Эпоха разумных помощников: от платформ к пользователю

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к цифровым сервисам ставит во главу угла не оптимизацию платформ, а потребности пользователей, наделяя их интеллектуальными агентами для управления данными и достижения целей.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В рамках исследования предложена конвейерная архитектура совместной работы периферии и облака, ориентированная на построение агентов, способных к адаптации и эффективной обработке данных непосредственно у пользователя.

В статье рассматривается переход от платформо-центричной модели к парадигме пользовательского интеллекта, основанной на LLM-агентах, конфиденциальности данных и распределенных вычислениях.

Современные цифровые сервисы, несмотря на стремительное развитие, зачастую оптимизируются под платформенные метрики, игнорируя истинные потребности пользователей. В работе, озаглавленной ‘The Next Paradigm Is User-Centric Agent, Not Platform-Centric Service’, авторы утверждают, что будущее за пользовательски-ориентированными агентами, ставящими во главу угла приватность и контроль над данными. Данный подход предполагает создание интеллектуальных помощников, способных выполнять поставленные задачи, не противоречащие интересам пользователя. Сможем ли мы построить экосистему, в которой искусственный интеллект действительно служит человеку, а не платформе?

За гранью платформоцентричности: Необходимость интеллекта, ориентированного на пользователя

Современные системы искусственного интеллекта зачастую функционируют в рамках “платформоцентричной” модели, где приоритет отдается целям платформы, а не индивидуальным потребностям пользователей и защите их личных данных. Вместо того чтобы адаптироваться к уникальным предпочтениям каждого человека, алгоритмы оптимизируются для увеличения вовлеченности, сбора данных и максимизации прибыли платформы. Это приводит к ситуации, когда пользовательский опыт формируется не на основе реальных потребностей, а под влиянием коммерческих интересов, что порождает опасения относительно конфиденциальности, предвзятости и отсутствия контроля над собственными данными. Подобный подход создает дисбаланс между поставщиками услуг и пользователями, ограничивая возможности истинной персонализации и автономии.

Современные системы искусственного интеллекта часто создают внутренние противоречия между поставщиками услуг и пользователями. В стремлении к максимизации прибыли или оптимизации платформы, алгоритмы могут игнорировать индивидуальные предпочтения и потребности, что приводит к нерелевантным рекомендациям или навязчивой рекламе. Такая ориентированность на платформу, а не на пользователя, ограничивает возможности действительно глубокой персонализации и контроля над данными, лишая людей ощущения автономии и доверия к технологиям. В результате, пользователи сталкиваются с ощущением, что их данные используются не в их интересах, а для достижения целей сервиса, что подрывает ценность предлагаемых услуг и препятствует широкому распространению интеллектуальных систем.

Необходимость перехода к модели “пользователь-ориентированного интеллекта” становится все более очевидной, поскольку она предполагает наделение пользователей полным контролем над своими данными и взаимодействием с искусственным интеллектом. В отличие от существующей платформо-центричной парадигмы, где приоритеты поставщика услуг часто вступают в конфликт с интересами пользователя, новый подход направлен на максимальную персонализацию и защиту конфиденциальности. Однако, несмотря на теоретическую обоснованность и перспективность данной концепции, текущие исследования указывают на отсутствие четкой количественной оценки ее эффективности и практической реализуемости. Необходимы дальнейшие разработки и экспериментальные подтверждения, чтобы продемонстрировать реальные преимущества пользователь-ориентированного интеллекта и преодолеть существующие ограничения.

Оптимизация, ориентированная на платформу, принципиально противоречит целям пользователя, создавая конфликт интересов.

Архитектура управляемого пользователем агента: Основные компоненты

В основе пользовательского интеллекта лежит концепция “агента, управляемого пользователем” — персонализированного ИИ, действующего от имени пользователя и ориентированного на достижение его целей. Этот агент не является автономной системой, а функционирует как прокси, принимая решения и выполняя действия в соответствии с предпочтениями и задачами, определенными пользователем. Ключевым аспектом является приоритизация целей пользователя над внутренними оптимизациями или предустановленными алгоритмами, обеспечивая максимальную релевантность и соответствие действий ожиданиям пользователя. Функциональность агента обеспечивается анализом контекста, пониманием намерений и адаптацией к изменяющимся условиям, что позволяет ему эффективно решать поставленные задачи в различных областях.

Эффективная работа агента, управляемого пользователем, напрямую зависит от точного представления намерений пользователя и способности соблюдать установленные ограничения. Представление намерений включает в себя структурированное кодирование целей и предпочтений пользователя, позволяющее агенту интерпретировать запросы и предвидеть потребности. Ограничения, представленные в виде кратких сводок (constraint summaries), определяют допустимые действия агента, предотвращая нежелательные или несанкционированные операции. Соблюдение этих ограничений критически важно для обеспечения безопасности, конфиденциальности и соответствия нормативным требованиям, а также для поддержания доверия пользователя к системе.

Агент, управляемый пользователем, расширяет свои возможности и осведомленность за счет использования как системных агентов, так и агентов сервисного уровня. Системные агенты обеспечивают доступ к основным функциям операционной системы и аппаратным ресурсам, позволяя агенту взаимодействовать с локальной средой. Агенты сервисного уровня, в свою очередь, предоставляют доступ к внешним сервисам и API, таким как поисковые системы, базы данных и облачные приложения, расширяя возможности агента за пределы локальной среды и обеспечивая доступ к информации и функциональности из различных источников. Взаимодействие между этими типами агентов позволяет пользователю делегировать сложные задачи и автоматизировать рабочие процессы, охватывающие широкий спектр доменов.

Конвейер «устройство-облако»: Обеспечение бесшовного интеллекта

Конвейер «устройство-облако» является ключевым элементом для предоставления пользовательского интеллекта, объединяя преимущества обработки данных непосредственно на устройстве — повышенную конфиденциальность и оперативность — с масштабируемостью и вычислительной мощностью облачных ресурсов. Такая архитектура позволяет выполнять первичный анализ и фильтрацию данных локально, снижая задержки и обеспечивая защиту персональной информации, в то время как более сложные задачи, требующие больших объемов данных и ресурсов, выполняются в облаке. Это разделение позволяет оптимизировать производительность системы и обеспечить баланс между конфиденциальностью, скоростью обработки и возможностями анализа.

Конвейер взаимодействия устройства и облака использует контекстно-зависимые рассуждения и адаптивную модуляцию стратегий для обеспечения релевантных и персонализированных ответов. Контекстно-зависимые рассуждения подразумевают анализ данных, полученных от устройства и из облака, включая информацию о пользователе, окружающей среде и предыдущих взаимодействиях, для формирования понимания текущей ситуации. Адаптивная модуляция стратегий позволяет системе динамически изменять подход к решению задачи в зависимости от контекста, оптимизируя ответы для конкретного пользователя и ситуации, что повышает точность и эффективность взаимодействия.

В рамках конвейера «устройство-облако» генерация объяснений играет ключевую роль в повышении доверия и прозрачности взаимодействия с пользователем. Обеспечение возможности понимания процесса принятия решений агентом достигается за счет предоставления информации о факторах, повлиявших на конкретный вывод или действие. Это включает в себя не только указание на входные данные, но и объяснение логики, применённой для их обработки и формирования ответа. Такая функциональность позволяет пользователям оценить обоснованность действий агента и повышает уверенность в его надёжности и предсказуемости, что особенно важно в критически важных приложениях.

Оптимизация данных для систем, ориентированных на пользователя

Современные модели искусственного интеллекта, как правило, требуют огромных объемов данных для эффективной работы, что обуславливает так называемую “платформо-центричную” парадигму. В рамках данной парадигмы, ключевым фактором успеха становится накопление и обработка колоссальных массивов информации, зачастую без должного внимания к индивидуальным потребностям пользователей. Эта зависимость от больших данных не только увеличивает вычислительные затраты и требования к инфраструктуре, но и создает потенциальные риски, связанные с конфиденциальностью и безопасностью персональных данных. В результате, возникает необходимость в разработке новых подходов к обучению моделей, позволяющих достигать высокой точности при использовании более компактных и релевантных наборов данных, что является основой для создания действительно пользователь-ориентированных интеллектуальных систем.

Для поддержки интеллектуальных систем, ориентированных на пользователя, применяются передовые методы оптимизации данных. К ним относятся сжатие данных, позволяющее уменьшить объём хранимой информации без существенной потери качества; оценка данных, направленная на выявление и исключение нерелевантных или ошибочных элементов; токенизация элементов, представляющая собой разбиение сложных объектов на более простые и управляемые фрагменты; и, наконец, генерация данных, позволяющая искусственно расширить доступный набор информации. Комплексное применение этих технологий способствует не только снижению затрат на хранение и обработку данных, но и значительно повышает их полезность и применимость в задачах, требующих персонализированного подхода и высокой эффективности.

Многоцелевое выравнивание данных становится ключевым аспектом современных интеллектуальных систем, поскольку оптимизация данных не должна ограничиваться исключительно повышением точности моделей. Данный подход предполагает одновременный учет таких важных параметров, как конфиденциальность пользовательских данных, справедливость алгоритмов и эффективность использования ресурсов. Вместо слепой гонки за максимальной производительностью, системы стремятся к сбалансированному решению, где точность является лишь одним из критериев. Это достигается за счет применения специализированных алгоритмов и метрик, позволяющих оценить и оптимизировать данные по нескольким направлениям одновременно, обеспечивая тем самым создание более надежных, этичных и экономичных интеллектуальных систем, ориентированных на пользователя.

Будущее персонализированного и приватного интеллекта

Концепция “ориентированного на пользователя интеллекта” открывает широкие перспективы для создания персонализированных взаимодействий и проактивной помощи. В отличие от традиционных систем, которые часто сосредотачиваются на сборе и анализе данных, данный подход ставит во главу угла потребности и контроль пользователя. Это означает, что искусственный интеллект адаптируется к индивидуальным предпочтениям, обучается на основе личного опыта и предоставляет помощь, предвосхищающую запросы. Вместо пассивного реагирования на команды, система активно предлагает релевантную информацию и решения, значительно повышая эффективность и удобство использования. Такой подход позволяет не просто автоматизировать задачи, но и создавать интеллектуальных помощников, которые действительно понимают и поддерживают пользователя в различных аспектах жизни.

Внедрение интеллекта непосредственно на устройствах открывает новую эру конфиденциальности и мгновенной реакции. Вместо отправки данных на удаленные серверы для обработки, вычисления происходят локально, на самом устройстве пользователя. Это не только значительно снижает риски, связанные с утечкой персональной информации, но и обеспечивает практически мгновенный отклик системы, поскольку исключается задержка, связанная с передачей данных и сетевыми колебаниями. Такой подход позволяет искусственному интеллекту функционировать незаметно, в фоновом режиме, адаптируясь к потребностям пользователя без постоянного подключения к интернету и с повышенной степенью защиты личных данных. В результате, пользователь получает более персонализированный и отзывчивый опыт, сохраняя полный контроль над своей информацией.

Происходит фундаментальное переосмысление ландшафта искусственного интеллекта, смещение акцента с всеобщей добычи данных на расширение возможностей отдельного пользователя. Ранее преобладающая модель, ориентированная на централизованный сбор и анализ информации, постепенно уступает место технологиям, позволяющим обрабатывать данные непосредственно на устройстве пользователя, что повышает конфиденциальность и оперативность работы. Несмотря на то, что данное исследование на данный момент не содержит конкретных количественных данных, подтверждающих столь значительное изменение парадигмы, наблюдаемая тенденция указывает на перспективный переход к более персонализированному и контролируемому пользователем опыту взаимодействия с искусственным интеллектом. Этот сдвиг предполагает, что в будущем ИИ станет инструментом, усиливающим возможности человека, а не просто источником информации.

Статья справедливо указывает на неизбежный переход от платформо-центричной модели к интеллекту, ориентированному на пользователя. Разработчики всегда стремятся к оптимизации процессов, но зачастую забывают, что конечная цель — удовлетворение потребностей пользователя, а не наращивание метрик платформы. Как заметил Пол Эрдёш: «Математика — это искусство открывать закономерности, которые уже существуют». В данном случае, закономерность проста: долгосрочный успех определяется не технологической сложностью, а полезностью для человека. Иллюзия контроля над данными и процессами на стороне платформы рано или поздно развеется, уступая место необходимости предоставления пользователю реальных инструментов управления и приватности. Очевидно, что в погоне за инновациями легко потерять из виду базовые принципы.

Что дальше?

Предложенный здесь сдвиг парадигмы — от платформо-центричности к интеллекту, ориентированному на пользователя — звучит неплохо в теории. Однако, опыт подсказывает: любая “революция” неизбежно превращается в технический долг. Вполне вероятно, что эти самые “агенты”, призванные служить интересам пользователя, быстро станут ещё одним слоем абстракции, требующим обслуживания, и источником новых точек отказа. Если система стабильно падает, значит, она хотя бы последовательна.

Особого внимания заслуживает вопрос управления. Утверждается, что пользователь должен контролировать свои данные. Прекрасно. Но кто будет контролировать агентов? И кто будет нести ответственность за их действия? Вероятно, опять же, тот самый пользователь, который даже условия лицензионного соглашения прокручивать не станет. Мы не пишем код — мы просто оставляем комментарии будущим археологам, пытающимся понять, зачем всё это было нужно.

В конечном итоге, всё сведётся к оптимизации. Оптимизации не под нужды пользователя, а под метрики, которые легко измерить и которыми можно похвастаться перед инвесторами. “Cloud-native” — это, по сути, то же самое, только дороже. И пока кто-то будет заниматься построением идеальных агентов, система продолжит эволюционировать в сторону ещё большей централизации и контроля. Что, впрочем, вполне предсказуемо.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.15682.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-18 10:44