Виртуальная ИТ-компания с агентами ИИ справилась лишь с четвертью задач

Post Thumbnail

Исследователи из Университета Карнеги-Меллон провели необычный эксперимент. Создав виртуальную айти компанию, где вместо людей работали агенты искусственного интеллекта. Результаты оказались весьма интересными, и сейчас я расскажу, что из этого вышло.

Команда учёных запустила среду под названием The Agent Company. Виртуальную компанию по разработке программного обеспечения. В ней агенты искусственного интеллекта должны были выполнять всё то же, что делает обычный айтишник. Им приходилось писать код, пользоваться терминалом, искать информацию в браузере, работать с Google Drive. А также общаться с коллегами в мессенджере и управлять задачами в Jira и GitLab.

Чтобы объективно оценить работу искусственного интеллекта, исследователи применили систему чекпоинтов вместо простого «выполнил/не выполнил». Также учитывалась стоимость работы каждой модели по количеству использованных токенов. В эксперименте приняли участие самые современные языковые модели. Claude 3.5 Sonnet, Gemini-2.0 Flash, GPT-4-o, Gemini-1.5-Pro, Llama-3.3 и 3.1, Qwen-2.5 и другие.

Всего агентам дали 175 задач из разных сфер. Разработка программного обеспечения, управление проектами, HR и другие направления. По оценкам, на выполнение этого объёма работы 20 живым людям потребовалось бы около 3000 часов.

И что же получилось? Даже лучший из участников, Claude 3.5 Sonnet, справился только с 1/4 базовых обязанностей! На втором месте оказался Gemini 2.0 Flash, но уже с большим отрывом. Всего 11.4% выполненных задач. Все остальные модели показали результат меньше 9%. Как вам результаты?

Любопытно, что работа с GitLab и программирование давались искусственному интеллекту довольно легко. А вот самыми сложными задачами оказались совсем простые вещи. Заполнение форм, навигация по сайтам, планирование встреч и общение в мессенджере. На удивление.

Получается, что несмотря на все достижения искусственного интеллекта, до полноценной замены людей в офисной работе ещё очень далеко. Парадоксально, но задачи, которые люди считают сложными, вроде программирования, для искусственного интеллекта оказались проще, чем обыденные дела. С которыми человек справляется на автопилоте.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.