Οι AI agents παρουσιάζονται ως το επόμενο βήμα στην αυτοματοποίηση, με υποσχέσεις ότι μπορούν να αναλάβουν σύνθετες εργασίες χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Ωστόσο, όταν μπαίνουν στη διαδικασία να λύσουν μαθηματικά προβλήματα ή να εκτελέσουν λογικές ακολουθίες πολλών βημάτων, τα αποτελέσματα συχνά δεν είναι αξιόπιστα.
Το πρόβλημα δεν είναι τα μαθηματικά, αλλά η διαδικασία
Τα σύγχρονα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης έχουν αποδείξει ότι μπορούν να απαντούν σωστά σε μεμονωμένα μαθηματικά ερωτήματα. Το ζήτημα προκύπτει όταν ένας AI agent καλείται να «σχεδιάσει» και να εκτελέσει μια ακολουθία ενεργειών, όπου κάθε βήμα βασίζεται στο προηγούμενο. Εκεί, τα λάθη δεν συσσωρεύονται απλώς· πολλαπλασιάζονται.
Σε δοκιμές με πράξεις που απαιτούν συνεχή έλεγχο και προσαρμογή, οι agents συχνά χάνουν το νήμα, αγνοούν ενδιάμεσα αποτελέσματα ή επαναλαμβάνουν λανθασμένες παραδοχές. Το αποτέλεσμα είναι λύσεις που φαίνονται πειστικές, αλλά αριθμητικά δεν στέκουν.
Γιατί οι AI agents δυσκολεύονται
Ο βασικός λόγος είναι ότι τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα δεν «σκέφτονται» με μαθηματική έννοια. Παράγουν την πιο πιθανή συνέχεια ενός κειμένου, όχι απαραίτητα τη σωστή λύση. Όταν αυτό συνδυάζεται με αυτονομία, ο agent μπορεί να πάρει μια λάθος απόφαση στην αρχή και να τη θεωρεί σωστή μέχρι το τέλος της διαδικασίας.
Επιπλέον, οι μηχανισμοί ελέγχου σφαλμάτων παραμένουν περιορισμένοι. Ένας άνθρωπος θα επανεξέταζε ένα αποτέλεσμα που δεν ταιριάζει λογικά. Ένας AI agent, αντίθετα, τείνει να συνεχίζει χωρίς αμφισβήτηση, εφόσον το ενδιάμεσο βήμα «ταιριάζει» γλωσσικά.
Επιπτώσεις στην πράξη
Το πρόβλημα δεν είναι θεωρητικό. Σε εφαρμογές όπως οικονομικοί υπολογισμοί, ανάλυση δεδομένων ή αυτοματοποιημένες αποφάσεις, ένα μικρό μαθηματικό λάθος μπορεί να οδηγήσει σε λανθασμένα συμπεράσματα. Αυτό περιορίζει τη χρησιμότητα των AI agents σε περιβάλλοντα όπου η ακρίβεια είναι κρίσιμη.
Για τον λόγο αυτό, πολλές εταιρείες εξακολουθούν να χρησιμοποιούν τους agents περισσότερο ως βοηθητικά εργαλεία και λιγότερο ως πλήρως αυτόνομα συστήματα.
Τι μπορεί να βελτιωθεί
Οι ερευνητές στρέφονται σε υβριδικές προσεγγίσεις, όπου τα γλωσσικά μοντέλα συνεργάζονται με εξειδικευμένες μαθηματικές μηχανές ή συστήματα επαλήθευσης. Στόχος είναι κάθε βήμα να ελέγχεται πριν προχωρήσει το επόμενο, μειώνοντας την πιθανότητα αλυσιδωτών σφαλμάτων.
Συμπέρασμα
Οι AI agents έχουν σαφές δυναμικό, αλλά όταν πρόκειται για μαθηματικά και πολυβηματική λογική, οι αδυναμίες τους παραμένουν εμφανείς. Μέχρι να υπάρξουν αξιόπιστοι μηχανισμοί ελέγχου και επαλήθευσης, η ανθρώπινη επίβλεψη εξακολουθεί να είναι απαραίτητη.
ΣΥΖΗΤΗΣΗ
Προσθήκη σχόλιου