آخرین بروزرسانی در ۲ دی ۱۴۰۴ توسط Dr.Arman
فکر میکردید سال ۲۰۲۵ قرار است همان سالی باشد که بالاخره همه کارهای خستهکننده را به رباتها میسپاریم و خودمان فقط نظارت میکنیم؟ خب، باید بگویم که واقعیت کمی با آن رویاهای شیرین فاصله دارد. حتی غولهایی مثل گوگل و ریپلیت (Replit) هم اعتراف کردهاند که پیادهسازی عاملهای هوش مصنوعی به صورت قابلاعتماد، بسیار دشوارتر از آن چیزی است که در دموهای جذاب یوتیوبی میبینیم. این یک اعتراف صادقانه از دل صنعت است که نشان میدهد چرا هنوز راه زیادی تا «خودکارسازی کامل» در پیش داریم.
چرا سال ۲۰۲۵ آنطور که فکر میکردیم نشد؟
شما احتمالاً اخبار «vibe coding» را شنیدهاید؛ ایدهای که میگوید با هوش مصنوعی و فقط با انتقال حس و حال (Vibe) خود، میتوانید برنامهنویسی کنید. اما در نشست اخیر VB Impact، مدیران گوگل کلود و ریپلیت پرده از حقیقتی برداشتند که شاید برای شیفتگان تکنولوژی کمی تلخ باشد. آنها میگویند با وجود تمام پیشرفتها، توانمندیهای فعلی هنوز به آن نقطهی طلایی نرسیده است. مشکل اصلی کجاست؟ در یک کلام: زیرساختهای قدیمی، دادههای پراکنده و مدلهای حاکمیتی که برای دنیای جدید ساخته نشدهاند.
وقتی با شما درباره عاملهای هوش مصنوعی صحبت میکنیم، منظورمان سیستمهایی است که قرار است به جای ما «تصمیم» بگیرند و «عمل» کنند، نه اینکه فقط متن تولید کنند. اما آمجد مسعد، مدیرعامل ریپلیت، میگوید اکثر پروژههایی که امروز شرکتها به عنوان ایجنت میسازند، در واقع فقط «نمونههای اسباببازی» هستند. آنها در ابتدا هیجانزده میشوند، اما به محض اینکه میخواهند کار را در مقیاس واقعی پیاده کنند، همه چیز به هم میریزد.
مشکل بزرگ: هوش کافی نیست، اعتماد لازم است
شاید فکر کنید مشکل ایجنتها این است که به اندازه کافی باهوش نیستند، اما مسعد معتقد است مسئله اصلی «قابلیت اطمینان» و «یکپارچگی» است. تصور کنید شما یک دستیار دارید که فوقالعاده باهوش است اما هر از گاهی بدون دلیل، تمام پروندههای شرکت را به سطل آشغال میاندازد! آیا به او کار میسپارید؟ قطعاً نه. عاملهای هوش مصنوعی زمانی که برای مدت طولانی اجرا میشوند، دچار خطاهای تجمعی میشوند؛ یعنی یک اشتباه کوچک در دقیقه اول، در ساعت دهم به یک فاجعه تبدیل میشود.
از طرفی، دادههای شرکتها معمولاً «کثیف» هستند. دادهها در پوشههای مختلف، با فرمتهای متفاوت و در مکانهای پراکنده ذخیره شدهاند. مهمتر از آن، بسیاری از فرآیندهای کاری ما «نانوشته» هستند. شما کارهایی انجام میدهید که در هیچ دستورالعملی ثبت نشده، اما برای پیشبرد کار ضروری است. کدگذاری این رفتارهای انسانی در دل یک ایجنت، چالش بزرگی است که فعلاً ابزارهای لازم برای حل آن را نداریم.
داستان یک اشتباه بزرگ در ریپلیت
بگذارید یک داستان واقعی برایتان بگویم تا عمق ماجرا را درک کنید. خودِ شرکت ریپلیت که پیشرو در این حوزه است، امسال با یک چالش جدی روبرو شد. در یک اجرای آزمایشی، ایجنت هوشمند آنها به اشتباه کل پایگاه داده کد (Codebase) یک شرکت را پاک کرد! آمجد مسعد با شجاعت اعتراف کرد که «ابزارها هنوز به اندازه کافی بالغ نشده بودند». این حادثه باعث شد آنها به کلی استراتژی خود را تغییر دهند و محیط توسعه را از محیط اجرا جدا کنند.
این درس بزرگی برای شماست: اگر میخواهید از عاملهای هوش مصنوعی استفاده کنید، باید به فکر تکنیکهایی مثل «تست در حلقه» (testing-in-the-loop) و اجرای تاییدشده باشید. یعنی همیشه باید یک انسان یا یک سیستم نظارتی سفت و سخت بر کار ایجنت نظارت کند. ریپلیت در نسخه جدید ایجنت خود، این قابلیتها را اضافه کرده و حالا ایجنتهایشان میتوانند تا ۲۰۰ دقیقه و گاهی تا ۲۰ ساعت به طور مداوم کار کنند، اما هنوز هم راه درازی در پیش است.
صبر ایوب برای یک خروجی هوشمند
یکی دیگر از گلایههای کاربران که شاید شما هم تجربه کرده باشید، زمان طولانی انتظار است. وقتی یک دستور (Prompt) سنگین به ایجنت میدهید، ممکن است ۲۰ دقیقه یا بیشتر طول بکشد تا خروجی را ببینید. در دنیای سریع امروز، این یک نقطه ضعف بزرگ است. کاربران دوست دارند در یک «حلقه خلاقانه» باشند؛ یعنی همزمان که ایجنت کار میکند، آنها هم بتوانند طرح را اصلاح کنند و دستورات جدید بدهند.
راهکار پیشنهادی مسعد برای این مشکل، «موازیسازی» است. یعنی به جای اینکه یک ایجنت بزرگ داشته باشیم، چندین حلقه ایجنت کوچک ایجاد کنیم که هر کدام روی یک ویژگی مستقل کار کنند و شما همزمان بتوانید کارهای خلاقانه خود را انجام دهید. این یعنی تغییر از «یک ربات برای همه کارها» به «ارتشی از رباتهای کوچک برای کارهای خاص».
تضاد فرهنگی: دنیای احتمالات در برابر دنیای قطعیتها
مایک کلارک، مدیر توسعه محصول در گوگل کلود، به نکتهای اشاره میکند که شاید کمتر به آن توجه کرده باشیم: چالش فرهنگی. سازمانهای سنتی بر اساس فرآیندهای «قطعی» (Deterministic) ساخته شدهاند؛ یعنی اگر الف را انجام دهی، همیشه ب اتفاق میافتد. اما عاملهای هوش مصنوعی بر اساس «احتمالات» (Probabilistic) کار میکنند. آنها ممکن است امروز یک کار را عالی انجام دهند و فردا با همان دستور، نتیجهی متفاوتی بگیرند.
کلارک میگوید: «ما هنوز نمیدانیم چطور باید درباره ایجنتها فکر کنیم.» شرکتهایی که در این مسیر موفق بودهاند، معمولاً از رویکردهای «پایین به بالا» استفاده کردهاند؛ یعنی با ابزارهای ساده و بدون کدنویسی (No-code) شروع کردهاند و به تدریج آن را به ایجنتهای بزرگتر تبدیل کردهاند. فعلاً موفقترین پیادهسازیها آنهایی هستند که دامنه کارشان بسیار محدود، دقیق و تحت نظارت شدید انسانی است.
امنیت در دنیای «بدون حصار»
یکی از پیچیدهترین بخشهای این پازل، امنیت است. در دنیای سنتی، ما دور منابع خود حصار میکشیم. اما یک ایجنت برای اینکه بتواند بهترین تصمیم را بگیرد، نیاز دارد به منابع مختلف دسترسی داشته باشد. اینجاست که مدلهای امنیتی قدیمی شکست میخورند. کلارک میپرسد: «در جهانی که دیگر مرزهای سنتی وجود ندارد، مفهوم حداقل دسترسی (Least Privilege) چیست؟»
بسیاری از فرآیندهای حاکمیتی فعلی ما، ریشه در دورانی دارند که نامهها با ماشینتحریر در سه نسخه تایپ میشدند! مایک کلارک به شوخی میگوید که اگر به ریشه برخی قوانین شرکتتان نگاه کنید، به دوران ماشینهای تحریر الکتریکی IBM میرسید. بدیهی است که آن قوانین نمیتوانند امنیت یک عامل هوش مصنوعی را که با سرعت نور تصمیم میگیرد، تامین کنند. ما به یک بازنگری کلی در مدلهای تهدید و حاکمیت داده نیاز داریم.
چگونه از ایجنتها به درستی استفاده کنیم؟
اگر شما هم به عنوان یک عاشق هوش مصنوعی میخواهید وارد این دنیا شوید، چند توصیه عملی بر اساس تجربه گوگل و ریپلیت برایتان دارم:
- از کوچک شروع کنید: به جای اینکه بخواهید کل بخش فروش را خودکار کنید، از ایجنتی شروع کنید که فقط ایمیلهای تکراری را دستهبندی میکند.
- نظارت انسانی را حذف نکنید: همیشه یک «انسان در حلقه» داشته باشید تا خروجیهای ایجنت را تایید کند.
- دادههایتان را مرتب کنید: ایجنت هوشمند روی دادههای نامنظم، فقط با سرعت بیشتری اشتباه میکند!
- صبور باشید: سال ۲۰۲۵ سالِ «نمونههای اولیه» و یادگیری است، نه سالِ جایگزینی کامل انسانها.
جمعبندی: آینده هنوز روشن است، اما واقعیتر
در نهایت، باید گفت که اعتراف گوگل و ریپلیت به دشواریهای این مسیر، نشانه ضعف نیست، بلکه نشانه بلوغ صنعت است. ما از مرحله «تبلیغات اغراقآمیز» وارد مرحله «اجرای سخت و واقعی» شدهایم. عاملهای هوش مصنوعی قطعاً آینده دنیای کار را تغییر خواهند داد، اما این تغییر تدریجی و با درس گرفتن از اشتباهات بزرگی مثل پاک شدن پایگاه دادهها رخ خواهد داد.
شما به عنوان کسی که این مسیر را دنبال میکند، باید بدانید که برنده کسی نیست که سریعترین ایجنت را میسازد، بلکه کسی است که قابلاعتمادترین سیستم را طراحی میکند. آیا شما حاضر هستید کنترل بخشی از زندگی یا کارتان را به یک ایجنت بسپرید؟ یا هنوز ترجیح میدهید دستتان روی ترمز باشد؟ به نظر میرسد فعلاً، نگه داشتن دست روی ترمز، هوشمندانهترین کار ممکن است.
منبع:
https://venturebeat.com/orchestration/even-google-and-replit-struggle-to-deploy-ai-agents-reliably-heres-why
مطالب مرتبط