Когда топ-менеджер одной крупной технологической компании впервые услышал о том, что искусственный интеллект нужно воспринимать как нового сотрудника, он саркастически заметил: «Отличная новость — теперь у меня есть подчиненный, которому нельзя доверять ни на секунду». Этот циничный взгляд, как оказалось, стал пророческим.
Закат эры промпт-инженерии
Еще недавно мир был одержим искусством составления идеальных промптов. Компании нанимали специалистов по промпт-инженерии, проводили тренинги по написанию эффективных инструкций и создавали библиотеки лучших практик. Казалось логичным: если искусственный интеллект работает на основе естественного языка, то главное — научиться правильно с ним разговаривать.
Промптинг превратился в своеобразную магию слов. Добавьте «пожалуйста» в конец запроса — получите более вежливый ответ. Структурируйте инструкцию по принципу «роль-задача-контекст-формат» — повысите точность результата. Используйте техники вроде «пошаговых рассуждений» или «обучения по образцам» — заставите модель мыслить более последовательно.
Но эта эра подходит к концу. Современные системы искусственного интеллекта эволюционировали далеко за пределы простых диалоговых взаимодействий и пошагового выполнения инструкций. Промптинг, хотя и остается важным, отступает на второй план перед способностью осуществлять контроль над тем, когда, где и как используется искусственный интеллект.
От инструментов к автономным агентам
Традиционное программное обеспечение работало предсказуемо: получило команду, выполнило алгоритм, выдало результат. С искусственным интеллектом все кардинально изменилось. Современные ИИ-системы превратились в автономных агентов, способных самостоятельно принимать решения, взаимодействовать с внешними системами, выстраивать цепочки задач и адаптировать свое поведение в зависимости от контекста.
Они больше не следуют четким алгоритмам — они интерпретируют, анализируют, делают выводы. Один запрос может привести к десяткам внутренних решений: какие данные использовать, как их интерпретировать, какой подход применить, когда остановиться. Эта автономность делает их непредсказуемыми, а непредсказуемость в критически важных процессах создает принципиально новые риски.
Векторные представления сохраняют фрагменты данных в скрытом виде. Кэшированные токены могут «помнить» конфиденциальную информацию спустя сеансы. Модели способны объединять знания из разных источников непредвиденными способами, создавая утечки данных там, где традиционная защита считает себя в безопасности.
Как работает автономный ИИ
Система анализа медицинских данных не просто обрабатывает снимки — она самостоятельно решает, какие алгоритмы применить, какие паттерны считать значимыми, как взвесить противоречивые данные. Когда врач получает диагноз, он видит только финальный результат длинной цепочки автономных решений, каждое из которых могло пойти по-другому.
Финансовый ИИ-агент не просто следует инвестиционным правилам — он интерпретирует рыночные сигналы, самостоятельно оценивает риски, принимает решения о времени сделок. Портфель может измениться на основе тысяч микрорешений, принятых алгоритмом без прямого участия человека.
Юридический помощник не просто ищет похожие документы — он анализирует контекст, оценивает релевантность прецедентов, формулирует аргументы. Каждая рекомендация — результат сложного процесса «размышлений», который человек не может полностью отследить или воспроизвести.
Презумпция виновности
Решение лежит в радикальном пересмотре подхода к системам искусственного интеллекта. Каждую модель, каждый промпт, каждого агента следует считать потенциально скомпрометированным до тех пор, пока не будет доказано обратное. Это презумпция виновности — подход, который кардинально меняет культуру работы с автономными системами.
Каждый запрос требует предварительной проверки на скрытые манипуляции. Каждый ответ нуждается в подтверждении: выявление ложной информации, отсеивание неприемлемого содержания, проверка соответствия требованиям и отсутствия персональных данных. Доверие должно быть заработано, а не предоставлено по умолчанию.
Ценность работы человека больше не в написании идеальных инструкций, а в постоянном контроле автономного процесса. Это требует той же проницательности и понимания, что и управление любым сложным процессом, но с принципиальным недоверием к каждому решению системы.
Искусственный интеллект больше не программное обеспечение в привычном понимании. Это виртуальные сотрудники, которые думают, принимают решения и действуют самостоятельно. Но в отличие от людей, им нельзя доверять — они нуждаются в жестком контроле и постоянной проверке. Каждое их действие требует надзора, каждый результат — подтверждения.
В этом парадоксе и заключается суть новой эпохи: чем умнее становится искусственный интеллект, тем большего недоверия и контроля он требует. Не потому что технология плоха, а потому что она стала слишком мощной, чтобы оставлять ее без присмотра.
▼
Канал Anton Elston — это актуальная информация об IT, блокчейне, NFT и онлайн-образовании. Здесь развивается метавселенная DEXART и происходит погружение в мир ИИ
