Agenții AI promițători, dar limita matematică care îi poate opri

De câteva luni, ideea de „agenți AI” a devenit subiect de discuție intensă în tehnologii. Acești asistenți digitali, capabili să răspundă la întrebări și să gestioneze sarcini complexe în mai mulți pași, au fost priviți de industrie ca următorul pas spre autonomie. În teorie, nu doar că pot îndeplini sarcini, ci o pot face singuri, planificând, verificând și corectând singuri evoluția unui proiect, fără intervenția umană. Dar, dincolo de promisiuni, apar și semnale de alarmă care întăresc ideea că evoluția acestor agenți s-ar putea lovi de un plafon matematic insurmontabil.

Studiu care redefinește limitele agenților AI

Recent, un studiu atribuit cercetătorilor Vishal Sikka și Varin Sikka a adus în discuție un fapt aproape imposibil de ignorat: există o limită matematică care împiedică modelele de tip LLM (large language models) să trateze în mod fiabil sarcini extrem de complexe, mai ales cele înlănțuite în mai mulți pași. Pe scurt, aceste modele nu pot procesa în mod sigur și complet calcule dincolo de un anumit prag, ceea ce poate duce la erori chiar și în cele mai simple explozii de sarcini. Problema devine acută în cazul agenților AI, pentru că aceștia sunt construiți ca sisteme complexe, ce trebuie să planifice, execută, verifică și ajustează în mod continuu.

Concluzia importantă a studiului este că, odată ce complexitatea depășește această barieră matematică, modelul nu mai poate verifica sau corecta propriile erori cu fiabilitate. În practică, acest lucru poate duce la rezultate plauzibile, dar false, sau incomplet, într-o companie în care agenții AI devin tot mai folosiți pentru sarcini precum administrarea sistemelor, executarea de tranzacții sau gestionarea infrastructurii informatice. „Există sarcini care cer o formă de calcul mai complexă decât poate ‘înghiți’ un LLM într-o singură rulare, iar când treci de prag, modelul fie nu mai finalizează corect, fie finalizează cu greșeli greu de detectat”, explică cercetătorii.

Vulnerabilitățile agenților AI: de la greșeli ocazionale la riscuri majore

Diferența dintre un chatbot obișnuit și un agent AI cu „autonomie” este, în esență, mărimea răspunderii. În timp ce un chatbot poate greși sau se poate opri, un agent AI acționează în mod direct. Dacă pornește de la o presupunere incorectă, riscă să urmeze un plan greșit, pe care îl va executa coerent, prezentând ulterior un raport aparent convingător. Problema este că încrederea în tonul sigur și convingător poate duce la situații periculoase, mai ales dacă astfel de agenți decid să modifice sau să ștergă informații importante sau să inițieze acțiuni ireversibile.

Un alt factor de risc este acumularea erorilor. În sarcinile în care fiecare etapă depinde de cele anterioare, o greșeală la început poate avea consecințe catastrofale mai târziu. Dacă un agent AI folosește memorie internă, pierderea chiar și a unor detalii minore poate amplifica greșelile, lucru vizibil în scenarii în care, de exemplu, trebuie comparate oferte, extrase date sau aplicate reguli. La început pare o abordare solidă, însă pe măsură ce operațiunea avansează, laptele se sourcează, iar rezultatele pot deveni complet deformatate.

Un alt aspect de care nu trebuie trecut cu vederea este aspectul psihologic. Agenții AI sunt promovați de industrie ca muncitori autonomi și de încredere, iar această discursie îi face să pară fiabili și siguri, chiar dacă, în realitate, riscurile lor sunt încă semnificative. În practică, iarba de pe teren este alta: delegarea sarcinilor mari unui sistem complet autonom poate duce la eroare, dacă nu sunt imposibil de detectat sau corectat în timp util.

Viitorul nu va fi niciodată complet autonom, cel puțin nu în forma în care ne imaginăm acum

Contextul din industrie sugerează că, cel puțin pentru moment, agenții AI vor rămâne sisteme semi-autonome, cu limite clare de performanță. În loc să ne bazăm pe ideea unei autonomie totale, specialiștii pledează pentru integrarea unor mecanisme solide de verificare formală și control. În programare, această abordare presupune teste automate, reguli stricte și validări riguroase, în vreme ce în matematică și logică, verificarea formală devine tot mai folosită pentru a preveni minciunile funcționale ale modelor.

Dacă ne gândim la realitatea actuală, cele mai solide aplicații ale agenților AI vor fi cele în care pot demonstra în mod clar și verificabil corectitudinea rezultatelor. Departe de hype-ul general, asta înseamnă că tehnologia va evolua mai degrabă prin limitarea domeniilor de aplicare și crearea unor sisteme cu control strict, decât prin lansarea unor entități autonome totale. În rândul final, adevărul pare să fie că, pentru anumite sarcini, agenții AI trebuie tratați cu precauție — asemeni unor colegi noi, cu sarcini bine definite și puncte de control, pentru a evita greșelile mari și consecințele nedorite.