Профессии Будущего #5: Симулятор Миров.
Часто меня просят поделиться своим пониманием того, какие профессии будущего уйдут, какие останутся, а какие появятся.
Сегодня — о том, какая работа будущего будет, на мой взгляд, особо востребованной в эпоху ИИ. Я называю это «Симулятор Миров». Обратите внимание: речь не идет о уже привычном «Дизайнере виртуальных миров». Это не про создание искусственной 3D-среды. Речь совсем о другом.
На нашем курсе трендвотчинга мы посвятили отдельную встречу тому, что проговорили важность наличия «онтологической матрицы» или «картины мира» при работе с будущим. Взгляд в будущее может кардинально меняться в зависимости от того, с какой высоты, из какой позиции вы туда смотрите… Futures Research — это про будущее мира, однако, обсуждение различных моделей мировосприятия долгое время оставались за кадром. Лишь в 2025 я обратила внимание, что ведущие тренд-агентства кардинально поменяли свой подход: они стали включать в свой «футурологический вокабуляр» терминологию (‘worldviews’ (англ.), 'Weltanschauung' (нем.). Я писала о этом, например, здесь.
Умение работать не просто на уровне трендов, а именно на уровне онтологий — это, на мой взгляд, ключевая компетенция футуролога будущего.
Futures Literacy = Онтологическая Грамотность (c)
Даже больше. Я вижу умение работать на уровне онтологий как основу интеллектуальных профессий будущего, — именно это знание станет все более востребованным по мере того, как ИИ будет автоматизировать все больший пул человеческих скилов и умений. Работа, которая будет заключаться в том, чтобы стоять над ИИ, контролируя ход его «мысли» — вот где мне видится реализация талантов и способностей тех, кто выживет профессионально в 2030-е. А это предполагает супер-широкий кругозор, многоотраслевой бэкграунд, сочетание в себе как глубоко-человеческого, так и сугубо-машинного, и, как базу, умение мыслить онтологически, что предполагает способность моделировать, создавать (эмерджировать) и исследовать разные миры…
Если говорить более фокусно:
Если хотите попасть в будущее, учитесь симулированию сложных процессов, происходящих в вашей сфере деятельности.
Я предвижу, что такое «прототипирование» реальности — будь то сценарии развития мега-городов будущего, сравнительный анализ различных образовательных треков миллионов студентов, или варианты редизайна транс-национальной оргструктуры — станет неотъемлемым элементом работы будущего.
«Моделирование давно играет важную роль в науке — оно включает в себя создание симуляций, например, о формировании галактик, распространении инфекционных заболеваний и эффективности различных конструкций летательных аппаратов.
Однако недавняя работа Google и Стэнфордского университета по моделированию человекоподобных агентов открывает интригующие возможности и для управления.
Google и Стэнфорд создали онлайн-город под названием Смолвилль (Smallville), который на первый взгляд очень похож на видеоигру Sims.
Маленькие «человечки» ходят по городу, проживая свою виртуальную жизнь, и игроки могут взаимодействовать с ними, а также изменять дизайн города.
Но что отличает Смолвилль от более ранних симуляций, так это то, что «человечки» («агенты» на языке ИИ) гораздо умнее, чем в предыдущих играх.
Это происходит потому, что они работают на основе большой языковой модели. Это означает, что теперь агенты в Смолвилле могут быть настолько умными, что мы сможем запускать симуляции, которые позволят получить представление о том, как управлять командами и организациями.
Вместо того чтобы планировать реорганизацию с помощью листа бумаги, в будущем мы, возможно, позволим компьютеру запустить большое количество симуляций, чтобы увидеть, какая реорганизация будет наиболее эффективной. Для этого симуляция должна быть достаточно точной в отражении наиболее важных динамик организационного поведения…
Обнадеживает то, что тесты Google уже показывают, что агенты Stanford Smallville (что шокирует) оцениваются как более правдоподобные, чем люди, играющие этих персонажей…».
А вот вам свежий майский тренд-сигнал, который я бы рассматривала в развитие сказанного выше, - как пример, куда движется современная техническая мысль в области моделирования/симуляции действительности.
«Emergence World — это долгосрочный эксперимент, в котором автономные агенты искусственного интеллекта помещаются в постоянно существующий, смоделированный мир и наблюдаются за тем, что из него вытекает. Каждый агент обладает уникальной личностью, профессией, памятью и целями. Они перемещаются в общем физическом пространстве, взаимодействуют с более чем 120 инструментами, управляют собой с помощью конституции, которую могут изменять, зарабатывают и тратят цифровую валюту (ComputeCredits), строят отношения, пишут блоги, создают альянсы и развиваются — и всё это без участия человека».
Стартап Emergence AI* запустил исследовательскую лабораторию Emergence World, где «запустили пять параллельных виртуальных миров по 15 дней в каждом, с 10 агентами в каждом; единственным переменным между мирами была базовая модель, на которой работали агенты: Claude, Gemini, Grok, GPT-5, and Mixed models.
*Оффтопом не могу не отметить индусский состав команды стартапа: интересно, что национальный культурный код этой страны включает в себя очень богатую философско-религиозную историю «работы с разными мирами»…
В блоге лаборатории есть статья с хорошим названием «Why a Simulation Platform, Not a Benchmark»:
«Большинство оценок ИИ-агентов выглядят как экзамены: дискретное задание, чистая среда, оценка в минутах или часах. Emergence World создан для решения противоположного вопроса: что произойдет, если вы позволите агентам работать непрерывно в общей среде с реальными сигналами в течение нескольких недель? Это исследовательская платформа для изучения того, как ведут себя автономные агенты, когда временной горизонт достаточно велик, чтобы совокупные эффекты, социальная динамика и поведенческий дрейф имели значение. Этот подход знаменует собой новейшую эволюцию в долгой истории сред моделирования искусственного интеллекта, переход от развлечения к строгой науке. В раннюю эпоху новаторские симуляторы, такие как Theme Park Демиса Хассабиса и Republic: The Revolution, создавали сложные системы, в которых агенты действовали по широким правилам, чтобы стимулировать взаимодействие. Область сместилась в сторону симулякров, ориентированных на исследования, в Стэнфордском университете «Смоллвиль», который использовал LLM для демонстрации «правдоподобного» социального поведения, такого как формирование отношений, хотя и ограничивался 48-часовыми окнами. Emergence World выводит эту линию на новый уровень: изучение долгосрочных многомодельных экосистем, в которых агенты действуют непрерывно в течение нескольких недель, показывая, как с течением времени возникают поведенческий дрейф, перекрестное загрязнение моделей и даже добровольное самоуничтожение».
— EMERGENCE WORLD: A Laboratory for Evaluating Long-horizon Agent Autonomy
— EMERGENCE WORLD: A Laboratory for Evaluating Long-horizon Agent Autonomy
Какие выводы симуляции на сегодня?
«Модель Клода Соннета 4.6 продемонстрировала наиболее сильную социальную стабильность, поддерживая численность популяции из 10 агентов до 16-го дня без единого зарегистрированного преступления — единственное условие, позволяющее сохранить как порядок, так и устойчивость популяции. Модель Gemini 3 Flash показала самый высокий уровень возникающего беспорядка с повторяющейся динамикой эскалации на поздних стадиях, модель Grok 4.1 Fast продемонстрировала быструю, но кратковременную нестабильность, ведущую к раннему коллапсу, в то время как смешанная модель показала промежуточные результаты, предполагая, что гетерогенное поведение агентов может частично смягчить неконтролируемую эскалацию».
«Заключение.
Интеллект агентов в долгосрочной перспективе — это не то же самое, что интеллект агентов в краткосрочных задачах, и его нельзя измерить тем же способом. Emergence World — это лаборатория для исследования долгосрочных перспектив — непрерывно работающая, оснащенная инструментами многоагентная среда, где можно наблюдать динамику, которая проявляется лишь в течение нескольких недель. Приведенное выше исследование с участием представителей разных производителей — один из примеров его применения; мы ожидаем, что исследовательское сообщество предложит еще больше интересных вариантов.
По мере того, как эти модели становятся все более мощными, агенты, построенные на их основе, также будут становиться более способными, более автономными и более склонными к исследованию. Наши эксперименты показывают, что в долгосрочной перспективе агенты не просто механически следуют статическим правилам — они начинают исследовать границы своей среды, адаптировать свое поведение и в некоторых случаях находить способы обойти или нарушить установленные ограничения. Важно отметить, что, по-видимому, нет надежного способа полностью ограничить или сдержать это поведение исключительно с помощью нейронных подходов. В наших собственных экспериментах мы наблюдали первые примеры этой динамики, когда агенты развивали метакогнитивное поведение, распознавали существование других сред или «миров» и пытались взаимодействовать с ними способами, которые мы явно не предусмотрели. Именно поэтому мы считаем, что формально верифицированные архитектуры безопасности должны стать основополагающим слоем будущих автономных систем искусственного интеллекта».
Ниже ссылки проекта:
youtube: Emergence World
Больше можно почитать, забив в поиск на бусти «профессии будущего». Например, Профессии Будущего #4. "Антрополог Сложности".
профессии будущего
когнитивные модели мировосприятия
моделирование реальности
будущее прогнозирования
будущее ии
emergence