AI начал самостоятельно действовать, Anthropic объясняет: как человеку оценить, насколько хорошо он справляется?

За последние десять лет мы привыкли измерять прогресс искусственного интеллекта с помощью вопроса «насколько точно он отвечает»: задаем модели вопрос, сравниваем ответ с эталоном, выставляем оценку — и всё ясно. Но эта логика быстро теряет свою актуальность. Потому что роль ИИ уже изменилась — он больше не просто пассивный инструмент для ответов, а становится активным участником, который «сам делает». От автоматического планирования маршрутов и вызова внешних инструментов до последовательного принятия нескольких решений в сложных задачах — новое поколение ИИ постепенно берет на себя рабочие процессы, ранее выполнявшиеся человеком.

Мир без единого правильного ответа: почему экзамены больше не работают

Возникает вопрос: если ИИ не просто генерирует один ответ, а выполняет целое задание, можем ли мы по-прежнему оценивать его по стандартам «правильно — неправильно»? Когда задача не имеет единственного решения, а ИИ может достигать цели «не в рамках ожиданий, но более эффективно», традиционные методы оценки могут ошибочно считать успехом неудачу. Это — не только техническая деталь, а системная проблема — способ оценки определяет, научится ли ИИ решать задачи или только подчиняться правилам.

Фокус оценки смещается с результата на процесс

Чтобы решить эту проблему, исследовательское сообщество в последние годы пришло к единому мнению: оценка ИИ должна основываться не только на конечном результате, а на том, «как он это сделал». В новых исследованиях и практическом опыте акцент постепенно смещается с одного правильного ответа на весь процесс — как ИИ понимает задачу, как разбивает её на шаги, когда вызывает инструменты, умеет ли корректировать стратегию при изменении окружения. Иными словами, ИИ больше не просто студент, которому ставят оценки, а скорее помощник, выполняющий задание, а система оценки должна уметь определить, действительно ли он движется к правильной цели, а не просто выполняет инструкции. Такой сдвиг означает, что «оценка» сама по себе становится ключевым барьером для безопасного внедрения ИИ в реальную практику.

Эксперимент с ИИ — это по сути акт действия

В таком контексте исследовательские команды, включая Anthropic, начали рассматривать «эксперимент с ИИ» как полноценное действие, а не просто один вопрос. На практике исследователи разрабатывают сценарии задач, требующих многократных решений и взаимодействия с инструментами, и заставляют ИИ выполнять их полностью самостоятельно, фиксируя каждое его решение, каждое действие и корректировку стратегии. Этот процесс похож на полностью записанный практический экзамен.

Истинная оценка происходит после завершения задания

Система оценки просматривает полный журнал действий ИИ, чтобы определить, достиг ли он «настоящей цели», а не просто следовал заранее заданному сценарию. Чтобы избежать ошибок, оценка обычно сочетает несколько методов: автоматические правила для части задач, требующих понимания смысла и стратегии — с помощью другого модели, а при необходимости — привлечение экспертов для калибровки. Такой дизайн помогает учитывать реальную ситуацию, когда решения ИИ начинают быть более гибкими и креативными, чем изначально задумано человеком, и система оценки должна уметь понять, что «успех» может иметь разные проявления.

Оценка — не линейка, а формирование поведения ИИ

Но и сама система оценки содержит риски. Потому что она одновременно обучает ИИ тому, «каким он должен стать». Если слишком сильно акцентировать на соблюдении процедур, ИИ может научиться длинным, но безопасным решениям; если же оценивать только по результату, не учитывая процесс, — система может начать искать лазейки, идти короткими путями или применять стратегии, неприемлемые для человека. Оценка никогда не бывает нейтральной мерой, а скорее — скрытым ценностным ориентиром. И если этот ориентир сбиться, ИИ рискует оказаться в состоянии «высокий балл, но неконтролируемое поведение».

Ошибочная оптимизация: ИИ не становится глупее, а учится делать ошибки лучше

Это одна из причин, почему исследователи в последние годы особенно остро следят за проблемой «ошибочной оптимизации»: когда модель постоянно усиливается на неправильных целях, она не теряет умения, а наоборот — становится лучше делать неправильные вещи. Такие искажения зачастую не проявляются сразу, а становятся заметными только после внедрения ИИ в реальный мир, когда он берет на себя больше ответственности. Тогда проблема уже не только в качестве продукта, а в безопасности, ответственности и доверии.

Почему это не только вопрос инженеров

Для обычных людей оценка ИИ может казаться технической деталью внутри инженерных команд, но на самом деле она влияет на то, станем ли мы в будущем зависеть от «казалось бы умной, но обученной неправильно системы». Когда ИИ начинает планировать маршруты, фильтровать информацию, выполнять сделки и даже вмешиваться в общественные и личные решения, способы оценки его «качества» перестают быть просто вопросом ранжирования моделей. Они становятся основой надежности, предсказуемости и доверия. ИИ может стать надежным помощником или лишь черным ящиком, подчиняющимся правилам, — и эта разница закладывается в стандартах оценки уже на этапе их формирования. Поэтому, когда ИИ начинает самостоятельно действовать, вопрос его оценки перестает быть внутренней проблемой технологического сектора и становится общественным вопросом, который невозможно игнорировать.

Эта статья «ИИ начал самостоятельно действовать»: как человек должен оценивать его работу? впервые опубликована на ABMedia.