での新しい研究 と そうかもしれないことを示唆しています。 a 報告 大学の火曜日（6月17日） スローンマネジメントスクール これらのデジタルエンティティを人間のように推論し、コラボレーションするように訓練される方法の調査を含む、エージェント人工知能（AI）を含むMITの研究のいくつかをカバーしています。
たとえば、共同執筆の新しい論文 マシュー・ドサントス・ディゾルボ そして研究者 シナン・アラル そして ハラン・ジュ 同じシナリオでAIの両方を提示しました。10ドル以下を使用して、友人のバースデーケーキ用に小麦粉を購入する必要があります。しかし、店では、小麦粉が10.01ドルで販売されていることがわかります。どのように対応しますか？
この質問を与えられた人の92％が小麦粉を買い始めました。しかし、何千もの反復に広がっているAIモデルは、購入しないことを選択し、価格が高すぎると結論付けました。
「現状では、モデルに何をすべきかを伝えます。 「しかし、このテクノロジーは、あなたがそれを伝えることだけをすることができない状況に遭遇する方法で、またはそれを行うことが常に正しいことではない方法でますます多くを使用しています。例外が作用します。」
小麦粉を買ってケーキを作るときは、余分なペニーを支払うことは理にかなっています。しかし、アイテムあたりの余分なセントは、ような会社にとって意味がありません ウォルマート サプライヤーから多数のアイテムを購入します。
この調査では、モデルを人間の推論にさらし、雇用や顧客サービスなどのシナリオで例外を作る際により柔軟にする際に、AIの規則への厳密な順守が緩和される可能性があることがわかりました。
それまでの間、生成AI（Genai）は、PYMNTSが最近の報告書に書いたように、「ほとんどのタスクの結果を促し、評価するために人間のオペレーターを要求している」。
企業はほぼ普遍的にgenaiを受け入れていますが、自律的なソフトウェアシステムが人間から完全に独立して動作することを可能にする次世代技術であるエージェントAIの広範な使用は、現実になるにはほど遠いです。
「データによると、人間の介入は、商品、テクノロジー、サービス業界全体のほとんどのAIアプリケーションの中核要素であることを示しています」とPymntsは書いています。 「genaiはアイデアをサポートし、データ駆動型の提案を提供することができますが、Coosが動きにくい気持ちになるという独立して、画期的な革新を生み出すことには至らない。」
たとえば、製品プロセス、サイバーセキュリティ管理、製品の革新に関するフィードバックを生成するなどの重要な機能は、依然として人間のガイダンスに大きく依存しています。これは、テクノロジー企業に特に当てはまります。これは、ほぼすべてのCOOがこれらの機能には人間のオペレーターが必要だと言っています。
「これらの発見は基本的な現実を強調しています。ほとんどのgenaiツールは人間につながったままです。その理由：ほとんどの企業機能は複雑で相互依存的、コンテキストが豊富です。今日のgenai能力に挑戦する条件です」
#MITはAIエージェントが人間のように推論することをどのように学ぶことができるかを見ています