Можно ли доверять ИИ-агентам?

ИИ-агенты — одна из самых бурно развивающихся областей в сфере искусственного интеллекта. Это программные надстройки над крупными языковыми моделями, которые позволяют ИИ действовать в соответствии с заданной целью. Они способны собирать данные, принимать решения, выполнять действия и адаптироваться на основе результатов. ИИ-агенты могут взаимодействовать с другими системами, использовать логические правила и работать по приоритетам и регламентам, заданным человеком.

Многие крупные компании уже внедряют таких агентов, например, в клиентских сервисах. Они способны самостоятельно обрабатывать запросы пользователей и передавать их специалистам только в действительно сложных случаях.

Однако наибольший интерес вызывают так называемые персональные ИИ-агенты — цифровые помощники, способные выполнять действия от имени пользователя: управлять задачами, проводить исследования, анализировать информацию, находить и заказывать товары и услуги, подбирать контент и вести переписку. Такие агенты не только действуют автономно, но и обучаются, оптимизируя собственные алгоритмы.

Технология персональных ИИ-агентов обсуждается уже много лет, но лишь сейчас она начала становиться реальностью. Крупные разработчики представляют пользователям прототипы, но вместе с этим встаёт принципиальный вопрос: можно ли доверять ИИ-агентам? Будут ли они действительно действовать в интересах пользователя?

Ответы на эти вопросы определят не только степень массового принятия таких решений, но и повлияют на бизнес-репутацию компаний, которые их внедряют.

Доверие к ИИ-агенту аналогично доверию к наёмному сотруднику: прежде чем делегировать полномочия, важно понимать, кто перед вами — компетентный и добросовестный партнёр или источник потенциальных рисков. При найме человека, способного распоряжаться финансами или личными данными, обычно проводят проверку, страхуют ответственность или требуют гарантии.

В цифровом мире аналогичные механизмы должны быть применимы к ИИ-агентам. Вот ключевые риски, которые необходимо учитывать.

В худшем случае ИИ-агент может быть взломан и использоваться против своего владельца как цифровой двойник или преступный сотрудник. Специалисты в области кибербезопасности регулярно тестируют современные модели на устойчивость к взлому. Эти проверки показывают, что даже самые защищённые системы пока можно обмануть: они могут раскрыть пароли, отправлять фишинговые письма или раскрывать конфиденциальные данные.

Одна из ведущих компаний в области разработки антивирусного ПО Trend Micro на своей портале опубликовала серию статей, посвященных уязвимостям агентов ИИ. Блог ориентирован на раскрытие незащищенных мест и направлен на предупреждение пользователей о возможных опасностях.

В сфере онлайн-торговли ИИ-агенты могут целенаправленно подталкивать пользователя к выбору «нужных» товаров в интересах разработчиков или их партнёров. Уже сейчас маркетинг в интернете часто построен на непрозрачной рекламе, которую трудно распознать. Если такие же принципы будут заложены в ИИ-агенты, то даже автоматические рекомендации будут предвзятыми, а пользователь введён в заблуждение.

Кроме того, сторонние компании могут пытаться влиять на выбор агента, модифицируя информацию, на которой строятся его решения.

Как и обычные цифровые платформы, ИИ-агенты могут подчиняться рекламным приоритетам. В новостях, контенте и даже в коммуникациях агенты способны продвигать тех, кто оплачивает продвижение, а не тех, кто действительно отвечает интересам пользователя. Модель «бесплатного» доступа, оплаченного за счёт рекламы, по сути, делает интересы пользователя вторичными.

Примером может быть музыкальный сервис, где автоматический «ИИ-диджей» выбирает треки по вкусу пользователя. Однако в таких системах уже есть функции продвижения музыки за счёт уменьшения авторских отчислений, и хотя официально ИИ-диджей с этой функцией не связан, риски влияния сохраняются.

Одна из самых сложных угроз — искажение информации, на которой базируются решения ИИ-агента. Это может происходить как случайно, так и преднамеренно, например, при работе с фейковыми видео или поддельными данными. Случаи, когда ИИ давал опасные советы в области медицины или финансов, уже зафиксированы. Статья “FTC Regulation of AI-Generated Medical Disinformation”, опубликованная в новостном медицинском портале Jama, доказывает, что среди врачебной практики встречаются случаи дезинформации и целенаправленного использования ИИ в корыстных целях. Бывали даже судебные иски: например, когда авиакомпания отказалась выполнять обещание, данное ИИ-чатом.

Подобная дезинформация может исходить от политических, финансовых или криминальных структур, что делает угрозу особенно трудно прогнозируемой.

Полный контроль за каждым действием агента - неэффективное решение. Такая модель сводит на нет всю автоматизацию. Вместо этого стоит внедрять механизмы, которые повысят прозрачность и защиту. Возможны три пути.

В ряде профессий, например, у юристов или финансовых консультантов существует обязанность действовать исключительно в интересах клиента. Если ИИ-агенты начинают выполнять аналогичные задачи, особенно в чувствительных к точности областях, таких как финансы или медицина, им также стоит вменить аналогичные обязательства.

Для этого потребуется как государственное регулирование, так и внутренние нормы со стороны компаний: раскрытие возможных конфликтов интересов, запрет на скрытую рекламу, ответственность за действия, противоречащие интересам пользователя. Некоторые эксперты уже предлагают наделить ИИ-агентов статусом доверенного цифрового посредника с юридически оформленными обязанностями.

Бизнесу выгодно внедрять безопасных и прозрачных агентов — это напрямую влияет на лояльность пользователей. Возможны частные формы саморегулирования, страхования рисков, расширения текущих сервисов безопасности.

Например, страхование от цифрового мошенничества уже стало массовой услугой, а компании, управляющие кредитной историей, предоставляют функции блокировки и оповещения. Аналогичные системы могут появиться и для ИИ-агентов: например, ограничение их полномочий по числу или масштабу действий, возможность независимого аудита или мониторинга.

Наиболее надёжный способ предотвратить вмешательство — это локализация работы агента на устройстве пользователя. Если ИИ-агент обрабатывает персональные данные исключительно внутри смартфона, планшета или компьютера, это снижает риски вмешательства извне. Крупные ИТ-компании уже работают над архитектурами, где решения принимаются локально, а для более ресурсоёмких задач используется зашифрованное облако с ограниченным доступом.

Персональные ИИ-агенты обещают стать революцией в управлении повседневными задачами. Но доверие к ним станет главным фактором, определяющим темпы и масштаб внедрения. Без чётких стандартов, прозрачных механизмов контроля и ответственности, технологии рискуют не оправдать ожиданий.