- OpenAI и Anthropic создают симулированные «фейковые офисы» для обучения ИИ с помощью копий корпоративных приложений.
- В этих средах ИИ-агенты выполняют сложные рабочие процессы, включая разбор тикетов в сервисах поддержки, например Zendesk.
- Для обучения используются данные, собранные у экспертов по высокой цене, а только Anthropic планирует вложить около $1 млрд в развитие таких тренажёров в ближайший год.
Компании OpenAI и Anthropic совершенствуют методы обучения искусственного интеллекта, создавая специализированные симулированные офисные среды, которые называют RL-залами или RL Gyms. В этих тренировочных «фейковых офисах» используются точные копии реальных корпоративных приложений, благодаря чему ИИ-агенты способны не просто взаимодействовать через чат, а последовательно выполнять комплексные рабочие задачи.
Одним из примеров служит платформа Zendesk, где ИИ самостоятельно разбирает клиентские тикеты и последовательно проходит многошаговые сценарии, напоминающие действия реальных сотрудников службы поддержки. Такой подход значительно расширяет возможности обучения моделей, выходя за рамки простого анализа текстов из открытого интернета.
Для повышения качества тренировки искусственного интеллекта компаниям требуются точные эталонные данные, которые получают при помощи экспертов — специалистов, демонстрирующих правильные процессы работы. Их услуги оплачиваются по ставкам от $120 в час, при этом прогнозируется дальнейший рост зарплат до $150-250 за час труда.
При этом расходы только Anthropic на создание и развитие подобных симуляций в ближайший год могут достичь порядка $1 миллиарда. Параллельно с этими крупными игроками на рынке появляются стартапы, такие как Mechanize и Prime Intellect, специализирующиеся на разработке решений для имитации рабочих сценариев. По информации The Information, крупнейшие технологические компании уже активно привлекают стартапы для отработки и совершенствования агентных моделей искусственного интеллекта.
Таким образом, текущие усилия OpenAI и Anthropic отражают стремление развить более сложные и эффективные ИИ-системы, способные выполнять реальную работу в бизнес-среде, что существенно расширит сферу применения искусственного интеллекта в ближайшие годы.
