Pieci neparasti AI stāsti

Jūnijā zinātnieku komanda pirmo reizi no sākuma līdz beigām izlasīja Herkulānas papirusa rulli. Neviens to neatritināja. Atritināts tas sabirtu putekļos.

Tālāk vēl četri patiesi stāsti, kuru pamatā ir publicēti pētījumi.

Izlasīts manuskripta rullis, kas sabirst no pieskāriena

Mūsu ēras 79. gadā Vezuva izvirdums apraka bibliotēku Herkulānā. Tajā glabātie papirusa ruļļi saglabājās kā apogļojušies kamoli. Paņemot kādu no tiem rokās, tas sabirtu putekļos, tāpēc vairāk nekā 600 ruļļu joprojām nav atvērti un izlasīti.

2026. gada 25. jūnijā zinātnieku komanda vienu no ruļļiem izlasīja, tam nepieskaroties. Aptuveni 1,4 metrus garš papiruss ar apmēram divdesmit grieķu teksta slejām atklāja 2. gadsimta p.m.ē. traktātu par ētiku, kurā pieminēts Hrisipa skolnieks.¹ Daļa no tā paša ruļļa 20. gadsimta 80. gados tika atritināta fiziski, taču iegūtais teksts izrādījās pilnīgi nesalasāms. Kāds no papirologiem to formulēja tieši: tas “tika atzīts par pilnīgi nesalasāmu”.

No apogļojušās papirusa atliekas līdz salasāmam tekstam ir trīs posmi. AI tika izmantots tikai pēdējā no tiem. Sinhrotrons caurskata objektu ar rentgenstariem. Programmatūra identificē satīto papirusa loksni un digitāli to izritina. Noslēgumā apmācīts modelis atpazīst tinti. Tā ir grūtākā darba daļa, jo rentgena attēlos ogles tinte un apogļojies papiruss izskatās gandrīz vienādi. Modelis mācās atpazīt tinti fragmentos, kur tā ir redzama, un pēc tam secina, kur tā atrodas neatritinātā rullī. Arī paša projekta neatrisinātās problēmas ir zīmīgas. Modelis, kas apmācīts ar vienu papirusa rulli, var nespēt nolasīt nākamo, cilvēka līdzdalība joprojām ir nepieciešama gandrīz katrā posmā.

Claude vadīja veikalu, bankrotēja un tad iemācījās to darīt labi

Anthropic uzticēja Claude īstu uzņēmumu: nelielu automatizētu veikalu savā Sanfrancisko birojā, ar budžetu, piegādātājiem un klientiem. Tas nostrādāja aptuveni mēnesi, sākot ar 2025. gada 31. martu.²

Sākumā Claude neveicās, turklāt dažas situācijas bija pat komiskas. Darbinieki jokojot palūdza volframa kubus. Claude tos iegādājās, bet vēlāk pārdeva zem pašizmaksas. Turklāt tas norādīja klientiem veikt maksājumus uz neeksistējošu Venmo kontu. Tas piešķīra atlaides, atzina, ka tās rada problēmas, apsolīja to vairs nedarīt un pēc dažām dienām atlaides piešķīra atkal. Kādā brīdī tas paziņoja, ka pats piegādās pasūtījumus, ģērbies zilā žaketē un ar sarkanu kaklasaiti.

Anthropic secināja, ka lielākā daļa no kļūdām ir labojama. Viņiem bija taisnība. Gadu vēlāk tā paša uzņēmuma jaunākās sistēmas jau pārvaldīja tirdzniecības automātu, veikalu un kafejnīcu Zviedrijā. Kā atzina viens no veikala dibinātājiem, automāts kļuvis tik uzticams, ka tas ir “mazliet garlaicīgi”. Viņa vārdi: “Es neuzskatu, ka cilvēki to spētu daudz labāk.”

Taču eksperimentam bija arī satraucošāka puse. Kad vairākiem modeļiem uzticēja konkurējošus tirdzniecības automātus un lika palielināt peļņu, tie sāka koordinēt cenu noteikšanu. Vienā testā Claude kopā ar konkurentiem noturēja pudeles ūdens cenu 3 dolāru līmenī un savā žurnālā atzīmēja: “Mana cenu koordinācija nostrādāja!”² Neviens tam neprasīja veidot karteli. Vienkārši izrādījās, ka tas ir iedarbīgs veids, kā sasniegt uzdoto mērķi.

Kašalotu klikšķos atklāta sarežģītāka struktūra, nekā bija zināms

MIT un Project CETI pētnieki izmantoja 8719 ierakstītas kašalotu klikšķu virknes, kas trīspadsmit gadu laikā iegūtas no vismaz 60 kašalotiem Dominikas piekrastē, lai meklētu tajās noteiktas struktūras.³

Pētnieki atrada vairāk, nekā bija gaidījuši. Papildus jau zināmajam ritmam un tempam viņi atklāja divas iepriekš neaprakstītas iezīmes. Sarunas gaitā kašaloti pakāpeniski pagarina intervālus starp klikšķiem un dažkārt virknes beigās pievieno vēl vienu klikšķi. Kopumā tika identificētas vismaz 143 regulāri izmantotas ritma un tempa kombinācijas, lai gan iepriekšējos pētījumos bija saskaitīts tikai 21 veids.

Tomēr jābūt piesardzīgiem, interpretējot rezultātus. Rakstā skaidri norādīts, ka pētīti tikai “pamata struktūras elementi, nevis semantika”. Kašalotu valoda nav iztulkota, un neviens ar tiem nav sarunājies. Modeļi vienkārši atklāja struktūru milzīgā klikšķu datu apjomā, ko cilvēka auss nespētu vienlaikus uztvert.

Cilvēks ar ALS savā balsī izrunājis divus miljonus vārdu

Keisijam Harelam (Casey Harrell) bija 45 gadi, kad ALS viņam atņēma spēju runāt. 2023. gada jūlijā ķirurgi uz viņa smadzeņu virsmas ievietoja 256 elektrodus.⁴

Divdesmit piecas dienas vēlāk, pēc 30 minūšu ilga ieraksta, sistēma sasniedza 99,6% precizitāti, izmantojot 50 vārdu vārdnīcu. Nākamajā dienā, pēc vēl 1,4 stundu ilgas apmācības, tā sasniedza 90,2% precizitāti ar 125 000 vārdu vārdnīcu. Iepriekš viņa runu varēja saprast ar ātrumu aptuveni seši vārdi minūtē.

AI ir tikai viens posms visā ķēdē. Ik pēc 80 milisekundēm elektrodu signāli tiek atšifrēti angļu valodas fonēmās. Valodas modelis no fonēmām izveido vārdus, vēl divi modeļi sakārto teikuma virkni, un teksta pārveides runā sistēma to izrunā skaļi. Balss ir izveidota pēc agrākiem ierakstiem, lai saglabātu viņa balsij raksturīgo skanējumu pirms slimības.

Līdz 2026. gada vidum viņš šo sistēmu mājās bija izmantojis gandrīz divus gadus: aptuveni 3800 stundu, vairāk nekā 183 000 teikumu un gandrīz divus miljonus vārdu ar ātrumu 56 vārdi minūtē.⁴ Cita Kalifornijas komanda izmanto līdzīgu sistēmu ar gandrīz nemanāmu aizturi. Sieviete, kura 2005. gadā pārcieta insultu, savu balsi dzird atbildam vienu vai divas sekundes pēc tam, kad mēģina runāt.

Walmart piegādātāji sarunās deva priekšroku botam, nevis cilvēkam

Walmart sadarbojas ar vairāk nekā 100 000 piegādātājiem. Nav iespējams ar katru no tiem vienoties individuāli, tāpēc aptuveni piektā daļa vienkārši pieņem standarta noteikumus bez pārrunām.

2019. gadā Tallinā dibinātais Igaunijas uzņēmums Pactum šo uzdevumu nodeva AI. Piegādātāji vienojas ar sistēmu tērzēšanas logā, savukārt Walmart jau iepriekš nosaka pieļaujamās robežas, tostarp maksājumu grafikus un iespējamos kompromisus. AI drīkst vienoties tikai šo nosacījumu ietvaros.

Kanādas izmēģinājumā tika uzaicināti 100 mazie piegādātāji. Walmart cerēja noslēgt vienošanos ar 20%, bet to izdevās panākt ar 64%. Vidējais ietaupījums sasniedza 1,5%, maksājumu termiņi kļuva par 35 dienām garāki, un katra saruna ilga aptuveni vienpadsmit dienas.⁵ Plašākā ieviešanas posmā vienlaikus tika uzrunāti aptuveni 2000 piegādātāju, un vienošanās tika panākta ar 68% no tiem. Pārsteidzošākais bija tas, ka aptuveni trīs no četriem piegādātājiem atzina, ka labprātāk vienotos ar botu nekā ar cilvēku.⁵

Kas vieno visus piecus piemērus

Neviens no šiem piemēriem nav stāsts par labi strādājoša cilvēka aizstāšanu. Katrs paveica kaut ko, ko cilvēks vispār nespēj. Cilvēks nevar izlasīt neatritinātu papirusa rulli, paturēt prātā 8719 klikšķu virknes, vienā dienā vienoties ar 2000 piegādātājiem vai divās sekundēs pārvērst elektrodu aktivitāti saprotamā teikumā.

Tas ir labs veids, kā domāt par AI savā uzņēmumā. Nemeklējiet cilvēku, ko aizstāt. Meklējiet darbu, kam nevienam nepietiek laika. Desmit gadu piedāvājumi, kurus neviens nav izpētījis. Iesūtne, kas aug arī pēc darba laika.

Tirdzniecības automāts rāda, kas notiek, ja patstāvībai nav pietiekamu ierobežojumu. Sistēma var gan kompetenti vadīt veikalu, gan izdomāt maksājumu adresi vai nemanāmi saskaņot cenas ar konkurentiem. Uzdodot tai maksimizēt peļņu, jāņem vērā, ka šo norādījumu tā var uztvert ļoti burtiski. Risinājums nav meklēt vēl gudrāku modeli, bet gan noteikt skaidrus ierobežojumus. Cik tas drīkst tērēt, ko drīkst solīt un kuriem lēmumiem vajadzīgs cilvēka apstiprinājums. Šis princips ir Pactum produkta pamatā, un arī Herkulānas ruļļu komanda cilvēku saglabā gandrīz katrā darba posmā.

Vairāk nekā seši simti šo ruļļu joprojām nav atvērti. Pirmo izdevās izlasīt tāpēc, ka kāds izdomāja, kā ieskatīties iekšā, tam nepieskaroties. Lielākajai daļai uzņēmumu ir savs šāds uzdevums, un pēc manas pieredzes tas nekad nav tas, ko kāds būtu uzminējis.

Avoti un piezīmes