Självförbättrande AI-agenter: så fungerar feedbackloopen
Roland Gavrilescu från Introspection beskriver konceptet 'autoresearch' – där AI-agenter använder strukturerade recept för att iterera och förbättra sig själva i en återkopplingsloop. Det intressanta är att han betonar att människor fortfarande är nödvändiga i processen, vilket går emot föreställningen om helt autonoma system.
Djupdykning
Autoresearch är i grunden idén att AI-agenter inte bara utför uppgifter – de utvärderar sina egna resultat, identifierar svagheter och förbättrar sina egna arbetsflöden utan att en människa behöver peka ut varje fel. Roland Gavrilescu från Introspection beskriver det som "recipes" (recept), alltså strukturerade instruktionsset som agenterna kan modifiera och optimera över tid baserat på vad som faktiskt funkade. Det låter som science fiction men det händer redan i begränsad skala, och den viktiga nyanssen som de flesta missar är att detta inte handlar om AGI eller självmedvetna maskiner – det är egentligen glorifierad hyperautomatisering med en feedbackloop inbyggd, ungefär som A/B-testning fast för AI-beteenden. Det intressanta spänningsfältet här är att Gavrilescu betonar att människor fortfarande är centrala, inte som en PR-disclaimer utan för att agenterna ännu inte kan avgöra vad som är ett *meningsfullt* förbättring kontra en teknisk optimering som råkar maximera fel mätetal. Risken på sikt är inte att agenterna tar över, utan att de blir extremt bra på att optimera för det vi råkar mäta – och det är ett problem vi känner igen från sociala mediers algoritmer.