Штучний інтелект досяг етапу "Реальний світ AI".

Автор: Ван Цзе

Наприкінці червня під час літнього Давоського форуму в Даляні (Китай) зібралися лідери світової індустрії штучного інтелекту (включно з робототехнікою), щоб обговорити поточний розвиток галузі ШІ та ключові тенденції на майбутнє. Серед них Ван Цзе, один із перших китайських інвесторів у ШІ та співголова AI Economic Research Center при Shenzhen Institute of Digital Economy, зазначив, що індустрія ШІ пройшла три етапи — «генерація контенту», «здатність до міркувань», «здатність до дій» — і незабаром перейде до етапу «реального світу ШІ». Усі ланки галузі також повинні підготуватися до настання цього етапу.

Нижче наведено повний текст статті «Штучний інтелект переходить до етапу “реального світу ШІ”», вперше опублікованої Tencent Tech.

We are at AI’s reality moment.

За останні кілька років ШІ навчився генерувати, міркувати та діяти. Наступний етап — не просто те, чи зможе ШІ дати кращу відповідь на екрані, а чи зможе він навчатися на основі зворотного зв'язку з реального світу та надавати прийнятні та стійкі результати роботи в реальному світі. Сьогодні ми перебуваємо в «моменті реального світу» розвитку ШІ.

Спостереження: ШІ продовжує віддалятися від світу бенчмарків

За останні кілька років основна наратива індустрії ШІ була організована навколо бенчмарків. Кожен випуск моделі супроводжувався набором балів: розуміння мови, професійні іспити, математичні міркування, генерація коду, програмна інженерія, веб-операції, мультимодальні запитання-відповіді, завдання для агентів. Бали зростають — індустрія в захваті; бали насичуються — створюються нові бенчмарки. Бенчмарки стали прапорами на довгому шляху розвитку ШІ.

Однак стає все більш очевидним факт: ШІ продовжує віддалятися від світу бенчмарків. Багато тестів, які колись вважалися досить складними та репрезентативними для інтелекту, моделі неодноразово наближають, наздоганяють і перевершують. Дослідники продовжують визначати нові завдання, нові рейтинги, нові набори оцінювання, а моделі продовжують наздоганяти та зривати нові прапори. Це, звичайно, частина наукового прогресу, але також показує, що прості бенчмарки вже не можуть нести всю значущість розвитку ШІ.

Світ бенчмарків по суті є «теоретичним світом»: проблеми попередньо визначені, відповіді мають чіткі межі, критерії оцінювання можуть бути формалізовані, а ціна невдачі — зазвичай лише рядок балів. Він підходить для демонстрації того, що модель має певну здатність, але не дорівнює доказу того, що модель може надати очікувані результати в реальному робочому процесі. Модель може правильно відповідати в тестовому банку, але це не означає, що вона може стабільно виконувати завдання в закупівельних процесах підприємств, лікарняній діагностичній кооперації, системах планування виробництва на фабриках, перевірці ризиків юридичних документів або екстреному реагуванні міського управління.

Тому, коли ми говоримо, що ШІ залишає світ бенчмарків, це не означає, що бенчмарки більше не важливі. Навпаки, бенчмарки залишаються необхідною панеллю приладів технічного прогресу. Але панель приладів — це не дорога, бали — не результат, демонстрація — не доставка. ШІ залишає світ бенчмарків — у який світ він прямує? Відповідь: реальний світ. Уся галузь переходить до етапу «реального світу ШІ».

Перехід від «теоретичного світу» до «реального світу»

Три старі етапи «теоретичного світу»

**Розвиток ШІ в цьому циклі вже пройшов три чіткі старі етапи.**Перший — це етап «генерація контенту», типовою формою є чат-бот. ШІ вперше отримав інтерфейс природної мови, здатний писати, резюмувати, перекладати, вести діалог, пояснювати, ставши універсальним текстовим інструментом для когнітивної праці людини. Другий — це етап «здатність до міркувань», типова форма — міркувальники, такі як GPT o1, DeepSeek R1. ШІ починає демонструвати сильнішу здатність до декомпозиції, пошуку, планування, доведення та самоперевірки, може обробляти завдання більшої довжини ланцюга та вищої складності. Третій — це етап «здатність до дій», типова форма — агент. ШІ більше не просто відповідає на запитання, а викликає інструменти, переглядає веб-сторінки, пише код, керує програмним забезпеченням, виконує багатокрокові завдання.

Ці три етапи дуже важливі. Генерація дала ШІ мову, міркування дали ШІ думку, агенти дали ШІ початкові руки. Після того, як навчилися генерувати, міркувати та діяти, наступне — не просто виконувати більше дій у демонстраціях, а брати на себе відповідальність за результати в реальному середовищі. Реальний світ стане середовищем для довгострокових дій ШІ в майбутньому.

Чому перераховані вище етапи вважаються старими? Тому що вони здебільшого залишаються в «теоретичному світі» або «квазіреальному світі». Моделі стикаються з абстрактними проблемами, а не з повною економіко-соціальною системою; вони оптимізують обчислювані зворотні зв'язки, а не багатоагентні, багатообмежувальні, довгострокові реальні результати; вони демонструють можливості, а не робочі результати, прийняті користувачами, організаціями, системами та ринком.

Новий етап «реальний світ»

Ми пропонуємо «реальний світ ШІ» (Real-World AI), щоб відобразити новий етап, у який вступає ШІ. Визначення реального світу ШІ: ШІ, здатний навчатися зі зворотного зв'язку реального світу, виконувати завдання реального світу та створювати реальні результати. «Реальний світ» тут включає два значення: по-перше, зворотний зв'язок для навчання надходить від результатів, користувачів, систем, витрат і ризиків у реальному середовищі, а не лише від стандартних відповідей; по-друге, завдання надходять з реальних робочих процесів, а не лише з тестових банків, пісочниць або демонстрацій. Це не загальний ярлик, а етапна назва переходу ШІ від демонстрації можливостей до виробничої доставки, від теоретичного інтелекту до робочого інтелекту.

Суть реального світу ШІ — не просто підключити більше кнопок до ШІ, а ввести ШІ в замкнутий цикл: розуміти реальні завдання, отримувати реальний зворотний зв'язок, виконувати реальні дії, коригувати власні стратегії та, зрештою, надавати прийнятні реальні результати. Це вимагає, щоб можливості моделей вийшли за межі поточних, в основному зосереджених на «комп'ютерних академічних» сферах, таких як код, програмна інженерія, математика, кібербезпека, і перейшли до ширших сценаріїв людської праці: маркетинг, продажі, ланцюг поставок, виробництво, фінанси, право, медицина, освіта, наукові дослідження, державне управління, а також робототехніка та автоматизовані системи у фізичному світі.

Нижче наведено ключове порівняння реального та теоретичного світів:

(Тут мала б бути таблиця, але в тексті її не видно. Можливо, вона відсутня.)

У цьому сенсі реальний світ ШІ — це не якась конкретна модель, продукт або алгоритмічний шлях, а новий напрямок усієї галузі. Він з'єднає пост-тренування, навчання з підкріпленням, використання інструментів, системи пам'яті, інтеграцію робочих процесів, організаційний зворотний зв'язок, нагляд людини, механізми безпеки та вимірювання економічної цінності. Реальний світ стане новим тренувальним полем для ШІ.

Реальний світ ШІ вироблятиме real-world intelligence. Real-world intelligence — це здатність моделі, сформована шляхом навчання на зворотному зв'язку реального світу, а також здатність перетворювати цілі на результати в реальних обмеженнях. Він вимірює не миттєву продуктивність моделі на статичних завданнях, а постійну доступність, надійність і здатність створювати цінність системи ШІ в реальних завданнях. Якщо суть benchmark intelligence — це «чи може модель отримати правильну відповідь на задане запитання», то суть real-world intelligence — це «чи може модель виконати прийнятий результат у реальному завданні».

Чому перехід від «теоретичного світу» до «реального світу» є неминучим?

Цей перехід має технічну та економічну неминучість. Технічно, великі мовні моделі дали ШІ мовну здатність, моделі міркувань дали ШІ сильнішу здатність до роздумів, агенти дали ШІ початкову здатність до дій. Розглядаючи поведінку людини, після отримання здатності до мови, думки та дії людина обов'язково вступає в етап взаємодії з реальним світом. Інтелект — це не здатність, що залишається в голові, а здатність досягати цілей у середовищі. Тому наступний крок ШІ також дуже чіткий: увійти в реальний світ.

Економічно, найбільша цінність революції ШІ не може назавжди залишатися в запитаннях-відповідях, написанні текстів і фрагментах коду. Справжнє вивільнення продуктивності відбувається, коли реальні завдання розблоковано: процес обслуговування клієнтів автоматизований від початку до кінця, юридична перевірка належної обачності стабільно доставляється, ланцюг поставок динамічно оптимізується, дослідницька гіпотеза швидко перевіряється, робот надійно співпрацює на складі або вдома. Тільки коли ШІ ввійде в реальні робочі процеси, підприємства включать його до своїх організаційних можливостей, суспільство включить його до продуктивності, і людство справді відчує масштаб цієї технологічної революції.

Ось чому «реальний світ ШІ» є більш операційним, ніж просто обговорення AGI. AGI питає, чи наближається ШІ до людського інтелекту; реальний світ ШІ питає, чи може ШІ виконати реальні завдання. AGI легко веде дискусію до безмежних можливостей, тоді як реальний світ ШІ повертає дискусію до зворотного зв'язку, результатів, витрат і цінності. Він не знижує цілі ШІ, а ставить їх туди, де вони зрештою повинні опинитися: у реальність.

Дорожня карта та термінологія

Дорожня карта

Щодо дорожньої карти, п'ятирівнева дорожня карта, запропонована OpenAI у 2024 році, загалом схопила еволюцію від чат-бота до міркувальника, а потім до агента, але вона не повністю описує перехід від теоретичного світу до реального. Крім того, два останні етапи — innovator і organizer — більше схожі на характеристики можливостей, які може мати агент, а не на технічні форми, що стоять в одному ряду з чат-ботом, міркувальником і агентом; критерії не однакові. Що важливіше, коли ця дорожня карта була запропонована, галузь ще не дійсно увійшла в етап агента, тому судження про те, що після агента, природно, мають невизначеність.

На етапі переходу галузі від теоретичного світу до реального нам потрібна дорожня карта, яка краще спрямовує довгострокову роботу. Ми пропонуємо наступну п'ятирівневу структуру: Перший, Foundation AI, етап базових моделей, ШІ отримує загальну репрезентацію та здатність до стиснення знань; Другий, Generative AI, етап генеративного ШІ, ШІ отримує здатність до генерації природної мови та мультимодального контенту; Третій, Reasoning AI, етап міркувального ШІ, ШІ отримує сильнішу здатність до пошуку, планування, доведення та рефлексії; Четвертий, Agentic AI, етап агентного ШІ, ШІ отримує здатність викликати інструменти, керувати програмним забезпеченням, виконувати покрокові дії; П'ятий, Real-World AI, етап реального світу ШІ, ШІ входить у реальні робочі процеси, навчається з реального зворотного зв'язку та надає реальні результати, прийняті людьми, організаціями та системами.

Ця дорожня карта ставить «реальний світ ШІ» після агента. Агент вирішує питання «чи може ШІ діяти?», а реальний світ ШІ вирішує питання «чи призводять дії ШІ до прийнятних наслідків?». Агент — це інтерфейс, реальний світ — замкнутий цикл; агент — це руки, реальний світ ШІ — це організована робоча здатність; агент вводить ШІ в процес, реальний світ ШІ дозволяє ШІ бути прийнятим процесом, довіреним організацією та виміряним економікою.

Далі галузь може увійти в ще більший етап: ШІ стане операційним рівнем економіки та суспільства, тобто «цифровим шаром», про який ми вже не раз згадували. Тоді ШІ не просто виконуватиме окремі завдання, а братиме участь у підтримці прийняття рішень, організаційній координації, розподілі ресурсів, наукових відкриттях, міському управлінні та операціях у фізичному світі. Але чи настане це майбутнє, залежить від того, чи зможемо ми сьогодні подолати етап реального світу ШІ. Без реального зворотного зв'язку не буде реального інтелекту; без реальних результатів не буде реальної продуктивності.

Термінологія

У минулому ми вже мали багато термінів, що описують цей цикл розвитку ШІ: AGI, ASI, Generative AI, Agentic AI, Embodied AI, Physical AI тощо (World Model/світова модель описує не характеристики розвитку ШІ, а один із підходів до моделювання). Загалом, ці терміни здебільшого походять з алгоритмічної, здатнісної або носійної перспективи, їх можна назвати «описами з алгоритмічної точки зору». Вони дуже важливі, але також можуть завести галузеву дискусію в абстрактні дебати на кшталт «чи достатньо розумна модель?», «чи безмежний інтелект?», «коли він перевершить людину?».

Хороша назва повинна мати відчуття напрямку: вона не тільки описує, що таке технологія, але й нагадує нам, куди ми в кінцевому підсумку йдемо і на якому етапі ми зараз перебуваємо. «Реальний світ ШІ» має таке відчуття напрямку. Він не заперечує AGI, Physical AI або Embodied AI, а змінює спосіб постановки питання: більше не питати лише, що таке ШІ технічно, а питати, що ШІ може зробити в економіці та суспільстві; більше не питати, чи наближається ШІ до людського інтелекту, а питати, чи може ШІ стабільно виконувати реальні завдання, створювати реальну цінність і нести реальні наслідки.

«Реальний світ ШІ» також об'єднує цифровий світ і фізичний світ. У цифровому світі реальний світ ШІ означає, що ШІ входить у корпоративне програмне забезпечення, роботу зі знаннями, торгові процеси, дослідницькі процеси, управлінські процеси; у фізичному світі реальний світ ШІ означає, що роботи, автономне водіння, інтелектуальне виробництво, домашні послуги та міська інфраструктура навчаються з реального середовища. Незалежно від носія — браузер, API, офісне програмне забезпечення, маніпулятор, автомобіль або гуманоїдний робот — ключове питання одне: чи може ШІ утворити замкнутий цикл у реальному середовищі, виконати завдання та бути прийнятим реальністю.

Тому ми представляємо всій галузі термін «реальний світ ШІ / Real-World AI». Він може зібрати дослідників, підприємців, інвесторів, корпоративних користувачів і розробників політики на одній карті: від benchmark intelligence до real-world intelligence; від періоду демонстрації можливостей до періоду розблокування завдань; від змагання моделей до змагання продуктивності; від «ШІ виглядає так, ніби може це зробити» до «ШІ справді може це зробити».

Реальний світ ШІ — це не кінцева точка, а вхід. Він нагадує нам: найважливіша робота в галузі ШІ найближчими роками — це не просто створення більших моделей, довшого контексту, кращих демонстрацій, а перетворення реальності на тренувальний цикл, зворотного зв'язку — на здатність, завдань — на цінність, а ШІ — на справді корисну виробничу силу для людського суспільства.

Щоб цей етап дійсно настав, галузь повинна сформувати новий консенсус. Тренування моделей має зробити зворотний зв'язок з реальних робочих процесів ключовим ресурсом пост-тренування, а не просто ганятися за існуючими рейтингами; застосування ШІ має перейти від форми помічника до форми доставки завдань, а не просто вбудовувати вікно чату ШІ в програмне забезпечення; корпоративні користувачі мають перейти від оцінки «чи зручно використовувати» до «чи може стабільно виконувати ключові завдання»; інвестори повинні переоцінити швидкість розблокування завдань, глибину циклу зворотного зв'язку та вихід на одиницю витрат, окрім параметрів моделі та демонстраційних ефектів; розробники політики повинні створити рамки для даних, відповідальності, безпеки та аудиту, щоб впровадження в реальному світі могло розширюватися в умовах довіри.

Ось у чому значення терміна «реальний світ ШІ». Він конденсує розрізнені галузеві фокуси в спільний напрямок: вивести ШІ з демонстраційної сцени на виробничий майданчик; вивести з тестових банків в організації; вивести з одноразових відповідей у постійний зворотний зв'язок; вивести з абстрактного інтелекту в реальну цінність. We are at AI’s reality moment. Наступний рубіж ШІ — це не черговий бенчмарк, наступний рубіж — це реальний світ.

Реальний світ стане новим тренувальним полем для ШІ.

Reality is becoming the next training loop for AI.