În ultimii ani, industria tehnologică a fost tot mai tentată de promisiunea agenților AI autonomi, modele capabile să gestioneze sarcini complexe fără supraveghere umană. Ideea pare atractivă: spui ce trebuie făcut și sistemul își organizează singur pașii, ia decizii și livrează rezultatele, aproape precum un asistent digital cu inițiativă. Însă, în spatele acestor promisiuni strălucitoare, se ascunde o limită matematică, de care tot mai mulți cercetători avertizează vehement.

### Limitele fundamentale ale modelelor de tip LLM

Un studiu recent atribuit cercetătorilor Vishal și Varin Sikka scoate în evidență o barrieră structurală, mathematics-based, care limitează fiabilitatea modelelor de tip large language model (LLM). Pe scurt, există sarcini excesiv de complexe, ce necesită calcule și raționamente dincolo de capacitatea unui model să le gestioneze într-o singură execuție. Când pragul acesta este depășit, modelele pot produce rezultate greșite sau inconsistente, greu de detectat, ceea ce pune serios în pericol promisiunea de autonomie totală.

Studiul explică faptul că, atunci când complexitatea sarcinilor depășește anumite limite, modelul nu mai poate verifica în mod credibil și independent corectitudinea soluției sale. În practica agenților AI, această problemă devine critică, mai ales pentru acele aplicații în care deciziile trebuie verificate și validate, precum administrarea sistemelor, tranzacțiile financiare automate sau controlul infrastructurii.

### Riscul de erori în lanț și dezinformare

Ce face această limitare atât de periculoasă? În primul rând, agenții AI diferă fundamental de chatboții obișnuiți. În cazul lor, greșelile pot avea consecințe impulsive și de wider impact, dacă nu sunt gestionate atent. La o simplă conversație, corectezi un răspuns greșit sau îl oprești, dar un agent autonom poate porni o serie de acțiuni greșite, iar aceste erori se pot acumula sau se pot răspândi, generând un torent de probleme.

Un alt factor de vulnerabilitate este natura lanțului de decizii. Fiecare etapă a unui proces complex devine input pentru următoarea. O interpretare greșită, o informație incompletă sau uitată în memorie poate arunca întregul proiect în dezechilibru. În scenarii reale, acesta poate însemna, de exemplu, crearea de rapoarte false, decizii greșite sau acțiuni irreversible, precum plăți sau modificări în sistem fără o verificare suplimentară.

Intenția de autonomie totală, promovată de industria tech, se află acum în fața unui zid matematic, care devine tot mai greu de traversat. A construi un agent AI complet autonom ar însemna, cel mai adesea, a renunța la garanțiile de verificare vitală pentru siguranță și corectitudine.

### Cât de departe suntem de adevărata autonomie

De aceea, mulți cercetători și dezvoltatori recomandă prudență. În prezent, tehnologia avansează spre sisteme semi-autonome, în care sarcinile sunt împărțite în fragmente mici, cu puncte clare de verificare și control. Asta în contrast cu conceptul de „agent complet autonom”, care pare a fi încă departe, din cauza limitărilor matematice.

Într-o lume în care agenții AI devin din ce în ce mai capabili să formuleze și să execute decizii, este vital să nu ne lăsăm seduși de iluzia că acești „muncitori autonomi” pot fi lăsați să acționeze fără supraveghere. Studiile recente subliniază importanța unor mecanisme de verificare formală, testare automată și, acolo unde e posibil, demonstrație matematică a corectitudinii soluțiilor.

Totodată, specialiștii avertizează că, pentru a nu exagera cu așteptările, trebuie înțeles că agenții AI vor funcționa cel mai bine în domenii bine delimitate, cu reguli clare și limite bine puse. În sarcini deschise, cu multe necunoscute și posibile consecințe, rămân încă instrumente semi-autonome, dependente de supraveghere.

Pe măsură ce tehnologia avansează, se pare că adevărata provocare nu va fi doar creșterea performanței, ci și construcția unor sisteme cu mecanisme solide, capabile să-și demonstreze corectitudinea și să se auto-verify, pentru a fi utilizate în mediul real. În lipsa acestor garanții, așa-zisa libertate totală a agenților AI rămâne mai degrabă un ideal de domeniul science fiction, decât o posibilitate aproape de realitate.