В последние годы технология больших языковых моделей быстро развивалась, но большинство существующих агентов ИИ пассивно выполняют инструкции и лишены инициативы. В этой статье представлен новый агент искусственного интеллекта, совместно разработанный Университетом Цинхуа и Face Wall Intelligence. Он может прогнозировать потребности на основе поведения пользователей, активно оказывать помощь и значительно улучшать пользовательский опыт. Агент обучается на основе набора данных под названием ProactiveBench, который записывает различное поведение пользователей и используется для обучения модели вознаграждения, чтобы определить, соответствует ли поведение ИИ человеческим ожиданиям, и в конечном итоге реализовать инициативу ИИ.
В последние годы большие языковые модели, представленные ChatGPT, положили начало новой волне в сфере искусственного интеллекта. Эти мощные языковые модели могут не только понимать человеческие инструкции, но также строить планы, исследовать окружающую среду и использовать инструменты для решения сложных задач, демонстрируя большой потенциал в таких областях, как робототехника, личные помощники и автоматизация процессов.
Однако большинство существующих систем агентов ИИ являются пассивными и требуют четких инструкций человека для выполнения задач. Если вы хотите запланировать встречу, вам придется вручную вводить время и место, и даже участников придется перечислять по одному. Это просто хлопотнее, чем делать это самому!
Представьте, что вы получаете электронное письмо от коллеги с предложением о встрече, а пассивный ИИ-агент ждет, пока вы явно дадите ему указание запланировать встречу. Активный ИИ-агент заметит электронное письмо и заранее запросит встречу. Такая проактивность не только значительно снижает когнитивную нагрузку пользователя, но и выявляет скрытые потребности, которые люди еще не сформулировали.
Чтобы решить проблему слишком пассивности ИИ-помощников, Университет Цинхуа и Wall-Facing Intelligence объединили усилия, чтобы предложить совершенно нового ИИ-агента. Это уже не машина, которая «подчиняется тому, что говорят», но может «предсказывать то, что говорят». неизвестно», прежде чем говорить. Раньше я взял на себя инициативу помочь вам все четко устроить!
Как этот «волшебный» агент ИИ делает это? Секретным оружием является набор данных ProactiveBench! Этот набор данных похож на «энциклопедию», в которой фиксируются различные действия человека, включая информацию, которую вы вводите перед компьютером. по ссылке, и даже контент, который вы скопировали и вставили, четко записан!
Используя этот набор данных, исследователи обучили модель вознаграждения, которая подобна суперкомпьютеру, который «имитирует человеческий мозг» и может определять, соответствует ли поведение ИИ-агента человеческим ожиданиям. Если ИИ-агент работает хорошо, он будет вознагражден, в противном случае с него будут сняты баллы. После многократного обучения агенты ИИ могут предсказывать ваши потребности на основе вашего поведения, как и люди, и активно оказывать помощь, когда она вам нужна.
Например, когда вы получаете электронное письмо от коллеги с предложением встречи, этот «предвидящий» ИИ-агент автоматически определит содержание электронного письма и заранее спросит вас, нужно ли вам запланировать встречу. Если вы согласитесь, он автоматически поможет вам назначить время и место и даже отправит вам приглашения на встречу. Насколько это «умнее», чем сегодняшние ИИ-помощники?
Результаты экспериментов показывают, что агенты искусственного интеллекта, обученные с использованием набора данных ProactiveBench, работают очень хорошо. Например, модель Qwen2-7B-Instruct имеет показатель F1 66,47% в активном оказании помощи, превосходя все модели с открытым и закрытым исходным кодом!
Хотя этот «предсказуемый» ИИ-агент все еще находится на стадии исследования, он вселяет новую надежду на будущий прогресс сотрудничества человека и машины. Я верю, что в ближайшем будущем у нас появится ИИ-помощник, который по-настоящему «понимает вас». Он сможет не только «подчиняться вам», но и активно помогать вам решать различные проблемы, делая вашу жизнь проще и удобнее!
Адрес статьи: https://arxiv.org/pdf/2410.12361.
Этот результат исследования демонстрирует большой потенциал агентов ИИ в развитии проактивных услуг. Применение набора данных ProactiveBench также дает новые идеи для будущего обучения моделей ИИ. Я верю, что с постоянным развитием технологий ИИ-помощники в будущем станут умнее и более чутко реагировать на потребности человека и действительно станут мощным помощником в нашей жизни.