異軍突起的AI代理,會把人類帶入一個怎樣的新世界?
從早期的機械自動化裝置到近年來的對話機器人,科學家和工程師一直夢想著一個未來:人工智能系統能夠智能且獨立地工作和行動。代理型人工智能的最新進展使這一自主化的未來更接近現實。代理型人工智能的潛在價值巨大,它有望為人類勞動力帶來更高的生產力、創新能力和洞察力。

代理型人工智能正在推動人類與人工智能互動和協作方式的巨大變革。試想一下:能夠為你規劃下一次海外旅行並安排所有行程的人工智能代理;充當老年人虛擬護理的類人機器人;或者能夠根據實時需求波動即時優化庫存的人工智能供應鏈專家。這些只是代理型人工智能時代所帶來可能性的冰山一角。
過去的人工智能助手大多是基於規則的,獨立行動能力有限,而代理型人工智能將被賦予更多代表人類行動的權力。那麼,代理型人工智能究竟是什麼呢?「可以用一個詞來定義代理型人工智能:主動性。」全球體驗工程公司Ciklum的人工智能專家恩維爾·切廷在接受採訪時表示,「它指的是能夠自主行動以實現目標而無需持續人類指導的人工智能系統和模型。代理型人工智能系統能夠理解用戶的目標或願景,以及他們試圖解決的問題的背景。」
為了實現這種自主決策和行動能力,代理型人工智能依賴於多種複雜技術的組合,包括機器學習、自然語言處理和自動化技術。雖然代理型人工智能系統利用了像ChatGPT這樣的生成式人工智能模型的創造性能力,但它們在幾個方面有所不同:
首先,它們專注於決策,而不是內容生成;其次,它們不依賴人類的提示,而是被設定為優化特定目標,例如最大化銷售額、提升客戶滿意度評分或提高供應鏈流程的效率;第三,與生成式人工智能不同,它們能夠獨立執行複雜的活動序列,比如自主搜索數據庫或觸發工作流以完成任務。
與代理型人工智能合作的益處
憑藉其強大的推理和執行能力,代理型人工智能系統有望徹底改變人機協作的許多方面,尤其是在以往相對不受人工智能自動化影響的工作領域,例如主動管理複雜的IT系統以預防故障;根據地緣政治或天氣干擾動態重新配置供應鏈;或與患者或客戶進行高度逼真的互動,以高效解決問題。其主要益處包括勞動力更高程度的專業化、信息可信度的提升以及創新能力的增強。
1、更高的專業化程度
自亞當·斯密在其著作《國富論》中提到製針工廠的經典案例以來,人們就已認識到勞動力專業化——即「分工」的重要性。斯密觀察到,「一名工人拉伸鐵絲,另一名工人將其校直,第三名工人將其切斷,第四名工人將其磨尖……」,如此一來,「製針這一重要業務就被分解為大約十八個不同的工序」。專業化能夠提升效率、促進實踐學習和激發創新,但在勞動力短缺或崗位與現有技能不匹配的情況下,其實施仍面臨諸多挑戰。
由於代理型模型被明確設計為執行非常細緻的任務,它們使得角色的專業化程度遠高於以往的寬泛自動化系統。此外,可以迅速創建多個代理型角色。例如,在知識工作中,可以開發專門用於信息檢索、分析、工作流生成和員工協助的代理,它們能夠協同作業。同時,一些人工智能代理還會在「幕後」發揮作用,像人類管理者協調團隊一樣,統籌其他代理的工作。
2、創新
憑藉增強的判斷力和執行力,代理型人工智能系統非常適合實驗和創新。例如,ChemCrow是一種人工智能驅動的化學代理,它已被用於規劃和合成一種新型驅蟲劑以及創造新的有機化合物。多代理AI模型還可以在極短的時間內掃瞄和分析龐大的研究領域——例如科學文章和數據庫——這將花費人類科學家和研究人員團隊大量的時間。由麻省理工學院研究人員開發的SciAgents多代理模型,不僅包含用於生成研究計劃的「科學家」代理,還配備了一個「批評代理」,專門用於審查這些計劃並提出改進建議。通過這種協同工作模式,SciAgents團隊成功識別出一種新型生物材料,該材料結合了絲綢和蒲公英基色素,展現出優於傳統材料的機械和光學性能,同時能耗更低。
3、更高的可信度
代理型人工智能系統憑藉其更強的認知推理能力,能夠有效避免生成式人工智能系統常見的「幻覺」現象(即生成虛構信息)。此外,它還能顯著提升對信息來源的篩選和甄別能力,確保信息的質量與可靠性,從而增強人們對其決策的信任。
例如,客戶信息通常以不同的格式分散在企業的各個部分——電子郵件、數據庫、電子錶格等。而代理型人工智能系統能夠迅速判定,公司客戶關係管理(CRM)系統通常是獲取最可靠、最新信息的最佳來源。此外,代理型系統還被設計為能夠快速學習公司的價值觀和品牌理念,確保其決策和行動與之保持一致。
潛在應用場景
儘管許多代理型人工智能的應用仍處於實驗階段或試點階段,但其在不同行業和職能中的潛在應用場景的大致輪廓已經開始顯現。以下是一些例子:
1、客戶服務
與傳統自動化客戶服務機器人(它們的響應和行動範圍有限且預先設定)不同,代理型客戶服務代理能夠快速洞察客戶的意圖和情緒,並自主採取有效措施解決問題。
例如,代理型客戶服務代理可以預測性地評估客戶的包裹是否延遲送達,通知客戶延遲情況,並主動提供折扣以緩解客戶的失望情緒。總部位於加利福尼亞的AI初創公司Ema提供代理型人工智能聊天機器人,這些機器人可以動態搜索數千個不同的數據庫和應用程序以解決客戶諮詢和投訴。它們可以從每次客戶互動中學習,並為人類代理推薦最佳行動方案。Ema還會對其內容進行審計,以確保其準確性和合規性,同時為改善客戶知識庫提出建議。
2、製造業
從控制生產線的流程到定製產品,再到提出改進產品設計的建議,代理型人工智能在智能製造中可能有多種應用。工廠和運輸中的機器、零部件以及其他物理資產上安裝的傳感器所收集的數據可以被代理型人工智能系統分析,以預測磨損和生產故障,避免非計劃停機及其相關的成本。
德國人工智能初創公司Juna.ai部署人工智能代理運行虛擬工廠,旨在提高生產力和質量,同時減少能源消耗和碳排放。該公司甚至提供針對特定目標定製的代理,例如生產代理和質量代理。
3、銷售支持
對於銷售人員來說,尋找和開發銷售線索這一關鍵目標往往被大量的電子郵件、文書工作以及其他繁瑣但必要的行政任務所淹沒。代理型人工智能系統可以極大地解放銷售團隊,使他們擺脫這些耗時的活動。
CRM技術巨頭Salesforce推出了「Agent Force Service Development Rep」,以協助人類銷售團隊的工作。該代理由大型語言模型(LLM)驅動,能夠解讀客戶信息,推薦後續行動,安排會議,回答問題,並生成符合公司品牌聲音的回應。與這些活動相輔相成的是「Agent Force Sales Coach」,它為人類代理提供個性化反饋,並通過虛擬角色扮演課程提供學習機會。
4、健康與社會護理
代理型人工智能系統能夠適應不同環境,解讀人類情感並展現同理心,這使其非常適合在醫療保健和護理等領域的非例行、軟技能工作。總部位於加利福尼亞的代理型人工智能醫療保健公司Hippocratic AI開發了一系列針對不同醫療保健和社會支持領域的定製化人工智能代理。其中,名為Sarah的代理以「溫暖和關懷」的形象為老年人的生活提供貼心幫助。它可以詢問患者的日常情況,安排菜單和交通,並定期提醒患者服藥。另一位名為Judy的代理則幫助患者進行術前準備,例如提醒患者到達時間和地點,或建議術前禁食或停藥。
面臨的挑戰
儘管代理型人工智能具有顯著的潛力,能夠改變人機協作方式,推動更高的效率和業務增長,但其仍處於相對早期的發展階段。此外,儘管其推理和執行能力更強,但它們並沒有消除傳統勞動力管理的挑戰;相反,它們改變了這些挑戰。正如在傳統的人類勞動力環境中一樣,管理者仍需關注團隊構成和角色選擇等問題,並設定正確的目標,以確保代理型人工智能或混合團隊能夠取得成功。他們還需要謹慎調整代理型人工智能系統可以被信任做出決策的條件,以及人類決策者需要幹預的情況。

成功的關鍵要素
為了充分利用代理型人工智能帶來的機遇,同時降低風險,管理者應考慮以下關鍵要點:
1、設定SMART目標
正如目標定義不清或表述不當會阻礙人類團隊的績效一樣,代理型人工智能系統如果目標設定不明確,也會偏離軌道。事實上,對於代理型人工智能而言,目標設定至關重要。這些系統在初始階段往往缺乏人類工作者憑藉經驗所隱性掌握的上下文信息,比如組織和市場背景、公司價值觀等。Ciklum的Cetin強調了全面目標設定的重要性:「為了使代理式人工智能取得成功,模型必須擁有SMART(具體、可衡量、可達成、相關、時限性)目標和子目標,並知道如何衡量它們。它們還必須擁有正確的上下文信息——例如,為什麼這些目標對公司至關重要,它們如何推動收入增長等。最後,作為管理者,我們需要建立反饋循環,以便隨著我們對它們性能的瞭解增加而調整模型。」
2、關注團隊選擇
與生成式人工智能(主要通過向大型語言模型提出單一問題來獲取答案)不同,代理型人工智能更像是一個團隊協作的過程。它通過多個具有特定角色和分工的人工智能代理協同工作,來實現更宏大的目標,無論是提升客戶體驗,還是創新低成本的業務流程。正如在人類團隊中一樣,協調、衝突和資源管理等問題可能會出現。管理者在使用代理型人工智能系統時,必須精心挑選團隊成員,確保各代理角色的合理搭配,從而高效完成任務。此外,他們還需要仔細考慮代理型團隊與人類工作者如何互動,以實現活動中的信任和效率。
3、構建決策框架
儘管代理型人工智能模型被設計用於評估決策選項並執行複雜的活動序列,但它們並非完美無缺,仍可能犯錯,就像人類一樣。學習科學強調了「支持框架」在學習過程中的重要性——為學習者提供接近真實場景的實踐機會,同時設置保護措施,例如監督、明確的限制等。隨著經驗的積累,這些保護措施會逐步減少。在將代理型人工智能系統應用於不同的任務和業務領域時,這種「支持框架」是必不可少的。決策者需要根據多種因素為這些模型構建合適的「支持框架」,例如決策的重要性、錯誤的後果、訓練數據的可靠性、人類監督的程度,以及與這些系統協同工作的人類的經驗水平。
從早期的機械自動化裝置到近年來的對話機器人,科學家和工程師一直夢想著一個未來:人工智能系統能夠智能且獨立地工作和行動。代理型人工智能的最新進展使這一自主化的未來更接近現實。代理型人工智能的潛在價值巨大,它有望為人類勞動力帶來更高的生產力、創新能力和洞察力。然而,風險也同樣存在:偏見、錯誤和不當使用。企業和政府領導者現在儘早採取行動,將有助於為代理型人工智能的發展設定正確的方向,使其益處能夠安全、公平地實現。
關鍵詞:AI
馬克·普爾迪(Mark Purdy)| 文
馬克·普爾迪是Beacon Thought Leadership的聯合創始人兼董事,這是一家專注於內容開發和培訓服務的獨立諮詢公司。
Kimi | 譯 周強 | 編校
本文來自微信公眾號「哈佛商業評論」(ID:hbrchinese),作者:HBR-China,36氪經授權發佈。