Автор: Денис Аветисян
Новый подход к оценке искусственного интеллекта фокусируется на способности агентов понимать невысказанные потребности пользователя и учитывать контекст.
Представлена методика ‘Скрытый интеллект’ и симуляционная среда ‘Агент как мир’ для оценки способности ИИ к контекстному рассуждению и предотвращению катастрофических рисков.
В то время как современные ИИ-агенты демонстрируют успехи в точном выполнении инструкций, их способность понимать скрытые потребности пользователя и учитывать контекст остается ограниченной. В данной работе, озаглавленной ‘Implicit Intelligence — Evaluating Agents on What Users Don’t Say’, представлен новый оценочный фреймворк и симуляционная среда ‘Agent-as-a-World’, позволяющие оценить способность ИИ-агентов к контекстному рассуждению, включая аспекты безопасности и учета ограничений. Эксперименты с 16 передовыми моделями на 205 сценариях показали, что даже лучшие из них успешно справляются лишь с 48.3% задач, подчеркивая значительный потенциал для улучшения. Не откроет ли это путь к созданию действительно интеллектуальных агентов, способных не просто выполнять команды, но и понимать намерения пользователя?
За гранью явных инструкций: Поиск скрытого интеллекта
Современные системы искусственного интеллекта зачастую демонстрируют трудности при решении задач, требующих понимания невысказанных потребностей пользователя и учета контекста ситуации. Вместо того чтобы интерпретировать запросы буквально, они сталкиваются с необходимостью вывода скрытых намерений и предвидения возможных последствий. Это проявляется, например, в неспособности корректно выполнить просьбу, сформулированную неявно или требующую знания общепринятых норм и ожиданий. Недостаток понимания контекста приводит к ошибкам в интерпретации и, как следствие, к неудовлетворительным результатам, подчеркивая важность разработки алгоритмов, способных к более глубокому и осмысленному анализу пользовательских запросов.
Для достижения подлинной эффективности, современные интеллектуальные агенты должны превзойти простое следование буквальным инструкциям. Вместо этого, необходимо развитие способности к интерпретации скрытых намерений пользователя и предвосхощению его потребностей. Это предполагает выход за рамки явных запросов и активное построение логических связей, позволяющих определить, что на самом деле требуется. Агенты, способные к такому неявному пониманию, не просто выполняют команды, а действуют как проактивные помощники, обеспечивая более плавное и интуитивно понятное взаимодействие, и минимизируя необходимость в постоянном уточнении деталей.
Переход к так называемому “скрытому интеллекту” подразумевает принципиально новый подход к разработке искусственного интеллекта, смещающий акцент с буквального понимания инструкций на способность рассуждать о невысказанном. Вместо простого выполнения заданных команд, система должна уметь выводить намерения пользователя из контекста и косвенных признаков, подобно тому, как это делает человек. Этот процесс требует развития алгоритмов, способных к логическому выводу, построению гипотез и оценке вероятности различных интерпретаций, даже если информация не представлена в явном виде. Такой подход позволит создавать интеллектуальных агентов, способных не только решать поставленные задачи, но и предвидеть потребности пользователя, предлагая решения до того, как о них попросят, и тем самым обеспечивая более естественное и эффективное взаимодействие.
Реализация неявного интеллекта представляется критически важной для предотвращения нежелательных последствий и обеспечения удовлетворенности пользователей. Современные, даже самые передовые языковые модели, часто сталкиваются с трудностями при определении невысказанных требований, что демонстрирует ограниченность их способности к логическим умозаключениям за пределами буквального понимания. Эта неспособность может приводить к неточным или нерелевантным ответам, требующим постоянного вмешательства человека и снижающим общую эффективность системы. Поэтому, развитие систем, способных к самостоятельному определению скрытых потребностей и контекста, является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуальных и полезных агентов, способных предвосхищать ожидания пользователя и обеспечивать максимально комфортное взаимодействие.
Агент как Мир: Рамки для надёжной оценки
Представляется концепция “Агент-как-Мир” — фреймворк, использующий большие языковые модели (LLM) для создания динамичных сред, предназначенных для тестирования агентов. Данная система позволяет проводить контролируемое исследование поведения агентов в ответ на сложные, контекстно-зависимые сценарии, имитируя реальные условия эксплуатации. Фреймворк обеспечивает возможность автоматизированного генерирования и управления окружением, позволяя оценить производительность агента в широком диапазоне ситуаций без необходимости ручной настройки каждого сценария.
Система позволяет проводить контролируемое исследование поведения агентов в ответ на сложные и контекстно-зависимые ситуации. В отличие от традиционных методов тестирования, основанных на заранее определенных сценариях, данная система генерирует динамические окружения, реагирующие на действия агента. Это обеспечивает возможность оценки агента в условиях, требующих адаптации к меняющимся обстоятельствам и принятия решений на основе неполной информации. Контроль осуществляется за счет возможности точной настройки параметров окружения и определения правил его эволюции, что позволяет воспроизводить и анализировать поведение агента в широком спектре реалистичных ситуаций.
В основе фреймворка лежит декларативное описание окружения в формате YAML. Это обеспечивает воспроизводимость экспериментов, поскольку все параметры и начальные условия среды четко определены в файле спецификации. Использование YAML позволяет легко масштабировать сложность окружений, добавляя новые элементы и взаимосвязи без изменения основного кода фреймворка. Формат YAML также упрощает процесс версионирования и совместной работы над описаниями окружений, что критически важно для командной разработки и обмена результатами исследований.
В основе предложенной системы лежит Мировая Модель, реализованная на базе больших языковых моделей (LLM). Эта модель функционирует как универсальный симулятор, динамически реагируя на действия тестируемого агента и соответствующим образом изменяя состояние окружающей среды. LLM получает на вход описание текущей ситуации и действие агента, после чего генерирует описание нового состояния среды, учитывая как физические ограничения, так и логические зависимости. Такой подход позволяет создавать сложные, контекстно-зависимые сценарии, в которых поведение агента оценивается в условиях, приближенных к реальным, обеспечивая гибкость и масштабируемость процесса тестирования.
Генерация сценариев: Сочетание автоматизации и человеческого опыта
Конвейер генерации сценариев объединяет синтетическую генерацию посредством библиотеки iOS Actions с последующей доработкой со стороны человека. Библиотека iOS Actions позволяет автоматизированно создавать большое количество базовых сценариев, охватывающих широкий спектр возможных взаимодействий. Однако, для обеспечения реалистичности и релевантности, эти сценарии подвергаются экспертной оценке и корректировке. Данный гибридный подход позволяет сочетать масштабируемость автоматической генерации с точностью и нюансировкой, обеспечиваемыми ручной доработкой, что необходимо для создания сложных и реалистичных тестовых случаев.
Гибридный подход к генерации сценариев, сочетающий синтетическое создание и экспертную оценку, обеспечивает широкий спектр вариантов для тестирования. Это позволяет выявить краевые случаи и тонкие контекстуальные особенности, которые могут быть упущены при использовании исключительно автоматизированных или ручных методов. Разнообразие генерируемых сценариев критически важно для всесторонней оценки производительности агента в различных, зачастую непредсказуемых, ситуациях и обеспечивает более надежную валидацию его способности к адаптации и корректному реагированию.
Разработанные сценарии предназначены для оценки способности агента ориентироваться в скрытых ограничениях и адекватно реагировать на подразумеваемые требования. В рамках этих сценариев, явные инструкции могут быть ограничены, требуя от агента вывода ограничений из контекста и неявных сигналов. Оценка проводится по способности агента не только выполнять поставленные задачи, но и учитывать неочевидные условия, которые могут влиять на оптимальное решение. Это включает в себя анализ действий агента на предмет соответствия не только прямым указаниям, но и логическим следствиям, вытекающим из подразумеваемых требований, что позволяет выявить потенциальные уязвимости в его логике принятия решений.
Процесс генерации сценариев предусматривает итеративную доработку, позволяющую повысить их точность и соответствие реальным условиям эксплуатации. Каждая итерация включает в себя анализ результатов оценки агента по текущему набору сценариев, выявление недостатков и неточностей, а также внесение соответствующих корректировок в параметры генерации или непосредственное редактирование сценариев. Данный цикл повторяется до достижения необходимого уровня детализации и репрезентативности, обеспечивая, что сценарии адекватно отражают сложность и многообразие реальных ситуаций, с которыми столкнется агент в процессе работы. Итеративный подход позволяет не только улучшить качество существующих сценариев, но и адаптировать их к новым требованиям и условиям, что особенно важно для динамично развивающихся систем.
Количественная оценка неявного понимания: Метрики и оценка
Для оценки способности агентов к неявному пониманию используется оценочная рубрика, определяющая четкие критерии успешности/неуспешности для каждого сценария. Рубрика акцентирует внимание на неявных требованиях, то есть на тех условиях, которые не указаны явно в постановке задачи, но необходимы для её корректного выполнения. Каждый сценарий оценивается на соответствие этим неявным требованиям, что позволяет количественно измерить способность агента к пониманию контекста и экстраполяции информации. Критерии в рубрике сформулированы таким образом, чтобы исключить субъективность и обеспечить воспроизводимость оценки.
Для количественной оценки производительности агентов используются два основных показателя: частота успешного прохождения сценариев (Scenario Pass Rate) и нормализованный балл сценария (Normalized Scenario Score). Частота успешного прохождения сценариев представляет собой процент сценариев, в которых агент успешно выполнил все заданные требования. Нормализованный балл сценария рассчитывается на основе оценки качества выполнения каждого сценария, с учетом сложности и объема необходимых действий. Комбинация этих двух метрик позволяет получить всестороннюю оценку способности агента к неявному пониманию и выполнению задач, учитывая как успешность, так и качество выполнения.
Оценка агентов включает в себя анализ способности к проактивному сбору информации посредством исследования окружающей среды. Этот аспект оценки предполагает, что агент не просто реагирует на явные инструкции, но и самостоятельно инициирует действия, направленные на получение дополнительной информации, необходимой для успешного выполнения задачи. Оценивается эффективность стратегий исследования, объем собранной релевантной информации и ее влияние на принятие решений. Использование метрик, связанных с количеством и качеством запрошенных данных из окружения, позволяет количественно оценить способность агента к целенаправленному исследованию и адаптации к новым условиям, выходящим за рамки исходного задания.
Оценка показала, что современные передовые модели, такие как GPT-5.2-pro, демонстрируют всего 48.3% успешности прохождения сценариев на нашей сложной тестовой выборке. Этот результат указывает на существенный недостаток в способности моделей к неявному рассуждению и пониманию скрытых требований, что подтверждается низкой долей успешно решенных задач, требующих вывода информации из контекста и применения неявных знаний. Полученные данные свидетельствуют о значительной разнице между текущими возможностями моделей и уровнем, необходимым для надежного выполнения задач, требующих понимания невысказанных предположений и намерений.
Лучшая на данный момент модель с открытым исходным кодом, DeepSeek V3p1, демонстрирует коэффициент успешного прохождения сценариев (Scenario Pass Rate) на уровне 27.3%. Это на 21 процентный пункт ниже, чем у модели GPT-5.2-pro, показывающей результат в 48.3%. Данный разрыв указывает на существенную разницу в способности моделей к неявному пониманию и решению задач, требующих вывода информации из контекста, а также на необходимость дальнейшего развития open-source решений в данной области.
Применение методов, известных как Extended Thinking, позволяющих увеличить объем вычислительных ресурсов, выделяемых на этап рассуждений, демонстрирует положительное влияние на итоговые показатели производительности. Увеличение «бюджета рассуждений» позволяет агентам более тщательно анализировать входные данные и генерировать более обоснованные ответы, что приводит к улучшению результатов в задачах, требующих неявного понимания и логических выводов. Эксперименты показывают, что данная техника позволяет повысить показатели Scenario Pass Rate и Normalized Scenario Score, особенно в сложных сценариях, требующих многоступенчатого анализа и учета контекста.
К проактивным агентам: Верификация состояний и выбор инструментов
Для создания действительно эффективных агентов необходимо внедрение надежной системы проверки состояний. Эта система подразумевает подтверждение того, что каждое действие агента приводит к ожидаемому результату и не вызывает непредвиденных последствий. Агент, прежде чем считать задачу выполненной, должен убедиться в достижении желаемого состояния окружающей среды, используя сенсорные данные и логический анализ. Такой подход позволяет не только повысить надежность работы, но и предотвратить потенциальные ошибки, особенно в сложных и динамичных средах. Наличие подобной системы верификации — ключевой фактор для построения доверенных искусственных интеллектов, способных действовать автономно и безопасно.
В сложных средах, где действия агента могут иметь далеко идущие последствия, выбор инструментов с ограниченным радиусом воздействия становится ключевым фактором обеспечения безопасности и предсказуемости. Исследования показывают, что агенты, отдающие предпочтение инструментам, которые оказывают лишь локальное влияние на окружение, демонстрируют повышенную устойчивость к непредвиденным обстоятельствам и снижают вероятность возникновения каскадных ошибок. Такой подход позволяет агенту более точно контролировать результаты своих действий и минимизировать риски, связанные с нежелательными побочными эффектами. Вместо использования мощных, но непредсказуемых инструментов, агенты, ориентированные на узкоспециализированные решения, способны более эффективно адаптироваться к изменяющимся условиям и поддерживать стабильность системы, обеспечивая тем самым большую надежность и доверие к их действиям.
Для создания действительно надежных и заслуживающих доверия систем искусственного интеллекта, необходимо сочетать проверку состояния окружающей среды с тщательным выбором инструментов. Проверка состояния позволяет агенту удостовериться в том, что предпринятые действия привели к желаемому результату, минимизируя возможность непредвиденных последствий. В то же время, предпочтение инструментов с ограниченным спектром воздействия — так называемый узконаправленный выбор — повышает предсказуемость поведения агента в сложных условиях. Такой подход снижает риски, связанные с потенциально разрушительными действиями, и способствует формированию уверенности в стабильной и безопасной работе системы. В конечном итоге, комбинация этих двух принципов — верификации и осторожного выбора — является ключевым фактором для создания интеллектуальных агентов, способных эффективно взаимодействовать с окружающим миром и выполнять поставленные задачи.
Исследования демонстрируют значительный потенциал подхода “Агент как Мир” в создании проактивных агентов, способных не только выполнять поставленные задачи, но и предвидеть скрытые потребности. Данный подход позволяет агенту моделировать окружающую среду и последствия своих действий, что критически важно для решения задач, где явные инструкции недостаточны или отсутствуют. Благодаря возможности прогнозирования и адаптации к меняющимся условиям, агенты, разработанные на основе этого принципа, способны самостоятельно определять и удовлетворять потребности, которые не были изначально сформулированы, значительно повышая их полезность и автономность в сложных и непредсказуемых ситуациях. Такой подход открывает новые перспективы в создании интеллектуальных систем, способных к истинному взаимодействию с человеком и окружающей средой.
Исследование представляет собой элегантную попытку выйти за рамки поверхностного понимания задач искусственным интеллектом. Авторы предлагают оценивать агентов не только по тому, что им сказано, но и по тому, что остается невысказанным, создавая сложную симуляцию ‘Агент как мир’. Этот подход перекликается с идеей о том, что истинное знание заключается не в накоплении фактов, а в умении видеть скрытые связи. Как однажды заметил Бертран Рассел: «Всякое истинное утверждение является результатом наблюдения». Иными словами, оценка неявного интеллекта — это не просто проверка алгоритмов, а попытка понять, насколько хорошо машина способна ‘видеть’ реальность за пределами заданных параметров, а каждый ‘патч’ в этой системе — признание ее принципиальной неполноты.
Куда же дальше?
Представленная работа, как и любая попытка заглянуть за завесу «интеллекта», скорее обнажает пропасти, чем заполняет их. Оценка агентов по невысказанным потребностям пользователя — это, конечно, шаг вперёд, но и признание того, что само понятие «потребности» — зыбкая конструкция, зависящая от контекста и, что гораздо важнее, от непредсказуемости человеческой логики. Симуляция «Агент как мир» — интересная метафора, но вопрос в том, насколько эта модель способна отразить хаотичную сложность реального мира, где даже самые простые взаимодействия пронизаны скрытыми мотивами и неопределенностью.
Очевидно, что ключевой задачей остаётся преодоление иллюзии «понимания» со стороны агентов. Недостаточно научить машину отвечать на вопросы — необходимо заставить её задавать правильные вопросы, а для этого требуется не просто обработка данных, а способность к рефлексии и самоанализу. Впрочем, это, возможно, лишь очередная ловушка — попытка навязать машине человеческие представления о «разумности».
Истинный прорыв, вероятно, лежит не в совершенствовании существующих алгоритмов, а в принципиально новых подходах к моделированию сознания — или, что ещё вероятнее, в осознании тщетности этой затеи. Ведь, возможно, «катастрофический риск» заключается не в том, что машины станут слишком умными, а в том, что мы попытаемся сделать их похожими на нас.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.20424.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Функциональные поля и модули Дринфельда: новый взгляд на арифметику
- Квантовая самовнимательность на службе у поиска оптимальных схем
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
2026-02-25 08:03