Open Ledger: L'intelligenza collettiva era fantastica nelle api, ma l'AI l'ha presa troppo seriamente.
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Per secoli, abbiamo ammirato come le formiche costruiscano colonie, gli uccelli formino stormi e i pesci si raggruppino in perfetta armonia. Questo comportamento, noto come sciame, emerge da semplici regole seguite dagli individui, portando a una complessa coordinazione di gruppo. A differenza dei team umani che spesso soffrono di disallineamento e inefficienza, questi sistemi biologici ci mostrano come l'intelligenza decentralizzata possa risolvere problemi in modo efficiente.
Per mettere alla prova questa idea, i ricercatori dell'Istituto Weizmann di Scienze hanno impostato uno studio in cui umani e formiche dovevano risolvere lo stesso puzzle. La novità? Gli esseri umani non potevano comunicare verbalmente, mimando il modo in cui le formiche si affidano a feromoni e movimenti. I risultati sono stati sbalorditivi: le formiche hanno superato gli esseri umani, dimostrando che il loro approccio collettivo e decentralizzato era più efficace rispetto alla nostra tendenza a risolvere i problemi in modo individualistico.
Evoluzione del comportamento di sciame nell'AI
Il comportamento di sciame è stato documentato per secoli, ma il suo studio scientifico è iniziato all'inizio del XX secolo.
Questa evoluzione scientifica ha guidato i progressi nell'AI, ma man mano che gli sciami di AI crescono in complessità, rivelano anche i limiti della coordinazione umana.
Coordinazione, quando si tratta di Sapiens!
Ora, portiamo questa idea nel mondo aziendale. Immagina un'azienda IT che sviluppa un nuovo prodotto. Ecco cosa succede normalmente:
-> Il progetto viene proposto e discusso in riunioni infinite.
-> Team diversi (design, ingegneria, testing) lavorano in silos, portando a discomunicazione.
-> I ritardi si verificano a causa di dipendenze, approvazioni e colli di bottiglia.
-> Quando il prodotto è pronto, i requisiti sono cambiati, rendendo gran parte del lavoro obsoleto.
Questa mancanza di coordinazione fluida è il motivo per cui i progetti richiedono mesi invece di settimane. I team umani mancano dell'efficienza decentralizzata degli sciami. Entrano in gioco gli agenti AI.
L'ascesa degli agenti AI
Gli agenti AI – entità software che prendono decisioni ed eseguono compiti autonomamente – sono progettati per risolvere questa inefficienza. Ispirati dall'intelligenza di sciame, operano senza controllo centrale, collaborando dinamicamente per completare i compiti in modo efficiente. Alcuni sviluppi chiave includono:
-> Sistemi Multi-Agente (MAS): Emerse negli anni '90, i MAS hanno consentito a più agenti AI di collaborare senza diretta intervento umano.
-> Ottimizzazione delle colonie di formiche (ACO): Algoritmi ispirati alle formiche che trovano il percorso più breve per il cibo sono stati adattati per il routing e la logistica.
-> AlphaStar di DeepMind (2019): Ha dimostrato un alto livello di coordinazione strategica tra gli agenti AI in Starcraft II.
Tuttavia, nonostante questi progressi, gli agenti AI continuano a faticare con le complessità del mondo reale. Spesso mancano della capacità di adattarsi dinamicamente ai requisiti in cambiamento, portando a colli di bottiglia simili a quelli nei flussi di lavoro umani. Gli agenti AI comunicano sempre in modo efficace, ma fare affidamento su di esso per l'intero lavoro non è una mossa efficace.
Agenti AI coordinati: Un nuovo paradigma
Per superare queste limitazioni, l'AI ha bisogno di vera coordinazione, proprio come funzionano i microbot nel film Big Hero 6. Questi microbot, quando agiscono individualmente, sono deboli e inefficienti, ma quando si coordinano e formano strutture, diventano una forza inarrestabile che costruisce, si adatta e risolve problemi senza soluzione di continuità.
Agenti AI coordinati vanno oltre l'AI tradizionale ottimizzando comunicazione e specializzazione. Invece di agire in isolamento, funzionano come team orchestrati, adattandosi dinamicamente in base alle necessità in tempo reale.
Rivediamo l'esempio dell'azienda IT. Con agenti AI coordinati, il flusso di lavoro cambia:
1. Analisi dei requisiti: Gli agenti analizzano i requisiti e allocano automaticamente i compiti.
2. Esecuzione parallela: Invece di aspettare approvazioni, gli agenti gestiscono autonomamente i compiti in parallelo, riducendo al minimo i colli di bottiglia.
3: Ottimizzazione continua: Gli agenti monitorano i progressi e regolano i flussi di lavoro dinamicamente, garantendo efficienza.
4: Consegna automatizzata: Il prodotto finale viene consegnato in tempi record, con un intervento umano minimo.
Questo è il futuro che OpenLedger immagina: agenti AI ottimizzati con modelli di linguaggio specializzati (SLM) per ridurre i tempi di calcolo e migliorare l'efficienza. Invece di un'AI di uso generale, con OpenLedger dove gli agenti AI sfruttano l'intelligenza specifica del dominio, eliminando le inefficienze e accelerando l'esecuzione.
ChatDev: L'azienda software virtuale guidata dall'AI
Una delle implementazioni più convincenti nel mondo reale di agenti AI coordinati è ChatDev – un framework che simula un'intera azienda di sviluppo software utilizzando agenti AI.
Ogni agente in ChatDev svolge un ruolo predefinito, come CEO, CTO, programmatore o tester. Questi agenti collaborano per progettare, codificare, testare e documentare software utilizzando input in linguaggio naturale. Ciò significa che lo sviluppo software, che tradizionalmente richiede settimane o mesi, può essere fatto in ore con agenti AI che seguono flussi di lavoro strutturati.
Il futuro: Oltre la coordinazione verso agenti AI inarrestabili
Ma cosa succede quando gli agenti AI evolvono oltre la coordinazione? E se diventassero inarrestabili, capaci di auto-migliorarsi e adattarsi autonomamente?
Questo è il punto in cui EigenLayer diventa critico. Sfruttando il restaking e la validazione crittografica, EigenLayer garantisce che questi agenti AI rimangano responsabili, tracciabili e governati attraverso un consenso decentralizzato. Fornisce un meccanismo senza fiducia per convalidare le decisioni guidate dall'AI, assicurando che l'AI inarrestabile rimanga allineata con gli obiettivi umani.
L'AI sta andando verso la piena autonomia, ma governarla richiederà fiducia, decentralizzazione e sistemi come EigenLayer.
La Parte Due esplorerà esattamente come gli agenti AI inarrestabili rimodelleranno le industrie e cosa succede quando gli esseri umani non sono più quelli che prendono decisioni.