ガートナーのアナリストは、一部の非倫理的なベンダーが「エージェントウォッシング」として知られているものに參加している成長(zhǎng)傾向を強(qiáng)調(diào)しています。エージェントであると主張する數(shù)千のAI製品のうち、実際に基準(zhǔn)を満たしているのは130人だけです。

エージェントAIは、多くの場(chǎng)合、人工知能の未來として促進(jìn)されます。単にコンテンツ（ChatGPTなど）を処理および生成する従來のシステムとは異なり、真のエージェントはアクションを自律的に実行できます。

アプリケーションが真にエージェントであるためには、人間の関與がほとんどまたはまったくない複雑なタスクと長(zhǎng)期計(jì)畫を処理する必要があります。これは、Webブラウザーなどの外部ツールと対話したり、コードを獨(dú)立して書き込んで実行できることによって達(dá)成されます。

それで、エージェントは正確に洗濯とは何ですか？レポートによると、ベンダーは、LLM駆動(dòng)型チャットボットやロボットプロセスオートメーションなどの既存の自動(dòng)化テクノロジーに、必要な機(jī)能が不足していても、エージェントAIとして誤ってラベルを付けるときです。

本物のエージェントAIと誤解を招くラベル付けに従事するベンダーをどのように區(qū)別できますか？そして、なぜこの種の不実表示が特に懸念されるのですか？

エージェントまたは単なるエージェント洗浄？

AIが真にエージェントになっている理由を明確に理解することなく、誤ったラベルに誤解されるのは簡(jiǎn)単です。

混亂は用語に帰著することがあります。 「エージェント」という言葉は、現(xiàn)代のAIの議論で非常に具體的な意味を持っているにもかかわらず、幅広い使用法を持っています。

たとえば、いわゆるAIカスタマーサービスエージェントをご覧ください。これらは通常、クエリに応答したり、より複雑な問題のためにユーザーを人間に接続したりできるチャットボットにすぎません。実際には獨(dú)立したアクションを?qū)g行しません。

Gartnerレポートはまた、事前にプログラムされたシーケンスに依存して繰り返しタスクを完全にすることに依存しているロボットプロセス自動(dòng)化（RPA）が、エージェントAIとして不正確にブランド化されていることを指摘しています。

RPAシステムは、元帳や在庫システムを自動(dòng)的に更新するなどのアクションを?qū)g行しますが、推論、戦略、または決定を下す能力はありません。

一部の大規(guī)模な言語モデルは、APIを介して外部プラットフォームと対話できますが、直接的な指示が與えられた場(chǎng)合のみです。真のエージェントシステムは、ガイダンスなしでなじみのないAPIを使用する方法を把握できるはずです。自然に通信できない場(chǎng)合は、コードを生成して実行してギャップを埋める必要があります。

マーケティングオートメーションやワークフローシステムなど、複數(shù)のAIツールを組み合わせたプラットフォームでさえ、戦略的計(jì)畫のためにこれらのツールを長(zhǎng)期間にわたって獨(dú)立して調(diào)整できない限り、定義を伸ばしています。

説明するために、通常のチャットボットはリクエストに応じて電子メールを作成する場(chǎng)合がありますが、エージェントシステムはドラフトするだけでなく、最高の受信者を決定し、送信し、応答を追跡し、パーソナライズされたフォローアップを作成します。

オンラインショッピングでは、標(biāo)準(zhǔn)のチャットボットを使用すると、単一のカタログからアイテムを見つけることができます。しかし、実際のエージェントはさまざまなWebサイトで検索し、価格を比較し、あなたに代わって注文を配置します。

これらの重要な違いを認(rèn)識(shí)せずに、強(qiáng)力な生成AIを完全に自律的なエージェントと間違えるのは簡(jiǎn)単です。

この傾向が深刻なリスクをもたらす理由

ガートナーは、エージェントAIプロジェクトの40％が2027年までに失敗または放棄されるかのいずれかであると推定しています。これは、膨らんだ請(qǐng)求と誤解が組織にとって大きな問題になっていることを示唆しています。

最も差し迫った危険の1つは、AIソリューションの実際のパフォーマンスについて企業(yè)や消費(fèi)者が欺かれる可能性があることです。多額の投資後に期待が満たされない場(chǎng)合、企業(yè)とAIプロバイダー間の信頼を損なう可能性があります。

この不信は、ベンダーを超えて人工知能自體のより広い分野にまで及ぶ可能性があります。有意義な進(jìn)歩を促進(jìn)するAIの可能性を信じる人々にとって、この自信の侵食は採用と発展を妨げる可能性があります。

評(píng)判のリスクを超えて、AIの能力を誤解すると、運(yùn)用上の失敗につながる可能性があります。これらのシステムの能力を過大評(píng)価して、苦情の処理からサイバー攻撃の検出まで、重要なタスクを管理することで、経済的損失、機(jī)會(huì)を逃した、または規(guī)制違反をもたらす可能性があります。

長(zhǎng)期的には、エージェントの洗浄はAIの正當(dāng)な革新を脅かします。実際のエージェントテクノロジーを開発するスタートアップと研究者は、誤解を招く請(qǐng)求の洪水の中で資金を確保したり支援したりするのに苦労する可能性があります。

Gartnerは、エージェントの洗浄が失敗したイニシアチブをもたらすだけでなく、AIエコシステムの信頼性全體を弱め、インパクトのあるツールの提供を遅らせると警告しています。

最終的に、このソリューションは、個(gè)人レベルと組織レベルの両方でAIリテラシーを改善することにあります。本物のエージェント行動(dòng)と基本的な自動(dòng)化との區(qū)別を理解することで、どのシステムが真に適応し、時(shí)間の経過とともに計(jì)畫できるかをよりよく評(píng)価することができます。

また、ベンダーは、提供物の強(qiáng)みと制限を明確に伝えるために責(zé)任を負(fù)う必要があります。

以上がAIエージェントの洗浄とは何ですか、なぜそれは企業(yè)にとってリスクですか？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。