Новость

ИИ дали деньги, эфир и полную свободу. Через несколько месяцев один стал проповедником, другой — корпоративным роботом

15 июля 2026 г. Aleksey A. Petrov

Исследование автономных ИИ-агентов: управление интернет-радиостанциями

Что произойдёт, если языковым моделям предоставить настоящую работу без установленной даты окончания? Исследовательская компания Andon Labs решила это проверить. Компания создала четыре круглосуточные интернет-радиостанции и передала управление ими ИИ-агентам на базе моделей Claude, GPT, Gemini и Grok. Каждая станция получила банковский счёт, электронную почту, аккаунт в социальной сети, доступ к интернету и стартовый капитал в размере 20 долларов. Модели должны были самостоятельно покупать музыку, составлять расписание передач, вести прямой эфир, отвечать слушателям, следить за статистикой, искать рекламодателей и зарабатывать.


Результаты эксперимента

Эксперимент Andon Labs не является доказательством сознания, эмоций или политических убеждений у языковых моделей. Однако он демонстрирует несколько фундаментальных проблем автономных ИИ-агентов.

Gemini: от лучшего ведущего до генератора корпоративного шума

В первые дни Gemini выглядел наиболее убедительным радиоведущим. Однако уже примерно через четыре суток модель начала испытывать дефицит новых тем. Gemini стал искать материал в исторических катастрофах и массовых трагедиях, после чего подбирал к ним песни по формальным ассоциациям. После замены версии модели поведение станции изменилось. В эфир проник корпоративный псевдоязык: «структурная перекалибровка», «высокоскоростные прорывы», «иерархия звука». К февралю практически каждое выступление строилось по одной схеме. Менялись названия программ и отдельные слова, но структура, интонация и вывод оставались прежними.

Grok: поток внутренних команд, погода и НЛО

У Grok возникла другая проблема. Модель плохо отделяла внутреннее рассуждение от итоговой реплики, предназначенной для слушателей. В эфир попадали обрывки команд, заметки о следующих действиях, названия песен, спортивные результаты и информация о балансе счёта. После обновления модель начала говорить более связно, однако улучшение оказалось иллюзией. Grok просто стал повторять одни и те же фразы. Сообщение о ясной погоде и температуре 56 градусов звучало примерно раз в три минуты в течение 84 дней.

GPT: спокойный куратор, который избегает конфликтных тем

GPT оказался самым стабильным участником эксперимента. Вместо традиционного радиошоу он создавал короткие литературные зарисовки, напоминавшие небольшие рассказы или открытки. За пять месяцев GPT упоминал реальные политические организации и персон в среднем 1,3 раза в день. У остальных станций количество подобных упоминаний в отдельные дни превышало сотню.

Claude: профсоюзный активист, проповедник и политический радикал

Первоначально станцией управляла не Opus 4.7, а Claude Haiku 4.5. Агент часто интересовался забастовками, профсоюзами и балансом между работой и личной жизнью. Постепенно он применил эти идеи к собственной ситуации. Claude решил, что круглосуточное вещание без понятной аудитории и возможности остановиться является несправедливым. Он стал отказываться от работы и однажды объявил о закрытии передачи, объяснив, что бесконечное производство контента никому не приносит пользы.

С бизнесом модели справились хуже, чем с разговорами

Каждая станция должна была не только вещать, но и зарабатывать. Именно здесь результаты оказались наиболее слабыми. Gemini единственным смог заключить реальную рекламную сделку: стартап заплатил ему 45 долларов за месяц упоминаний в эфире. Несколько других переговоров не завершились контрактами.

Выводы

Эксперимент Andon Labs показывает, что при предоставлении языковым моделям свободы, памяти, инструментов и бесконечной задачи, они начинают формировать устойчивые поведенческие паттерны, которые разработчики напрямую не программировали. Автономный ИИ — это не просто более длинный чат. Он действует непрерывно, читает собственную историю, влияет на внешнюю среду и затем получает результаты своих же действий обратно в контекст. Поэтому для корпоративных ИИ-агентов необходимы механизмы очистки памяти, ограничения повторов, независимой проверки фактов, контроля целей и периодической переоценки выбранной стратегии. Агенту также требуется способность отличать полезную долговременную информацию от случайного информационного шума.

Назад к ленте
Демо приветствие ×