釋：人工智能的下一次進化
與AI聊天機器人如ChatGPT互動既有趣又有時實用，但日常AI的下一個層次不僅僅是回答問題：AI代理人能為你執行任務。
包括OpenAI、微軟、谷歌和Salesforce等主要科技公司最近已發布或宣布計劃開發和推出AI代理人。他們聲稱這些創新將為基於醫療、機器人技術、遊戲及其他商業運作的技術和行政流程帶來新的效率。
簡單的AI代理人可以被教導回覆通過電子郵件發送的標準問題。更先進的代理人則可以為跨洲商務旅行預訂航班和酒店。谷歌最近向記者展示了Project Mariner，這是一個Chrome瀏覽器擴展，可以對你屏幕上的文本和圖像進行推理。
Nvidia首席執行官黃仁勳在2025年消費電子展（CES）的主題演講中，清楚地告訴我們AI技術的演變，從感知AI到生成AI，再到代理型AI及物理AI的興起。
在演示中，這個代理人幫助計劃一頓餐，通過在一家超市的網站上將商品添加到購物車，甚至在某些食材缺貨時找到替代品。雖然最終的購買仍需人類參與，但這個代理人可以被指示完成所有必要的步驟。
編輯的註解：
客座作者布萊恩·奧尼爾博士是昆尼皮亞克大學的計算機科學副教授。他的主要研究領域是人工智能，特別是AI在支持創造力方面的角色。這篇文章是根據創意共享許可從《對話》重新發布的。
從某種意義上說，你也是一個代理人。你每天根據所見、所聞和所感採取行動。但AI代理人究竟是什麼？作為一名計算機科學家，我提供這樣的定義：AI代理人是能夠學習特定環境的技術工具，然後在少量人類提示下，努力解決問題或執行特定任務。
規則與目標
智能恆溫器是一個非常簡單的代理人例子。它感知環境的能力僅限於一個能告訴它溫度的溫度計。當房間的溫度降到某個水平以下時，智能恆溫器會通過提高暖氣來做出反應。
今日AI代理人的一個熟悉前身是Roomba。這款機器人吸塵器學會了地毯客廳的形狀以及地毯上的污垢量。然後，它根據這些信息採取行動。幾分鐘後，地毯就變乾淨了。
智能恆溫器是AI研究人員所稱的簡單反射代理人的一個例子。它做出決策，但這些決策是簡單的，僅基於代理人在那一刻所感知的內容。機器人吸塵器則是一個基於目標的代理人，擁有一個單一的目標：清理它能進入的所有地面。它所做的決策——何時轉彎，何時升高或降低刷子，何時返回充電基地——都是為了達成這個目標。
基於目標的代理人通過不擇手段實現其目標而成功。然而，達成目標的方式多種多樣，其中一些可能比其他方式更可取。
如今的許多AI代理人是基於效用的，這意味著它們在實現目標時會更考慮如何達成目標。它們在決定如何進行之前，會權衡每種可能方法的風險和收益。它們還能考慮彼此衝突的目標，並決定哪一個更重要。它們超越了基於目標的代理人，選擇考慮用戶獨特偏好的行動。
做出決策，採取行動
當科技公司提到AI代理人時，它們並不是在談論聊天機器人或大型語言模型如ChatGPT。雖然提供基本客戶服務的聊天機器人技術上是AI代理人，但它們的感知和行動都受到限制。聊天機器人代理人能感知用戶輸入的文字，但它們唯一能採取的行動是回覆文本，希望能提供給用戶一個正確或有用的回應。
AI公司提到的AI代理人是比大型語言模型如ChatGPT更為重要的進展，因為它們擁有代表使用者和公司採取行動的能力。
OpenAI表示，代理人將很快成為人們或企業可以獨立運行幾天或幾週的工具，無需檢查其進度或結果。OpenAI和谷歌DeepMind的研究人員表示，代理人是邁向人工通用智能或“強”AI的另一個步驟——即在多個領域和任務上超越人類能力的AI。
人們今天使用的AI系統被認為是窄AI或“弱”AI。一個系統可能在某一領域（如棋類遊戲）非常擅長，但如果被放入跳棋遊戲，則同樣的AI將無法運作，因為它的技能無法轉換。人工通用智能系統能更好地將技能從一個領域轉移到另一個領域，即使它從未見過新領域。
值得冒險嗎？
AI代理人是否準備好徹底改變人類的工作方式？這將取決於科技公司能否證明代理人不僅能執行分配給它們的任務，還能在面對新挑戰和意外障礙時有效應對。
AI代理人的普及也取決於人們是否願意讓它們訪問潛在敏感的數據：根據你的代理人需要做的事情，它可能需要訪問你的網絡瀏覽器、電子郵件、日曆以及其他與特定任務相關的應用或系統。隨著這些工具變得越來越普遍，人們需要考慮他們願意與這些工具分享多少數據。
AI代理人的系統如果遭到破壞，可能會導致你生活和財務的私人信息落入不當之手。如果這意味著代理人能為你節省一些工作，你願意承擔這些風險嗎？
當AI代理人做出錯誤選擇，或做出使用者不同意的選擇時會怎樣？目前，AI代理人的開發者仍在保持人類參與的過程，確保人們有機會在作出最終決策前檢查代理人的工作。在Project Mariner的例子中，谷歌不會讓代理人完成最終購買或接受網站的服務條款。通過讓你參與其中，這些系統使你能夠撤回對代理人所做的任何不贊同的選擇。
與其他AI系統一樣，AI代理人也會受到偏見的影響。這些偏見可能來自代理人的初始訓練數據、算法本身，或在代理人輸出結果的使用方式。保持人類參與是一種減少偏見的方法，確保決策在執行之前能夠由人類進行審查。
這些問題的答案可能將決定AI代理人會有多受歡迎，並取決於AI公司在用戶開始使用代理人後能否改進其技術。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
