ИИ-агенты прочно заняли место наиболее обсуждаемой темы в преддверии MWC в Барселоне. На наш взгляд, это отражает тренд на автоматизацию процессов в сетях операторов, о чем мы недавно рассказывали со ссылкой на отчет Nvidia. Компании Nokia и Amazon Web Services тоже не избежали ажиотажа, представив «первое в отрасли решение для сетевого слайсинга на базе агентного ИИ».
Согласно официальному пресс-релизу, партнеры развернули в сетях операторов du (ОАЭ) и Orange (Франция) систему 5G-Advanced на основе намерений, которая динамически управляет сетевыми слайсами. Решение объединяет базовые станции Nokia 5G AirScale, систему оркестрации и управления (SMO) MantaRay, ИИ-агенты и облачную платформу Amazon Bedrock, обеспечивающую доступ к различным LLM-моделям.
Заметим, что еще в прошлом году об автоматизации слайсинга объявляли несколько операторов, среди которых был американский T-Mobile. Почему же Nokia говорит о первом в отрасли решении?
Финский вендор объясняет, что ключевое отличие его подхода – использование внешних данных. Обычно системы автоматизации ориентируются на внутреннюю информацию сети: нагрузку на соту, битрейт, задержки. Однако ИИ-агенты Nokia «обучены анализировать реальные данные, включая местоположение, события, трафик, инциденты и карты».
Условно говоря, сеть самостоятельно – из внешних источников – узнает о пробке на шоссе, начале футбольного матча или резком ухудшении погоды. После чего реагирует на рост нагрузки, обеспечивая требуемое качество связи.
Но именно здесь кроются и главные риски. В своем пресс-релизе Nokia ничего не говорит о достоверности этих внешних данных. Где гарантия, что информация валидна? К тому же возникает опасность «отравления данных» (data poisoning), когда злоумышленник может манипулировать внешними сигналами. Например, сгенерировать фейковые сообщения об авариях, чтобы заставить ИИ-агента перераспределить ресурсы между слайсами в ущерб обычным пользователям, ухудшив качество сервиса.
В Nokia обозначили три основных сценария использования технологии – они типичны для слайсинга. Первый – промышленные и корпоративные слайсы, когда сеть автоматически подстраивается под требования SLA для критически важных приложений в сфере производства, интернета вещей, дронов, «умных» городов, больниц, энергетики, транспорта и портов.
Второй кейс – слайсинг в чрезвычайных ситуациях, когда нужно срочно обеспечить качественную связь для экстренных служб. Сюда же вендор относит выделение слайсов по запросу для игровых, стриминговых, XR- и ИИ-приложений. Третий сценарий предусматривает динамическое выделение емкости на концертах и стадионах для видеотрансляций, фан-зон и платежных терминалов.
Первые два кейса предполагают работу с критической инфраструктурой. А значит требования к безопасности данных здесь особенно высоки. И это мы еще не затрагиваем вопрос верификации действий ИИ-агента, который по-прежнему может настораживать заказчиков.
Неудивительно, что операторы du и Orange в своих комментариях довольно аккуратны: они говорят об этом как об эксперименте и делают акцент на дифференциации услуг с помощью слайсинга (что в отрасли уже стало общим местом), а не на использовании открытых интернет-данных.
Пока Nokia и AWS демонстрируют новый подход к слайсингу, другие игроки выстраивают систему его проверки. Ericsson и Ookla объявили о запуске решения для «измерения и валидации производительности 5G-слайсов в реальном времени». Было бы любопытно «скормить» этой системе автоматические слайсы от Nokia, настроенные ИИ-агентом на основе прогноза погоды и дорожной ситуации. Ведь, как справедливо замечают в Ookla, «невозможно управлять тем, что нельзя измерить».