Sljedeća generacija umjetne inteligencije više neće biti jedan sveznajući sustav, već mreža manjih, specijaliziranih modela – takozvanih „nano agenata“ – povezanih orkestratorom. Kako to funkcionira, gdje se već koristi i zašto je korak bliže ljudskoj inteligenciji?
Kad umjetna inteligencija pogriješi, za to ima poseban izraz – „halucinacija“. Prijateljski naziv za jednostavno izmišljanje nečega. Zvuči poznato, zar ne? Ljudi to rade stalno. Osim što sada nismo sami u tome.
Baš kao što imamo prijatelje koji nas upozoravaju kada pričamo gluposti, umjetna inteligencija ima svoje "kontrolore" - digitalne nadzornike koji provjeravaju jesu li njezini odgovori točni. Ali priča tu ne završava: umjetna inteligencija uči orkestrirati samu sebe.
Doslovno. U pozadini se rađaju orkestratori, digitalni dirigenti koji koordiniraju više manjih modela, svaki sa svojim znanjem. Umjesto jednog „svemoćnog“ sustava, sada se formira orkestar pametnih stručnjaka koji zajedno stvaraju točniji i smisleniji rezultat. Dakle – Griješiti je ljudski – to se odnosi i na umjetnu inteligenciju.
Orkestratori – digitalni dirigenti
Veliki modeli poput ChatGPT-5 sada su više nalik simfonijskom orkestru nego jednom mozgu. Svaki dio sustava ima svoju ulogu: jedan model razumije jezik, drugi prepoznaje slike, treći analizira podatke, četvrti provjerava istinitost tvrdnji. Ali iznad svih njih stoji dirigent – Orkestrator umjetne inteligencije.
Ovaj orkestrator koordinira koji će se model reproducirati u pravom trenutku. U praksi to znači da sam sustav odabire koji je alat prikladan za određeni zadatak i kako povezati njihove izlaze. To smanjuje pogreške, duplicira provjeru činjenica i povećava točnost.
Ovo već funkcionira u medicini. Fujifilmov sustav Orkestrator sinapse kombinira izlaze nekoliko različitih dijagnostičkih algoritama (MR, CT, rendgen) u jedan rezultat. Na taj način liječnik ne vidi deset različitih grafova, već jedan, konsolidirani sažetak. Tvrtke poput Adobea i Microsofta također razvijaju slične sustave orkestracije koji kombiniraju različite AI module u smislenu cjelinu.
Nano modeli – mali, ali genijalni
Ako orkestrator vodi, onda su oni nano modeli oni koji igraju. Mali, specijalizirani, ali iznenađujuće učinkoviti.
Umjesto jednog divovskog modela koji zna „sve“, nova generacija se temelji na gomili mini modeli, svaki za svoje područje: jedan za kalendar, drugi za pravne dokumente, treći za medicinske izvještaje, četvrti za komunikaciju.
Ovi modeli su dizajnirani za brzo, učinkovito i često izravno izvođenje na uređaju - bez veze s oblakom. Qualcomm i NVIDIA već su predstavili modele malih jezika koji mogu raditi na pametnim telefonima ili prijenosnim računalima i dalje razmišljati gotovo jednako dobro kao i njihova veća braća.
Zamislite: vaš telefon primjećuje da ćete propustiti sastanak. Provjerava promet, predlaže novu rutu, šalje ispriku i usput vam reproducira sažetak prezentacije. Sve u sekundama, bez potrebe za otvaranjem ijedne aplikacije. To je moć nano agenata.
Kada orkestar i nano modeli rade zajedno
Prava magija se događa kada orkestrator poveže više nano modela u zajednički zadatak.
Recimo da želite rezervirati odmor. Orkestrator šalje naredbu petero agenata: jedan provjerava vremensku prognozu, drugi provjerava letove, treći provjerava hotele, četvrti provjerava vaš kalendar, peti provjerava vaš proračun. Zatim ih povezuje i predstavlja vam optimalno rješenje – najjeftiniji let, hotel s bazenom, slobodan datum i popis restorana u blizini. U međuvremenu, vi samo birate datum i ispijate kavu.
Ovo više nije znanstvena fantastika. Platforme izgrađene na takozvanim „agentskim ekosustavima“ već eksperimentiraju s takvim orkestracijama, gdje agenti međusobno razgovaraju, provjeravaju se, pa čak i ispravljaju se ako netko pogriješi.
Inteligencija koja se može sama popraviti
Najveća razlika između današnje i sutrašnje umjetne inteligencije neće biti u tome što on zna, ali kako zna razmišljati o svojim greškama.
Novi sustavi sposobni su za samoispravljanje – provjeru jesu li njihovi odgovori u skladu s drugim modelima, a ako nisu, pokretanje revizije. To znači da umjetna inteligencija može generirati ideju danas, a sutra je može provjeriti, poboljšati i tek onda predstaviti čovjeku.
U praksi, to je prijelaz iz "velikog mozga" koji sve govori, u mreža pametnih asistenata, koji rade zajedno i međusobno se provjeravaju. Rezultat: manje pogrešaka, veća pouzdanost i ljudskija logika donošenja odluka.
Kamo nas ovo vodi?
Ako danas živimo u adolescenciji umjetna inteligencija – razdoblje kada još uvijek često priča gluposti – sutra ćemo ući u doba zrelosti. Tada će svaki problem koji imamo imati svog digitalnog stručnjaka.
Veliki modeli će i dalje postojati, ali će igrati ulogu generalista. Oko njih će djelovati specijalizirani nano-agenti, a orkestratori će sve povezati u skladnu mrežu suradnje.
Umjesto jedne „superpametne“ umjetne inteligencije, imat ćemo mrežu digitalnih suputnika koji mogu zajedno razmišljati – i sami se popravljati kada pogriješe. Što, ako razmislite o tome, nije toliko daleko od onoga što ljudi rade.
Zaključak: Griješiti je ljudski – kao i umjetna inteligencija
Za nekoliko godina, kada budemo gledali naše digitalne agente u pozadini uz jutarnju kavu kako dogovaraju odmore, pregledavaju dokumente i planiraju dan, možda ćemo upravo nasmiješio se.
Greške neće nestati. One će se jednostavno raspršiti. Samo ovaj put – srećom – nećemo biti jedini koji griješe. Imat ćemo sugovornika uz sebe koji, poput nas, može priznati da nije uvijek u pravu.
I ovo je možda najljudskija osobina koju je umjetna inteligencija ikada razvila.
