Коли розум не завжди вирішує: Чому великі мовні моделі – не найкращий вибір для прийняття рішень
Вітаю, друзі-технологи та всі, хто цікавиться штучним інтелектом! Мене звати Кейсі Байт, і сьогодні ми поринемо у захопливу тему. Нещодавно з друзями обговорювали новітні тенденції в AI. Один мій знайомий, який працює з комплексними системами, зазначив: “Ці LLM (великі мовні моделі) – безперечно, крута штука, але коли справа доходить до прийняття важливих рішень, вони не завжди надійні”. Спочатку я погодився, але потім ця думка не давала спокою. Ми так зачарувалися можливостями GPT та йому подібних, що, здається, забули: ці “розумні пташки” не універсальні. Вони добре справляються з багатьма завданнями, але коли потрібно ухвалювати рішення – тут потрібна зовсім інша, більш стабільна “команда”.
Уявіть: ви будуєте неймовірний космічний корабель – ваш “agentic AI”, здатний виконувати надзвичайні завдання. І вам кажуть, що двигун корабля – це LLM. Звучить багатообіцяюче, чи не так? Але коли потрібно прокласти точний курс через поле астероїдів, де кожна помилка може стати фатальною, розумієш, що цей “двигун” може раптово збрехати, відхилитися від курсу чи просто відмовитися “летіти за настроєм”. Саме про це ми сьогодні й поговоримо: чому LLM, попри свій геній, можуть підвести в найважливіший момент, коли необхідно приймати складні та, головне, надійні рішення. І головне – як вийти із ситуації переможцем, використовуючи правильні інструменти.
Чому LLM не підходять на роль “суворого судді”?
Будьмо відверті. Великі мовні моделі – справжні майстри словесної еквілібристики. Вони генерують тексти, пишуть вірші, жартують і навіть імітують бесіду з Ейнштейном. Але коли доходить до прийняття рішень, особливо в бізнесі або критичних системах, їхні “таланти” можуть зіграти злий жарт.
- Непередбачуваність: LLM – як артистичний художник. Сьогодні він може створити шедевр, а завтра – щось недоладне, можливо, через поганий настрій. Уявіть, що ви подаєте заявку на кредит: сьогодні вам схвалюють, а завтра – з тих самих причин – відмовляють. Це смішно, але аж ніяк не надійно, чи не так? Для прийняття рішень потрібна стабільність, а не “творчі пориви” AI.
- “Чорна скринька”: LLM добре творять, але пояснити, як саме вони дійшли до певного висновку, їм часто не вдається. А тепер уявіть, що вам потрібно пояснити клієнту причину відмови у кредиті. “Система так вирішила…” – звучить непереконливо. Нам потрібна прозорість, можливість зрозуміти логіку, а не просто вірити на слово.
- Схильність до “вигадок”: Це вже не жарти. LLM іноді можуть вигадувати причини для своїх рішень. Це як студент, який не знає матеріалу, але вміє красиво “замаскувати” незнання. У критичних системах така “вигадка” може коштувати дорого.
- Проблеми з наявними даними: Бізнес має величезні обсяги історичних даних, які відображають минулі успіхи й невдачі. LLM, хоча й можуть обробляти текст, не дуже добре справляються з аналізом структурованих даних, виявленням трендів у таблицях або прогнозуванням на основі попередніх результатів. Це як намагатися пояснити рецепт людині, яка ніколи не бачила продуктів: теоретично можливо, але практично – безглуздо.
Що робити? Знайомтесь із “рішальниками”!
Зрозуміло, що потрібна надійна, стабільна та прозора система прийняття рішень. І тут на сцену виходять інші “герої”: платформи управління бізнес-правилами (Business Rules Management Systems, BRMS) або, простіше кажучи, платформи для прийняття рішень (Decision Platforms).
Ці системи – справжні “робочі конячки”, які вже давно довели свою ефективність. Вони не прагнуть бути креативними – вони прагнуть бути точними. Розберемося, чому вони такі корисні.
#1: Залізна послідовність – як порада старого друга
Уявіть, що ви впровадили правила видачі кредитів. З BRMS ви гарантовано отримаєте той самий результат для подібних заявок. Жодних “сьогодні я добрий, а завтра – ні”. Це означає, що кожен клієнт отримає справедливе (відповідно до встановлених правил) ставлення. Це як бабусин борщ: ви знаєте, яким він буде, і завжди чекаєте на цей знайомий смак.
#2: Прозорість, як вікно в душу AI
З цими платформами ви можете не просто сказати: “система вирішила”, а й показати: “ось ці правила було застосовано, ось чому ухвалено таке рішення”. Всі процеси чітко прописані, логуються і легко пояснюються. Це ідеально для відповідності регуляторним вимогам, внутрішніх перевірок та просто для розуміння роботи вашої власної системи. Це як мати детальний звіт про кожну дію, а не просто наслідок.
#3: Адаптивність – як гнучка очеретина на вітрі
Бізнес-середовище постійно змінюється: конкуренти вводять інновації, регулятори створюють нові закони, ринок диктує умови. Вам потрібно швидко реагувати. BRMS дозволяють легко оновлювати правила, адаптувати логіку без переписування всього коду. Це як вчасно підлаштувати вітрила, щоб зловити новий напрямок вітру, а не чекати, поки корабель зламається.
#4: Доступність для “людей з вулиці”
Часто саме бізнес-експерти, а не тільки програмісти, знають, які рішення потрібно ухвалювати. BRMS часто мають low-code/no-code інтерфейси. Це означає, що люди, які розуміють бізнес-процеси (але, можливо, не є гуру програмування), можуть брати участь у створенні та налаштуванні правил. Уявіть, що ваша тітка, яка пече найкращі пиріжки в селі, може сама написати рецепт у цифровому вигляді, і він працюватиме.
#5: Сила аналітики – коли дані стають мудрішими
Платформи для прийняття рішень дозволяють інтегрувати результати аналітичних моделей, статистичні дані. Тобто, система може враховувати не лише жорсткі правила, а й варіативні, ймовірнісні прогнози. Це як коли, крім рецепту, ви враховуєте погоду – це зробить страву ще смачнішою.
Як це працює на практиці: Банк, кредит і… багато бюрократії?
Повернемося до банку, що видає кредити. Йому потрібен “agentic AI”, який цим займатиметься. Всередині цього AI будуть два основних “рішальники”:
- Агент перевірки відповідності (Eligibility Agent): Чи відповідає клієнт базовим критеріям для отримання кредиту?
- Агент із реалізації кредиту (Origination Agent): Чи можна видати кредит? Яка буде ставка? На яких умовах?
Як це будується?
-
Stateless & Side-effect-Free: Кожен агент має бути “чистим”. Тобто, він отримує дані, приймає рішення й не пам’ятає нічого з минулого. Минулу історію зберігає інший агент (workflow agent), який збирає дані для цих “рішальників”. Це робить його простішими, надійнішими та легшими для тестування. І, що дуже важливо, дозволяє багаторазово їх використовувати в різних сценаріях. Уявіть, що ви можете використовувати один і той самий “інгредієнт” у багатьох різних стравах.
-
Behind the scenes Decision Platform:
- Редактори: Є два типи редакторів: професійні розробники та бізнес-аналітики (low-code). Тут створюються правила.
- Репозиторій: Всі правила зберігаються в єдиному місці, з версіонуванням і можливістю паралельної роботи. Це як цифрова бібліотека всіх можливих сценаріїв.
- Валідація та тестування: Перед запуском правила перевіряються на логічність, повноту, відсутність конфліктів. Потім проводяться численні тести. Це як перевірка рецепту на всіх етапах – від інгредієнтів до готової страви.
- Імітаційне моделювання (Simulation): А що, якби змінити певний параметр? Ці інструменти дозволяють прорахувати, як зміни вплинуть на результат, до того, як вони будуть впроваджені. Це як репетиція виступу, де можна виправити помилки перед виходом на сцену.
- Розгортання (Deployment): Готові правила розгортаються як сервіси, що гарантує стабільну роботу логіки навіть при оперативному оновленні правил.
#6: Машинне навчання – коли дані стають передвісниками
Але що, якщо рішення має залежати не лише від правил, а й від ймовірностей? Наприклад, наскільки ймовірно, що клієнт поверне кредит? Тут на допомогу приходить Машинне навчання (Machine Learning, ML).
- Збираємо дані: Спочатку потрібні великі дані про минулих позичальників, їхню поведінку, історію платежів тощо.
- Інженерія ознак (Feature Engineering): З даних витягуємо корисні “ознаки” – вік, сімейний стан, історію затримок з платежами тощо. ML-моделі на основі цих ознак навчаються прогнозувати.
- Навчання моделей: Використовуючи різні алгоритми (нейронні мережі, регресія, дерева ухвалення рішень), створюємо моделі, які прогнозують, наприклад:
- Ймовірність шахрайства.
- Кредитний ризик (імовірність неповернення).
- Ризик дострокового погашення.
- Розгортання ML-моделей: Ці моделі теж розгортаються як сервіси (endpoints), які потім використовує наш “agentic AI”.
А як же LLM? Чи вони зовсім непотрібні?
Звісно, ні! LLM можуть бути чудовими помічниками для наших “рішальників”.
- “Заправка” даними: LLM чудово справляються з обробкою неструктурованої інформації. Скажімо, вам потрібно проаналізувати опис човна, який клієнт хоче купити в кредит, LLM може витягти необхідні деталі з брошури й передати їх вашій системі прийняття рішень. Це як мати помічника, який може читати й розуміти будь-який документ.
- Пояснення рішень: Пам’ятаєте, ми говорили про “чорну скриньку”? LLM можуть взяти детальний лог роботи системи прийняття рішень і перетворити його на зрозуміле людською мовою пояснення для клієнта чи співробітника кол-центру. Це як перекладач з “технічної” на “людську”.
Як змусити все це вчитися?
- ML-моделі: Автоматичні моделі (особливо ті, що працюють з неструктурованою інформацією) можуть вчитися самостійно, постійно оновлюючи свої прогнози на основі нових даних.
- Decision Agents (BRMS): Вони самі по собі не “вчаться” в прямому сенсі. Але можна проводити A/B тестування – коли паралельно працюють дві версії правил, і ви дивитеся, яка з них дає найкращий результат. Зібрані дані аналізуються, і кращі правила інтегруються.
- Загальна картина: Найважливіше – має бути відповідальна особа, яка відповідає за злагоджену роботу всього “agentic AI”. Це вимагає систематичного підходу, збору даних про ефективність роботи всіх агентів та постійного вдосконалення.
Підсумкова думка
Отже, друзі, наступного разу, коли зайде мова про ШІ, який має ухвалювати серйозні рішення, пам’ятайте: LLM – безумовно, революція, але для задач, що вимагають стабільності, прозорості та точності, потрібні більш спеціалізовані інструменти – платформи управління бізнес-правилами та моделі машинного навчання. Вони у поєднанні з LLM для певних завдань можуть створити потужну, надійну та адаптивну систему.
Що далі?
- Вивчіть основи BRMS: Подивіться, як працюють платформи на кшталт IBM Operational Decision Manager, Red Hat Decision Manager або схожі.
- Експериментуйте з low-code: Спробуйте самостійно створити прості правила, щоб зрозуміти принцип роботи.
- think AI beyond LLMs: Розширюйте свій кругозір, досліджуйте, як різні технології AI можуть доповнювати одна одну.
Пам’ятайте, справжня магія AI – не в тому, щоб знайти один універсальний інструмент, а в тому, щоб правильно поєднати різні види “інструментів” для досягнення найкращого результату. До нових зустрічей!
