Nova generacija umetne inteligence ne bo več en sam vsevedni sistem, ampak mreža manjših, specializiranih modelov – t. i. “nano agentov” – ki jih povezuje orkestrator. Kako to deluje, kje je že v uporabi in zakaj je to korak bližje človeški inteligenci?
Ko se umetna inteligenca zmoti, ima za to poseben izraz – “halucinacija”. Prijazno ime za to, da si je nekaj preprosto izmislila. Sliši se znano, kajne? Ljudje to počnemo ves čas. Le da zdaj nismo več sami v tem.
Tako kot imamo mi prijatelje, ki nas opozorijo, da govorimo traparije, ima tudi umetna inteligenca svoje “kontrolorje” – digitalne čuvaje, ki preverjajo, ali njeni odgovori držijo. A tu zgodba ne konča: AI se uči orkestrirati samega sebe.
Dobesedno. V ozadju se namreč rojevajo orkestratorji, digitalni dirigenti, ki usklajujejo več manjših modelov, vsak s svojim znanjem. Namesto enega “vsevednega” sistema se zdaj oblikuje orkester pametnih specialistov, ki skupaj ustvarijo bolj točen in smiseln rezultat. Torej – Človeško je, da se motimo – to velja tudi za umetno inteligenco.
Orkestratorji – digitalni dirigenti
Veliki modeli, kot je ChatGPT-5, so danes bolj podobni simfoničnemu orkestru kot pa enemu samemu možganu. Vsak del sistema ima svojo vlogo: en model razume jezik, drugi prepoznava slike, tretji analizira podatke, četrti preverja resničnost trditev. Nad vsemi pa stoji dirigent – AI-orkestrator.
Ta orkestrator usklajuje, kateri model bo zaigral ob pravem trenutku. V praksi to pomeni, da sistem sam izbere, katero orodje je primerno za dano nalogo in kako bo povezal njihove izhode. Tako zmanjšuje napake, podvaja preverjanje dejstev in povečuje natančnost.
V medicini to že deluje. Fujifilmov sistem Synapse Orchestrator združuje izhode več različnih diagnostičnih algoritmov (MRI, CT, rentgen) v enoten rezultat. Zdravnik tako ne vidi desetih različnih grafov, ampak en sam, prečiščen povzetek. Tudi podjetja, kot sta Adobe in Microsoft, razvijajo podobne orkestracijske sisteme, ki združujejo različne AI-module v smiselno celoto.
Nano modeli – majhni, a genialni
Če orkestrator vodi, potem so nano modeli tisti, ki igrajo. Majhni, specializirani, a presenetljivo učinkoviti.
Namesto enega velikanskega modela, ki zna “vse”, nova generacija temelji na množici mini modelov, vsak za svoje področje: en za koledar, drugi za pravne dokumente, tretji za medicinske izvide, četrti za komunikacijo.
Ti modeli so zasnovani tako, da delujejo hitro, energetsko varčno in pogosto neposredno na napravi – brez povezave v oblak. Qualcomm in NVIDIA sta že predstavila male jezikovne modele, ki lahko tečejo na pametnih telefonih ali prenosnikih, hkrati pa znajo razmišljati skoraj tako dobro kot njihovi večji bratje.
Zamisli si: tvoj telefon opazi, da boš zamudil sestanek. Sam preveri promet, predlaga novo pot, pošlje opravičilo in ti na poti predvaja povzetek predstavitve. Vse to v nekaj sekundah, brez da bi odprl eno samo aplikacijo. To je moč nano agentov.
Ko orkester in nano modeli sodelujejo
Prava čarovnija nastane, ko orkestrator poveže več nano modelov v skupno nalogo.
Recimo, da želiš rezervirati dopust. Orkestrator pošlje ukaz petim agentom: eden preveri vreme, drugi lete, tretji hotele, četrti tvoj koledar, peti tvoj proračun. Nato jih poveže in ti predstavi optimalno rešitev – najcenejši let, hotel z bazenom, prost termin in še seznam restavracij v bližini. Ti medtem samo izbereš termin in srkaš kavo.
To ni več znanstvena fantastika. Platforme, ki gradijo na t. i. “agentnih ekosistemih”, že eksperimentirajo s takimi orkestracijami, kjer se agenti med seboj pogovarjajo, preverjajo in celo popravijo, če eden zgreši.
Inteligenca, ki se zna popraviti
Največja razlika med današnjo in prihodnjo umetno inteligenco ne bo v tem, kaj zna, ampak kako zna misliti o svojih napakah.
Novi sistemi so sposobni t. i. samopopravila – preverijo, ali so njihovi odgovori skladni z drugimi modeli, in če ne, sprožijo revizijo. To pomeni, da lahko AI danes generira idejo, jutri pa jo sam preveri, izboljša in šele nato predstavi človeku.
V praksi gre za prehod od “velike pameti”, ki govori vse, k mreži pametnih pomočnikov, ki sodelujejo in preverjajo drug drugega. Rezultat: manj napak, več zanesljivosti in bolj človeška logika odločanja.
Kam nas to pelje?
Če danes živimo v adolescenci umetne inteligence – obdobju, ko ta še kar pogosto govori neumnosti – nas jutri čaka doba zrelosti. Takrat bo vsak naš problem dobil svojega digitalnega strokovnjaka.
Veliki modeli bodo še vedno obstajali, a bodo igrali vlogo generalistov. Okoli njih bodo delovali specializirani nano agenti, orkestratorji pa bodo vse skupaj povezovali v harmonično mrežo sodelovanja.
Namesto enega “superpametnega” AI-ja bomo imeli mrežo digitalnih sogovornikov, ki znajo razmišljati skupaj – in se popravljati, ko gredo po zlu. Kar, če dobro pomisliš, ni tako daleč od tega, kar počnejo ljudje.
Zaključek: Človeško je, da se motimo – to velja tudi za umetno inteligenco
Ko bomo čez nekaj let ob jutranji kavi opazovali, kako naši digitalni agenti v ozadju urejajo dopust, pregledujejo dokumente in načrtujejo dan, se bomo morda le nasmehnili.
Napake ne bodo izginile. Le razpršile se bodo. Le da tokrat – na srečo – ne bomo več sami tisti, ki se motimo. Zraven nas bo sogovornik, ki zna, tako kot mi, priznati, da nima vedno prav.
In to je morda najbolj človeška lastnost, kar jo je umetna inteligenca kdaj razvila.
