Sztuczna inteligencja jest dziś często omawiana w dwóch popularnych terminach – Generatywna SI i Agentowa SI – i ważne jest, aby zrozumieć, czym się różnią i gdzie się pokrywają. Mówiąc prosto, Generatywna SI odnosi się do systemów SI, które tworzą nową treść (taką jak tekst, obrazy, kod, dźwięk lub wideo) na podstawie wyuczonych wzorców, podczas gdy Agentowa SI odnosi się do „agentów” SI, którzy mogą autonomicznie podejmować decyzje i wykonywać działania w kierunku osiągnięcia celów. Generatywna SI wykorzystuje modele (szczególnie duże modele językowe) do tworzenia treści na podstawie podpowiedzi ibm.com, en.wikipedia.org. Agentowa SI natomiast integruje te modele z podejmowaniem decyzji i narzędziami, dzięki czemu SI może planować i działać w świecie przy ograniczonym lub żadnym nadzorze człowieka ibm.com, redhat.com. Na przykład, generatywny model SI taki jak ChatGPT może napisać artykuł na żądanie, ale system agentowy SI mógłby użyć ChatGPT plus zewnętrznych narzędzi (API kalendarza, system e-mail itp.), aby automatycznie zaplanować i zarezerwować promocję tego artykułu w mediach społecznościowych.
Zarówno Generatywna, jak i Agentowa SI opierają się na postępach w uczeniu głębokim i dużych modelach. Generatywna SI – od GAN-ów do obrazów (2014) po oparte na transformerach LLM-y (od 2017 roku) – koncentrowała się na tworzeniu treści en.wikipedia.org, ibm.com. Agentowa SI rozwija to, dodając warstwy planowania, pamięci lub uczenia ze wzmocnieniem. Może wykorzystywać łańcuchy generatywnych podpowiedzi, API narzędzi i pętle sprzężenia zwrotnego do realizacji zadań, a nie tylko odpowiadania na pytania. Innymi słowy, generatywna SI jest reaktywna (odpowiada na podpowiedzi), podczas gdy agentowa SI jest proaktywna (sama ustala kroki do osiągnięcia celów) ibm.com, redhat.com. Badacze IBM zauważają, że systemy agentowe „mają pojęcie planowania, pętli, refleksji i innych struktur sterujących”, które wykorzystują rozumowanie LLM do realizacji zadania od początku do końca ibm.com, scet.berkeley.edu.
„Generatywna AI to sztuczna inteligencja, która potrafi tworzyć oryginalne treści – tekst, obrazy, wideo, kod – w odpowiedzi na polecenie użytkownika,” wyjaśnia IBM ibm.com. Dla porównania, „Agentowa AI opisuje systemy AI … zaprojektowane do autonomicznego podejmowania decyzji i działania, z możliwością realizacji złożonych celów przy ograniczonym nadzorze” ibm.com. W praktyce system agentowej AI może wywołać model generowania tekstu, aby stworzyć szkic raportu, przeanalizować ten tekst, a następnie przesłać końcowy raport do portalu klienta – wszystko to bez szczegółowej kontroli człowieka.
Generatywna i agentowa AI często współpracują. Agentowe systemy AI „mogą wykorzystywać generatywną AI do rozmowy z użytkownikiem, tworzenia treści jako części większego celu lub komunikacji z zewnętrznymi narzędziami”, zauważa Red Hat, podczas gdy modele generatywne stają się „procesem poznawczym” wewnątrz agenta redhat.com. Na przykład nowe marketingowe „Agent AI” firmy Adobe integrują modele generatywne z orkiestracją przepływu pracy: jeden agent może generować spersonalizowaną treść e-maila (zadanie generatywne), a inny może planować i monitorować kampanię (zadanie agentowe) news.adobe.com. W rezultacie eksperci podkreślają, że generatywna AI to narzędzie do tworzenia treści, podczas gdy agentowa AI to system do działania – ale granice się zacierają, gdy systemy łączą obie funkcje redhat.com, redhat.com.
Tło historyczne i techniczne
Generatywna AI ma korzenie sięgające dekad wstecz. Wczesne prace, takie jak ELIZA (chatboty z lat 60.) i generatory tekstu oparte na łańcuchach Markowa, pokazały proste tworzenie treści en.wikipedia.org. Przełom nastąpił w latach 2010.: w 2014 roku generatywne sieci przeciwstawne (GAN) umożliwiły realistyczną syntezę obrazów, dźwięku i wideo en.wikipedia.org, a w 2017 architektura Transformer pozwoliła na powstanie dużych modeli językowych (LLM) en.wikipedia.org. W latach 2018–2019 seria GPT od OpenAI pokazała, że modele wstępnie wytrenowane na ogromnych zbiorach tekstów mogą generować płynne eseje i kod en.wikipedia.org. Te osiągnięcia zapoczątkowały dzisiejszy boom generatywny. Od 2020 roku narzędzia takie jak ChatGPT, DALL·E i Stable Diffusion spopularyzowały generatywną AI, napędzając chatboty, narzędzia kreatywne i inne en.wikipedia.org.
Agentowa AI ma inne pochodzenie. Idea programowych „agentów” sięga wczesnych badań nad AI dotyczących systemów autonomicznych (robotyka, systemy ekspertowe, algorytmy planowania). Jednak do niedawna większość agentów AI miała ograniczoną „inteligencję”. Obecnie postępy w LLM i uczeniu przez wzmacnianie napędzają powstawanie bardziej zaawansowanych agentów. Google DeepMind, na przykład, opracowało wyraźnie „agentowe” wersje swojego modelu Gemini: Sundar Pichai (CEO Google) wyjaśnia, że Gemini 2.0 jest zbudowany na „agentową erę”, zdolny do rozumienia kontekstu, planowania kilku kroków naprzód i podejmowania działań pod nadzorem blog.google. Microsoft również mówi o „otwartej agentowej sieci, gdzie agenci AI podejmują decyzje i wykonują zadania w imieniu użytkowników lub organizacji” blogs.microsoft.com. W praktyce systemy agentowe często łączą LLM z tool use: model może wywoływać API, uruchamiać kod lub sterować innym oprogramowaniem. Na przykład frameworki takie jak LangChain i AutoGPT (popularne w latach 2023–2024) traktują LLM jako mózg, który może żądać pobrania danych, wysyłać e-maile lub zapytywać bazy danych – zasadniczo czyniąc go autonomicznym „cyfrowym asystentem”.
Systemy agentowe AI działają w czterech krokach: oceniają zadanie i zbierają informacje, planują potrzebne etapy, wykonują działania za pomocą narzędzi lub kodu, a następnie uczą się na podstawie informacji zwrotnej scet.berkeley.edu. To bardzo przypomina ludzki sposób pracy. Jak zauważa jedna z analiz Berkeley, możesz „zaangażować agentowe AI”, aby zaplanowało przyjęcie (zakupy, gotowanie, ustalanie harmonogramu) lub skoordynowało umowę z wieloma dostawcami w łańcuchu dostaw scet.berkeley.edu. Te agenty potrafią „myśleć, podejmować decyzje, uczyć się na błędach i współpracować, aby rozwiązywać problemy, tak jak zespół ludzkich ekspertów” scet.berkeley.edu. Co ważne, agentowe AI bazuje na generatywnej AI: wykorzystuje moc generowania treści przez LLM do zadań takich jak pisanie i podsumowywanie, ale dodaje do tego planowanie, pamięć i pętle ukierunkowane na cel.
Kluczowe różnice
Podsumowując, główna różnica polega na tym, że AI generatywna tworzy, podczas gdy AI agentowa działa. Systemy AI generatywnej to w dużej mierze reaktywne narzędzia do tworzenia treści: po otrzymaniu polecenia generują nową odpowiedź. Nie mają autonomicznych celów ani działań poza generowaniem. AI agentowa, w przeciwieństwie do tego, jest proaktywna i zorientowana na cel: dąży do osiągnięcia celu i podejmuje szereg kroków (często wykorzystując komponenty generatywne), aby go osiągnąć. IBM wyjaśnia to zwięźle: „AI generatywna skupia się na tworzeniu treści”, podczas gdy „AI agentowa skupia się na podejmowaniu decyzji i działaniach” ibm.com.
Kilka konkretnych różnic:
- Reaktywność vs. Inicjatywa: AI generatywna czeka na dane wejściowe od użytkownika (polecenia) i odpowiada lub tworzy zgodnie z nimi ibm.com. AI agentowa może samodzielnie inicjować zadania i dostosowywać się do zmian. Na przykład model generatywny napisze dokument na żądanie, ale system agentowy może zauważyć, że dokument jest opóźniony i podjąć inicjatywę (np. wysłać przypomnienia) bez kolejnego polecenia.
- Zakres pracy: Generatywna AI zazwyczaj obsługuje pojedyncze zadania (napisz artykuł, wygeneruj obraz, napisz fragment kodu). Agentowa AI łączy zadania w łańcuchy. Może wygenerować artykuł, następnie go podsumować, opublikować na blogu, a nawet zoptymalizować jego SEO – wszystko w ramach jednego „celu” publikacji treści. Agent ma pojęcie „planów” i może używać wielu generatywnych wywołań i narzędzi do wykonania zadania ibm.com, scet.berkeley.edu.
- Nadzór człowieka: Generatywna AI często wymaga przeglądu przez człowieka, aby była używana bezpiecznie (np. edycja szkicu) aibusiness.com. Agentowa AI jest przeznaczona do działania przy minimalnym nadzorze. Jak zauważają IBM Fellows, systemy agentowe „mogą działać bez twojego nadzoru… pojawia się wiele dodatkowych kwestii zaufania” do rozwiązania ibm.com. Oznacza to, że agentowa AI zazwyczaj wymaga silniejszych zabezpieczeń i większej odpowiedzialności.
- Agencja i planowanie: Modele generatywne nie „planują” ani nie „pamiętają” poza bieżącą podpowiedzią. Agentowa AI z definicji posiada „agencję” – tworzy wewnętrzne cele i planuje kroki, aby je osiągnąć. Może także utrzymywać pamięć wcześniejszych działań lub stanów. Na przykład agentowa AI do finansów osobistych może śledzić twoje cykliczne rachunki (pamięć) i automatycznie planować płatności (planowanie i działanie) co miesiąc.
Pomimo różnic, oba podejścia mocno się pokrywają. W praktyce większość systemów agentowych jest budowana z generatywną AI jako komponentem. Red Hat zauważa, że „generatywną AI często można traktować jako część 'procesu poznawczego’ agenta” redhat.com. Agentowy asystent AI może wewnętrznie korzystać z ChatGPT do rozumienia lub generowania języka, podczas gdy sam zajmuje się planowaniem, obliczeniami lub logiką decyzyjną. Z drugiej strony, ulepszenia modeli generatywnych (więcej wiedzy, lepsze rozumowanie) bezpośrednio wzmacniają możliwości agentowe. Tak więc w dzisiejszym krajobrazie AI obserwujemy konwergencję: duże firmy budują architektury agentowe wokół potężnych modeli generatywnych.
Generatywna AI: korzenie i ewolucja
Generatywna sztuczna inteligencja (czasem nazywana GenAI) jest technicznie poddziedziną AI, która wykorzystuje modele generatywne do tworzenia nowej treści. Ma swoje koncepcyjne korzenie w metodach statystycznych (takich jak łańcuchy Markowa do generowania tekstu, wczesne pomysły podobne do GAN) sięgających wieku temu en.wikipedia.org, ale nowoczesna fala rozpoczęła się w latach 2010. W 2014 roku naukowcy wprowadzili GANy (Generative Adversarial Networks), które potrafiły generować fotorealistyczne obrazy i filmy en.wikipedia.org. W tym samym roku pojawiły się praktyczne wariacyjne autoenkodery. Architektura Transformer (2017) była kolejnym przełomem – umożliwiła modelom wstępnie trenowanym na ogromnych zbiorach danych generowanie spójnych tekstów. W 2018 roku model GPT-1 od OpenAI udowodnił, że jeden duży model może być dostrajany do wielu zadań en.wikipedia.org, a GPT-2 (2019) wykazał zadziwiającą płynność.
Od tego czasu generatywna AI eksplodowała. Kluczowe kamienie milowe to: GPT-3 od OpenAI (2020), pokazujący, że ultraduże modele mogą tworzyć eseje, kod i tłumaczenia; DALL·E (2021) i Stable Diffusion (2022), prezentujące sztukę tekst-na-obraz; oraz Midjourney, który uwolnił szybkie innowacje w generowaniu obrazów. Do 2023 roku ChatGPT (oparty na GPT-3.5/GPT-4) wprowadził generatywne chatboty na masowy rynek z dnia na dzień. Wielkie firmy technologiczne ścigały się, by uruchomić lub ulepszyć własne platformy gen AI (Bard/Gemini od Google, Copilot od Microsoftu, LLaVA od Meta itd.) en.wikipedia.org. Dzisiejsza generatywna AI jest napędzana przez głębokie sieci neuronowe (głównie transformatory) trenowane na danych w skali internetu. Często wykorzystuje uczenie ze wzmocnieniem z informacją zwrotną od człowieka (RLHF), by dopracować bezpieczeństwo i styl.
Ta technologia szybko rozprzestrzeniła się w różnych branżach. Zespoły marketingowe używają generatywnej AI do tworzenia tekstów reklamowych i projektów; programiści – do uzupełniania kodu i dokumentacji; firmy medialne – do syntezy wideo/obrazów; naukowcy – do augmentacji danych i generowania hipotez. Badania pokazują gwałtowną adopcję: Capgemini podaje, że wdrożenie generatywnej AI w przedsiębiorstwach wzrosło pięciokrotnie w dwa lata, a prawie 60% dużych firm planuje traktować AI jako aktywnego członka zespołu w ciągu roku aibusiness.com.
Jednak pojawiły się również obawy. Generatywna AI może halucynować, szerzyć dezinformację i naruszać prawa autorskie. IBM zauważa, że narzędzia generatywne mogą być wykorzystywane do „cyberprzestępczości”, fałszywych wiadomości lub deepfake’ów, a nawet „masowej zastępowalności ludzkich miejsc pracy” en.wikipedia.org. Ostatnie pozwy sądowe (np. ugoda Anthropic na 1,5 miliarda dolarów za wykorzystanie praw autorskich podczas treningu) podkreślają ryzyka prawne aibusiness.com. Wokół tych modeli pojawiają się pytania etyczne dotyczące stronniczości, własności intelektualnej i zużycia energii podczas treningu en.wikipedia.org. Problemy te skłaniają do wprowadzania nowych zabezpieczeń i polityk na całym świecie, ale impet generatywnej AI nie wykazuje oznak spowolnienia.
Agentowa AI: początki i rozwój
Koncepcja agentów AI nie jest nowa – sięga początków AI i robotyki (pomyśl o Shakey the Robot lub klasycznej definicji „agentów” Russella i Norviga jako postrzegających/wykonawców). Jednak idea współczesnej agentowej AI łączącej LLM-y z autonomią zyskała uwagę dopiero niedawno. W latach 2023–2024 badacze i firmy zaczęli formalizować ten termin. Agentowa AI jest często opisywana jako „kolejna granica” lub „następna wielka rzecz” w AI, wykraczająca poza chatboty scet.berkeley.edu.
W swojej istocie system agentowej AI to samodzielny program, który postrzega, podejmuje decyzje i działa w kierunku celu. Technicznie może wykorzystywać algorytmy planowania, uczenie ze wzmocnieniem, moduły pamięci i wieloetapowe rozumowanie. Wiele obecnych systemów wykorzystuje LLM-y jako rdzeń do rozumienia języka i rozumowania, ale otacza je logiką sterującą. Na przykład agent może stosować podpowiedzi typu chain-of-thought, przypominać sobie wcześniejsze interakcje (pamięć) i wywoływać API (użycie narzędzi) jako część pętli sprzężenia zwrotnego ibm.com, scet.berkeley.edu.
Firmy szybko wkroczyły w świat agentycznej AI. Microsoft ogłosił, że „weszliśmy w erę agentów AI”, dążąc do „agentowego internetu”, w którym asystenci AI obsługują zadania od początku do końca blogs.microsoft.com. Google DeepMind wypuścił Gemini 2.0 wyraźnie jako model „ery agentycznej”, który potrafi korzystać z narzędzi i wyjść multimodalnych, by działać jako „uniwersalny asystent” blog.google. Nawet mniejsze startupy i projekty open-source (AutoGPT, BabyAGI, LangChain itd.) umożliwiły hobbystom uruchamianie agentów, którzy rozmawiają z API i zarządzają zadaniami. W istocie agentyczna AI opiera się na dekadach badań nad planowaniem AI, ale jest napędzana przez nowoczesne uczenie głębokie i powszechną łączność.
Przydatnym sposobem myślenia o agentycznej AI jest traktowanie jej jak ulepszonego osobistego asystenta lub menedżera. Potrafi rozbić złożony cel (np. „uruchom kampanię marketingową”) na kroki: generowanie treści marketingowych (przy użyciu generatywnej AI), planowanie postów (przy użyciu API kalendarza), monitorowanie zaangażowania (przy użyciu narzędzi analitycznych) i iterowanie. Robi to wszystko sama po otrzymaniu instrukcji dotyczącej celu. Jak wyjaśnia jeden z raportów, możesz „wezwać agentyczną AI”, by zaplanowała wydarzenie lub zarządzała logistyką z udziałem wielu interesariuszy, współpracując z innymi agentami AI w razie potrzeby scet.berkeley.edu. Wczesne prototypy takiej wieloagentowej współpracy już istnieją w badaniach.
Kluczowe zastosowania i przypadki użycia
Generatywna AI jest wszędzie – od sztuki po naukę. Typowe zastosowania obejmują:
- Tworzenie treści: Pisanie artykułów, tekstów marketingowych, postów w mediach społecznościowych lub treści graficznych/wideo. Na przykład reklamodawcy używają generatywnej AI do tworzenia materiałów kampanijnych; pilotażowe projekty dziennikarskie wykorzystują ją do tworzenia podsumowań wiadomości lub szkiców artykułów.
- Programowanie i rozwój: Narzędzia takie jak GitHub Copilot generują fragmenty kodu i dokumentację w czasie rzeczywistym. Nowy „agent kodujący” OpenAI nawet autouzupełnia wieloetapowe zadania programistyczne aibusiness.com.
- Projektowanie i sztuka: Generatory obrazów (Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion) pozwalają projektantom szybko prototypować wizualizacje lub zmieniać style. Pojawia się także generowanie wideo i audio (np. narzędzia do dubbingu AI aibusiness.com).
- Badania i dane: Generatywna AI wspomaga modelowanie naukowe poprzez syntezę danych treningowych, sugerowanie hipotez lub podsumowywanie artykułów. Tryb „Deep Research” w Google Gemini może przeszukiwać setki stron internetowych, aby sporządzać raporty blog.google.
- Obsługa klienta: Chatboty oparte na modelach podobnych do GPT obsługują najczęściej zadawane pytania, piszą odpowiedzi lub personalizują interakcje. Wiele firm wdraża generatywne czaty do wsparcia pierwszej linii.
- Szkolenia i edukacja: Sztuczni tutorzy mogą generować zadania, wyjaśnienia lub interaktywne lekcje na żądanie.
Za tymi przypadkami użycia stoją największe produkty i firmy. OpenAI (ChatGPT, DALL·E), Google (Gemini/Bard), Microsoft (Azure OpenAI, Copilot), Meta (modele Llama, Meta AI chat), Anthropic (Claude) i inni są na czele en.wikipedia.org, scet.berkeley.edu. Startupy takie jak Midjourney (obrazy) i Jasper (teksty marketingowe) również dominują w wyspecjalizowanych niszach. Wiele branż – opieka zdrowotna, finanse, rozrywka, obsługa klienta, B+R – już testuje generatywne rozwiązania en.wikipedia.org. Gartner i McKinsey zauważają, że generatywna AI ma zwiększyć produktywność i wzrost gospodarczy, nawet jeśli zakłóci zadania zawodowe scet.berkeley.edu, aibusiness.com.
Przypadki użycia agentowej AI pojawiają się bardzo szybko:
- Wirtualni asystenci: Poza Siri czy Alexą, asystenci nowej generacji (np. Microsoft Copilot, Google Assistant) będą proaktywnie planować Twój dzień, wyszukiwać plany podróży lub załatwiać sprawy w formie konwersacji. Na przykład rekruterzy w Indeed mają już „agentów AI” takich jak Career Scout, którzy działają jako doradcy zawodowi, pomagając kandydatom odkrywać ścieżki kariery, budować CV, a nawet automatycznie wypełniać aplikacje aibusiness.com.
- Automatyzacja procesów biznesowych: Duże przedsiębiorstwa wdrażają agentów AI w marketingu, HR lub operacjach. Nowa platforma Adobe Experience Platform „AI Agents” może na przykład optymalizować ścieżki klienta i kampanie, planując sekwencje wielokanałowe news.adobe.com. W finansach agentowa AI może autonomicznie monitorować rynki, sygnalizować ryzyka i wykonywać transakcje.
- Robotyka i Internet Rzeczy: Samojezdne pojazdy i inteligentne fabryki to systemy agentowe. Postrzegają otoczenie, planują trasy lub harmonogramy i działają (sterując samochodem, regulując maszynę). Choć wciąż się rozwijają, są to klasyczne zastosowania agentowe: autonomiczny dron dostarczający paczki to agent podejmujący decyzje i działania w rzeczywistym świecie.
- Współpracujące systemy wieloagentowe: Wczesne przykłady obejmują symulowane scenariusze, w których wiele agentów AI negocjuje kontrakty, lub prototypy medyczne, gdzie „agenci” medyczni konsultują się ze sobą, by diagnozować złożone przypadki scet.berkeley.edu. Pojęcie „agenta AI” często zakłada, że może on współpracować z innymi agentami (nawet reprezentującymi AI innych organizacji), by rozwiązywać wspólne problemy.
Liderzy branży ścigają się w dostarczaniu narzędzi agentowych. GitHub Copilot Microsoftu ewoluuje „z asystenta w edytorze do partnera AI o charakterze agentowym” z asynchronicznymi możliwościami kodowania blogs.microsoft.com. Gemini 2.0 Google’a dodaje „Deep Research” – w zasadzie asystenta badawczego AI, który autonomicznie przeszukuje internet za ciebie blog.google. Amazon, Salesforce i inni budują ramy agentów AI dla aplikacji biznesowych (np. Alexa for Business, agenci Einstein GPT). Nawet niszowi gracze jak xAI (firma Elona Muska) mówią o modelach wieloagentowych, by osiągnąć „inteligencję zbiorową”. Podsumowując, agenci są tworzeni do pracy z wiedzą, operacji, zaangażowania klienta i nie tylko. Jak ujął to CEO WPP Mark Read w kontekście kreatywnych zawodów, narzędzia generatywne „uwalniają talenty do myślenia w nowy sposób”, a agentowa AI to kolejny krok, by AI przejmowała całe zadania i procesy computing.co.uk.
Społeczne i etyczne implikacje
Zarówno generatywna, jak i agentowa AI rodzą ważne społeczne i etyczne kwestie – częściowo się pokrywające, częściowo odmienne.
- Automatyzacja i miejsca pracy: Generatywna AI już automatyzuje zadania kreatywne (pisanie, projektowanie) oraz kodowanie, co rodzi pytania o wpływ na rynek pracy. Agentowa AI może automatyzować zadania wyższego poziomu (analiza, koordynacja). Ekspert Christopher Mims ostrzega, że przyszłe autonomiczne agenty „mogą zastąpić całe funkcje pracy biurowej”, takie jak generowanie leadów czy kodowanie scet.berkeley.edu. Wielu analityków przewiduje, że AI wyprze zadania, a nie całe zawody, ale zakres pracy, którą mogą objąć agenty, szybko się rozszerza. Firmy będą musiały restrukturyzować zespoły pod kątem współpracy człowiek-AI: badanie Capgemini wykazało, że dwie trzecie przedsiębiorstw twierdzi, iż musi przeorganizować struktury zespołów, by zintegrować AI, a 71% wciąż nie ufa w pełni agentom AI w pracy aibusiness.com.
- Kontrola i zgodność celów: Agentowa AI szczególnie podnosi stawkę w kwestii kontroli: jeśli agent AI działa autonomicznie w świecie, jak zapewnić, że jego cele są zgodne z naszymi? To nawiązuje do klasycznego „problemu zgodności”. IBM Fellow Kush Varshney zauważa, że systemy agentowe wprowadzają „poszerzony zestaw dylematów etycznych”, ponieważ mogą „działać bez twojego nadzoru” ibm.com. Nawet drobne błędy mogą się kumulować: Demis Hassabis z Google ostrzega, że 1% błąd w planowaniu autonomicznego agenta, skumulowany przez wiele kroków, może całkowicie sprowadzić go z właściwej ścieżki computing.co.uk. W praktyce oznacza to, że deweloperzy muszą wbudowywać solidne pętle sprzężenia zwrotnego, kontrole poprawności i zabezpieczenia z udziałem człowieka. Branża już bada te „wyzwania związane z bezpieczeństwem”: wykazano, że modele agentowe są „mniej odporne [i] bardziej podatne na szkodliwe zachowania” niż statyczne LLM bez możliwości działania ibm.com, dlatego eksperci zalecają testy bezpieczeństwa (piaskownice, red-teaming itp.) ibm.com.
- Odpowiedzialność: Gdy agenci podejmują decyzje, kto ponosi odpowiedzialność za ich skutki? IBM zauważa, że odpowiedzialność za agentowe AI „obejmuje twórców LLM, osoby dostosowujące modele, wdrażających i użytkowników” ibm.com. Nowe ramy zarządzania podkreślają, że organizacje muszą wyznaczyć liderów nadzorujących agentów AI oraz mieć jasne procedury nadzoru ludzkiego. Na przykład nowe Entra Agent ID firmy Microsoft przypisuje każdemu agentowi AI unikalną tożsamość, dzięki czemu jego działania można śledzić i audytować blogs.microsoft.com. Badacze argumentują, że gdy kontrola przesuwa się z „człowieka w pętli” na „człowieka nadzorującego pętlę”, osoba autoryzująca agenta musi ponosić odpowiedzialność ibm.com. To aktywny obszar polityki: regulatorzy (jak FTC) już analizują zastosowania AI pod kątem bezpieczeństwa i uprzedzeń – na przykład badając ryzyka chatbotów AI skierowanych do dzieci aibusiness.com. Możemy spodziewać się nowych regulacji wymagających ujawniania użycia agentowego AI i przestrzegania standardów bezpieczeństwa, podobnie jak w przypadku wczesnych przepisów dotyczących pojazdów autonomicznych.
- Uprzedzenia i etyka: Generatywna AI jest znana z odtwarzania uprzedzeń obecnych w danych treningowych (stereotypy językowe itp.). Systemy agentowe mogą to spotęgować, ponieważ każde uprzedzenie może być zwielokrotnione przez łańcuchy decyzyjne. Jeśli agentowy system rekrutacyjny faworyzuje określone profile z powodu stronniczych danych treningowych, może zautomatyzować tę dyskryminację na dużą skalę. Podobnie, jeśli nie zostanie odpowiednio zaprojektowany, agentowy AI może naruszać prywatność lub manipulować ludźmi (wyobraź sobie agenta wykorzystującego dane osobowe do rekomendacji zakupowych). Eksperci apelują o przejrzystość: ścieżki decyzyjne agentów powinny być wyjaśnialne, a użytkownicy powinni mieć możliwość zapytania, dlaczego agent podjął daną decyzję ibm.com.
- Zaufanie i przejrzystość: Oba typy AI budzą kwestie zaufania. Raport Capgemini zauważa, że wiele firm „nie do końca ufa autonomicznym agentom AI” aibusiness.com. Budowanie zaufania oznacza rygorystyczne testowanie i przejrzyste działanie. Maya Murad z IBM ostrzega, że nadanie agentom możliwości uruchamiania kodu lub dostępu do plików „może spotęgować ich ryzyka” ibm.com. Firmy inwestują więc w narzędzia do obserwowalności i zarządzania. Na przykład Azure AI Foundry firmy Microsoft zawiera wbudowany monitoring działań agentów i mechanizmy kontroli bezpieczeństwa ibm.com, blogs.microsoft.com. Wyłaniają się dobre praktyki: wymaganie zatwierdzenia przez człowieka dla kluczowych działań, ograniczanie uprawnień agenta oraz zapewnienie szczegółowych logów (aby każda akcja AI miała ślad audytowy) ibm.com. Te środki mają na celu utrzymanie AI „na właściwych torach”, nawet gdy agenci zyskują większe możliwości.
- Społeczne postrzeganie: Opinia publiczna również kształtuje etyczne reakcje. Niektórzy sceptycy AI obawiają się niekontrolowanej inteligencji (scenariusze „maksymalizatora spinaczy”), choć większość ekspertów (a nawet eksperymenty myślowe Nicka Bostroma) zgadza się, że dzisiejsi agenci są dalecy od takiego ekstremum ibm.com. Jednak obawy dotyczące dezinformacji, deepfake’ów i utraty ludzkiej sprawczości są realne. Znane osoby, jak Yann LeCun z Meta, twierdzą, że obecna AI (głównie generatywna) jest przeceniana i powinniśmy skupić się na osadzeniu AI w rzeczywistym rozumieniu świata aibusiness.com. Inni zalecają natychmiastową ostrożność: jak podkreśla IBM, nie powinniśmy czekać z budowaniem zabezpieczeń, aż agenci zostaną wdrożeni ibm.com.
Patrząc w przyszłość
Granice między generatywną a agentową AI będą się dalej zacierać. Trendy branżowe sugerują przyszłość, w której agenci AI staną się powszechnymi asystentami: Microsoft i Google integrują funkcje agentowe z wyszukiwarkami i narzędziami biurowymi, a firmy takie jak Adobe i Amazon oferują gotowe rozwiązania agentowe. Inwestycje w sprzęt rosną – Nvidia właśnie ogłosiła budowę infrastruktury AI o wartości około 13 miliardów dolarów w Wielkiej Brytanii, aby wspierać tak zaawansowane obciążenia AI aibusiness.com. Po stronie generatywnej modele stale się poprawiają (większe okna kontekstowe, multimodalne wejścia/wyjścia, lepsze „wnioskowanie”), a pojawiają się nowe produkty, takie jak automatyczne generowanie wideo czy środowisk 3D.
To, co musisz wiedzieć teraz, to że generatywna AI dotyczy treści, a agentowa AI dotyczy działania, ale zobaczysz je razem w tych samych systemach. Firmy i konsumenci powinni być na bieżąco, gdy produkty się rozwijają. Eksperci radzą, by skupić się na tworzeniu wartościowych rozwiązań AI, a nie tylko na powiększaniu rozmiarów modeli insightpartners.com. I co najważniejsze, każdy, kto buduje lub używa tych narzędzi, musi mieć etykę na uwadze. Jak ostrzega Varshney z IBM, agentowa AI „będzie oznaczać ewolucję możliwości, ale także niezamierzonych konsekwencji” – dlatego warto zadbać o zabezpieczenia już od początku ibm.com. Ostatecznie, generatywna i agentowa AI to dwie strony tej samej monety: razem kształtują kolejną falę innowacji (i debat) w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Źródła: Autorytatywne publikacje technologiczne i branżowe (IBM, Microsoft, Google, media informacyjne) zostały wykorzystane do definiowania pojęć, raportowania najnowszych wydarzeń oraz cytowania ekspertów AI ibm.com, redhat.com, aibusiness.com, news.adobe.com, blog.google, scet.berkeley.edu, aibusiness.com. Ilustrują one najnowsze podejście (do września 2025) do generatywnej i agentowej AI, ich zastosowań i implikacji.
