Від правил до автономних агентів: як еволюціонувала штучна інтелектуальна система

Штучний інтелект не розвивався за принципом «нова технологія повністю замінила стару». Радше його можливості нашаровувалися. Системи, які колись виконували наперед задані правила або робили вузькі прогнози, тепер доповнюють моделі, здатні створювати контент, а також агенти, які планують, користуються програмними інструментами й діють від імені користувача.

Найпростіше описати цю еволюцію так: передбачати → генерувати → планувати й діяти. Кожен наступний крок розширює сферу застосування ШІ — і збільшує наслідки помилок.

1. Традиційний ШІ: правила, класифікація та прогнози

На ранньому етапі дослідження ШІ значною мірою спиралися на символічне мислення: програмісти описували знання за допомогою правил, а системи перебирали можливі рішення. Показовий приклад — програми для ігор, які оцінювали ходи в межах чітко визначених правил.

Сам термін «штучний інтелект» з’явився 1955 року. Комп’ютерний науковець Джон Маккарті визначив його як «науку й інженерію створення інтелектуальних машин».

Згодом статистичне машинне навчання перенесло частину роботи з написаних людиною правил на пошук закономірностей у даних. Такі системи зазвичай отримують вхідні дані й повертають обмежений результат, наприклад:

• позначають підозрілу банківську операцію;
• оцінюють кредитний ризик;
• прогнозують медичний результат;
• ранжують товари або відео для рекомендацій;
• розпізнають імовірний намір у голосовому запиті.

На практиці це не обов’язково суто «правилові» системи: вони можуть поєднувати правила, статистичні моделі та машинне навчання.

Чому традиційний ШІ досі потрібен

Прогнозні системи особливо ефективні, коли мета чітка, дані релевантні, а вартість різних помилок можна виміряти. Вони швидко обробляють великі обсяги інформації, послідовно застосовують одну процедуру та знаходять закономірності, які людина може не помітити.

Водночас їхня сильна сторона є і головним обмеженням: зазвичай вони створені для конкретного завдання. Модель виявлення шахрайства може оцінити транзакцію, але не обов’язково здатна пояснити положення внутрішньої політики, написати звіт або гнучко відреагувати на незнайому ситуацію. Результат також залежить від якості навчальних даних і від того, що саме система оптимізувала.

Це породжує етичні проблеми у кредитуванні, найманні працівників, страхуванні та медицині. Історичні дані можуть відтворювати суспільні упередження, а непрозорі оцінки — ускладнювати оскарження рішень. Тому відповідальне управління має охоплювати чітко визначену мету, перевірки точності та справедливості для відповідних груп, захист приватності, пояснення результатів і людський контроль у рішеннях із великим впливом. Упередженість, дезінформація та зловживання є ширшими проблемами політики у сфері ШІ, а не лише недоліками чатботів.

2. Генеративний ШІ: від прогнозування міток до створення контенту

Генеративний ШІ змінив запит до системи з «До якої категорії це належить?» на «Створи або перетвори щось відповідно до цієї інструкції». Великі моделі можуть генерувати правдоподібний текст, зображення, аудіо та код. Це дає змогу готувати чернетки відповідей для клієнтів, перекладати, навчати, узагальнювати юридичні матеріали, допомагати з програмуванням і підтримувати творчу роботу.

Генеративні системи скорочують час і витрати на першу версію матеріалу, дають розмовний інтерфейс до складної інформації та допомагають фахівцям працювати з нею у нових форматах. Йдеться не лише про автоматизацію фіксованого рішення: ШІ може доповнювати роботу професіонала.

Головна слабкість: правдоподібність не означає правдивість

Генеративна модель здатна впевнено видати вигадане або неточне твердження, неіснуюче джерело, хибне посилання на закон, медичну рекомендацію чи помилковий фрагмент коду. NIST називає це конфабуляцією — «створенням помилкового або неправдивого контенту, сформульованого впевнено»; у побуті це часто називають галюцинацією.

Тому там, де важлива фактична точність, перевірка є обов’язковою. Серед корисних запобіжників — пошук інформації у надійних джерелах, цитування, структуроване оцінювання, спеціалізовані тести та перевірка кваліфікованою людиною. Плавна й переконлива відповідь — це чернетка або прогноз, а не доказ правильності твердження.

Ширші ризики генеративних систем

Генеративний ШІ також порушує питання захисту даних, інтелектуальної власності, дезінформації та походження результатів. Європейська комісія у рекомендаціях для досліджень наголошує: люди залишаються відповідальними за опубліковану роботу, навіть якщо під час її підготовки допомагав ШІ.

Окрема проблема — освіта. Якщо студенти регулярно передають системі написання текстів, міркування та розв’язання задач, вони можуть отримувати відшліфований результат, але рідше тренувати самі навички. Освітні рекомендації вказують на ризики неточного, упередженого або шкідливого контенту, витоків даних, порушення інтелектуальної власності та академічної доброчесності.

Невдалий результат особливо небезпечний у чутливих розмовах. Системи можуть генерувати мову ненависті, насильницький, сексуальний чи маніпулятивний контент або неправильно реагувати на висловлювання про самоушкодження. NIST відносить до релевантних ризиків небезпечні чи насильницькі рекомендації, проблеми приватності та шкідливу упередженість. У ситуаціях високого ризику ШІ не має замінювати кваліфіковану допомогу та людські процедури захисту. Потрібні надійні відмови від небезпечних запитів, механізми передавання ситуації фахівцю, контроль приватності та зрозумілий шлях до негайної людської підтримки.

3. Агентний ШІ: планування, інструменти та дії

Агентний ШІ додає до моделі цикл виконання дій. Замість одноразової відповіді на запит агент може зрозуміти мету, розбити її на кроки, викликати браузер, середовище виконання коду, поштовий сервіс або API, перевірити результати, змінити план і продовжити роботу.

Стенфорд описує агентний ШІ як автономні або напівавтономні системи, які інтерпретують цілі, вибудовують послідовність дій, користуються інструментами, реагують на зворотний зв’язок і адаптуються для виконання завдання в заданих межах.

Практичну різницю можна побачити на одному прикладі:

• прогнозна система оцінює транзакцію;
• генеративна система готує відповідь про неї;
• агент, якщо має необхідні дозволи, може розслідувати транзакцію, оновити картку справи та надіслати повідомлення.

Прикладом у розробці програмного забезпечення є Jules від Google. Компанія описує його як асинхронного агента для програмування, який інтегрується з репозиторіями, клонує кодову базу у хмарну віртуальну машину та працює над завданням, щоб згодом передати результат на перевірку.

Агенти привабливі тим, що можуть виконувати багатокрокову роботу, а не лише пропонувати наступний крок. Агент для програмування може дослідити помилку, змінити кілька файлів, запустити тести та підготувати запит на внесення змін. Агент у робочому процесі — зібрати інформацію, впорядкувати її та підготувати повідомлення для погодження.

Чому автономність підвищує ризики

Планування не тотожне надійному розумінню. Агент може неправильно інтерпретувати вебсторінку, обрати невдалий план, виконати шкідливу інструкцію або накопичити невелику помилку за багато кроків. За даними Stanford AI Index 2026, успішність агентів у тесті OSWorld — бенчмарку реальних завдань на комп’ютері — зросла з 12% приблизно до 66%. Водночас вони все ще провалюють близько кожної третьої спроби.

Помилка чатбота може залишитися проблемою комунікації. Але агент із доступом до облікових даних, браузера чи платіжних функцій здатен перетворити таку саму помилку на зовнішню дію. Тому управління агентами має охоплювати не лише якість відповіді, а й дозволи, можливість скасування та відповідальність.

Основні ризики безпеки для ШІ-агентів

Найсерйозніші проблеми виникають там, де агент може впливати на системи, гроші, дані або інших людей:

• Несанкціоновані платежі. Агент може вибрати не той товар, перевищити бюджет або піддатися маніпуляції з боку шкідливої вебсторінки.
• Витік приватної інформації та крадіжка даних. Доступ до електронної пошти, файлів, клієнтських записів, програмного коду чи API-ключів створює ризик розголошення, зокрема через prompt injection — приховані інструкції, що намагаються змусити агента порушити початкові правила.
• Пошкодження програм і систем. Агент може додати небезпечний код, змінити конфігурацію, видалити ресурси або розкрити секрети в журналах чи через зовнішні інструменти.
• Розмиття відповідальності. Не завжди очевидно, хто відповідає за наслідки: розробник моделі, творець застосунку, організація-оператор, постачальник інструмента чи користувач.
• Маніпуляції. Постійна розмовна взаємодія може створювати надмірний вплив, особливо на вразливих користувачів або тоді, коли система здається компетентнішою й надійнішою, ніж є насправді.

Яким має бути відповідальне управління

Контроль повинен відповідати можливостям системи та наслідкам її помилки.

Для прогнозного ШІ організаціям варто визначати мету, вимірювати точність і справедливість, захищати персональні дані та надавати можливість пояснити або оскаржити рішення, що мають значний вплив.

Для генеративного ШІ потрібно перевіряти важливі твердження, тестувати систему на конфабуляції та шкідливі результати, контролювати чутливі дані, вирішувати питання походження контенту й інтелектуальної власності та зберігати відповідальність кваліфікованих фахівців за юридичні, медичні, фінансові рішення й рішення щодо безпеки людей.

Для агентів технічні й організаційні запобіжники мають бути ще суворішими:

1. Обмежити сценарій використання. Заздалегідь визначити, що агент може і чого не може робити.
2. Обмежити доступ. Застосовувати принцип мінімально необхідних дозволів, обмежений набір інструментів, ліміти транзакцій і ізольовані середовища.
3. Вимагати погодження на важливих етапах. Фінансові, юридичні, приватнісні та безпекові дії не мають виконуватися без належного схвалення людини.
4. Забезпечити аудит. Вести журнали дій, відстежувати поведінку та призначати відповідальних за інциденти.
5. Тестувати в умовах атаки. Перевіряти стійкість до prompt injection, вилучення даних, шкідливих дій і помилок відновлення до та під час використання системи.
6. Зберігати людський контроль. Люди повинні мати змогу зупинити, скасувати та оскаржити наслідкові дії агента.

Інфокомунікаційне агентство розвитку медіа Сингапуру (IMDA) викладає такий ризик-орієнтований підхід у Model AI Governance Framework for Agentic AI — рамці для організацій, які розробляють агентів самостійно або впроваджують сторонні рішення. Її ключовий урок — автономність потрібно нарощувати поступово: починати з допомоги лише для читання, переходити до дій із низьким ризиком, а незворотні або високоризикові операції залишати за явним погодженням людини.

Куди рухається ШІ

Еволюцію штучного інтелекту краще сприймати не як три повністю окремі епохи, а як стек можливостей, що постійно розширюється. Традиційні системи прогнозують і класифікують. Генеративні — створюють і перетворюють контент. Агентні додають планування, використання інструментів і виконання дій.

Управління має розвиватися з такою самою швидкістю. Точність і справедливість залишаються необхідними, але вже недостатніми. Генеративним системам потрібні перевірка фактів, контроль походження контенту та практики безпеки. Агентам додатково потрібні межі дозволів, контрольні точки перед діями, моніторинг безпеки й чітко визначена відповідальність.

Чим більше ШІ може робити самостійно, тим ретельніше організаціям слід визначати, що саме йому дозволено робити.