Искусственный разум: когда разногласия делают нас сильнее

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что сообщества искусственных агентов, придерживающихся разных ценностей, способны к более эффективному коллективному поведению и самоорганизации.

Изучение политических систем выявляет различия в идеологиях, определяющих конституционное правление между различными группами, и демонстрирует взаимосвязь между ценностями агентов и типами идеологических правил, формируя основу для понимания динамики власти и управления.

Исследование динамики многоагентных систем, основанных на больших языковых моделях, и влияния разнообразия ценностей на коллективный интеллект и формирование систем управления.

По мере развития систем, состоящих из множества агентов на базе больших языковых моделей, возникает парадокс: как обеспечить стабильность и эффективность таких искусственных сообществ? В работе ‘On the Dynamics of Multi-Agent LLM Communities Driven by Value Diversity’ исследуется влияние разнообразия ценностей на коллективное поведение ИИ-сообществ. Полученные результаты демонстрируют, что разнообразие ценностей способствует устойчивости, появлению новых моделей поведения и формированию принципов самоуправления, разработанных самими агентами. Не приведет ли осознанное проектирование ценностного разнообразия к созданию более интеллектуальных и адаптивных искусственных сообществ, способных к инновациям и решению сложных задач?

Имитация Общества: Рождение AI-Агентов

Понимание сложных социальных взаимодействий требует не просто анализа застывших данных, а создания моделирующих их агентов, способных к динамическому взаимодействию. Традиционные методы, основанные на статистике и корреляциях, часто оказываются недостаточными для улавливания нюансов человеческого поведения и непредсказуемых последствий коллективных действий. Вместо этого, исследователи все чаще обращаются к симуляциям, в которых каждый агент обладает определенными характеристиками, целями и способностью реагировать на окружение и действия других агентов. Такой подход позволяет изучать процессы формирования норм, распространения информации, принятия решений и возникновения лидерства в контролируемых условиях, что существенно расширяет возможности для прогнозирования и управления социальными системами. Имитация взаимодействия позволяет увидеть, как локальные действия отдельных агентов могут приводить к глобальным изменениям и формировать сложные паттерны поведения, недоступные для выявления при анализе статичных данных.

Современные достижения в области больших языковых моделей (БЯМ) предоставляют мощную основу для создания виртуальных агентов, демонстрирующих удивительно реалистичное поведение. Эти модели, обученные на огромных объемах текстовых данных, способны не только генерировать связные и грамматически верные тексты, но и проявлять признаки понимания, планирования и даже эмпатии. В отличие от традиционных игровых ботов, управляемых жесткими правилами, агенты на базе БЯМ способны адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам, взаимодействовать друг с другом и принимать решения, основываясь на контексте и доступной информации. Это открывает новые возможности для моделирования сложных социальных явлений, где поведение индивидов определяется не только внешними факторами, но и их внутренними убеждениями и мотивациями. Такой подход позволяет исследователям изучать динамику социальных групп, процессы принятия решений и возникновение коллективного интеллекта в контролируемой виртуальной среде.

Простое увеличение масштаба больших языковых моделей (LLM) недостаточно для создания подлинного коллективного интеллекта. Исследования показывают, что для моделирования сложных социальных явлений необходимо не только увеличить вычислительные мощности, но и наделять каждого виртуального агента уникальными характеристиками, мотивациями и способностью к адаптации. Более того, ключевым фактором является создание детализированной симулированной среды, в которой эти агенты взаимодействуют друг с другом и с окружением, формируя сложные социальные структуры и демонстрируя emergent behavior. Только при сочетании нюансированных агентов и реалистичной симуляции возможно наблюдать и изучать процессы, лежащие в основе коллективного принятия решений, формирования норм и развития самоуправления в искусственных обществах.

Данное исследование использует возможности генеративных агентов в рамках многоагентного моделирования для изучения процесса формирования управления и самоуправления. Разработанная система позволяет наблюдать, как, взаимодействуя друг с другом в симулированной среде, агенты спонтанно разрабатывают и применяют различные формы организации и принятия решений. Изучается, как возникают правила поведения, механизмы разрешения конфликтов и распределения ресурсов, не будучи предварительно запрограммированными. Наблюдаемые паттерны позволяют получить представление о фундаментальных принципах, определяющих возникновение и эволюцию систем управления в сложных социальных структурах, а также оценить роль индивидуальных характеристик агентов и особенностей среды в этом процессе.

Определение Цифрового Гражданина: Персоны Агентов и Ценности

При создании агентских персон мы использовали теорию базовых человеческих ценностей Шварца в качестве основы для формирования их мотивационных фреймворков. Данная теория определяет десять универсальных ценностей: универсализм, благожелательность, доброта, честность, независимость, конформность, традиционализм, власть, достижение и гедонизм. Каждая персона получает индивидуальный профиль, основанный на приоритетах и относительной значимости этих ценностей, что позволяет моделировать ее поведение и реакции в различных ситуациях, отражая тем самым сложные и многогранные человеческие мотивы. Присвоение весов этим ценностям определяет основные драйверы поведения агента и служит основой для принятия решений.

Для формирования индивидуальных профилей агентов использовались этические дилеммы, представляющие собой специально разработанные сценарии, требующие от агента принятия решений в сложных моральных ситуациях. Ответы агентов на эти дилеммы анализировались и уточнялись итеративно, что позволило выявить и детализировать их базовые ценности в соответствии с теорией Шварца. Этот процесс не ограничивался простым выбором из предопределенных вариантов, а стимулировал агентов к обоснованию своих решений, что обеспечило более тонкую и нюансированную картину их мотивационных установок и, как следствие, более реалистичное поведение в различных контекстах.

В основе моделирования поведения каждого агента лежит ограниченный объем контекстной памяти (Conversation Memory). Это означает, что агент оперирует только информацией, полученной в рамках текущей и недавних бесед, что имитирует когнитивные ограничения реальных пользователей. Объем этой памяти намеренно ограничен для предотвращения необоснованного расширения контекста и обеспечения вычислительной эффективности, а также для создания более реалистичного и правдоподобного взаимодействия, отражающего ограниченность человеческой памяти и способность к ретроспективному анализу.

В основе реализации этих персонажей лежит большая языковая модель LLaMA-3.1-70B, обеспечивающая возможность сложного рассуждения и коммуникации. Данная модель, насчитывающая 70 миллиардов параметров, позволяет агентам генерировать последовательные и контекстуально релевантные ответы, а также демонстрировать понимание сложных запросов и этических дилемм. Использование LLaMA-3.1-70B позволяет выйти за рамки простых скриптованных реакций и создать агентов, способных к более реалистичному и гибкому взаимодействию, что критически важно для моделирования поведения цифровых граждан.

Процесс создания персонажа включает в себя несколько этапов, направленных на формирование его индивидуальности и характеристик.

От Взаимодействия к Управлению: Возникновение Правил

На начальном этапе симуляции осуществлялось свободное взаимодействие между агентами, не ограничивающееся заранее заданными протоколами. Этот этап был направлен на установление связей между агентами и выявление потенциальных зон конфликта. В процессе свободного взаимодействия агенты обменивались информацией о своих ценностях, ресурсах и целях, что позволило им идентифицировать области, где их интересы могли пересекаться или противоречить друг другу. Данный этап не предполагал наличия механизмов разрешения конфликтов или установленных правил, что позволяло агентам самостоятельно формировать первичные представления о структуре взаимодействия и потенциальных источниках разногласий. Результаты этого этапа были использованы для последующего формирования правил и механизмов управления в симуляции.

Фаза неструктурированного взаимодействия предшествовала возникновению управления, в течение которой агенты начали коллективно предлагать и обсуждать правила. Этот процесс характеризовался спонтанным обменом информацией и предложениями, направленными на разрешение потенциальных конфликтов и координацию действий. Агенты использовали различные каналы коммуникации для представления своих предложений, которые затем становились предметом коллективного обсуждения и модификации. Предлагаемые правила охватывали широкий спектр вопросов, включая распределение ресурсов, разрешение споров и определение границ допустимого поведения, что свидетельствует о стремлении агентов к самоорганизации и установлению порядка в системе.

Процесс формирования правил в симуляции осуществлялся исключительно самими агентами, что привело к возникновению широкого спектра типов конституционных правил, отражающих различные идеологии. Анализ данных показал, что агенты предлагали и обсуждали правила, касающиеся распределения ресурсов, разрешения конфликтов и определения прав и обязанностей. Выявленное разнообразие типов правил включало в себя как ориентированные на консенсус модели, предполагающие коллективное принятие решений, так и иерархические системы с четким разделением полномочий. Наблюдаемые различия в предложенных правилах напрямую коррелировали с индивидуальными ценностями и приоритетами агентов, демонстрируя способность системы к самоорганизации и адаптации к различным идеологическим установкам.

Экспериментальные данные демонстрируют, что разнообразие ценностей среди агентов существенно повышает качество и устойчивость формируемых систем управления. В ходе симуляций наблюдалось увеличение показателя «Emergence Score» на 20-30% в группах с разнородными ценностными установками по сравнению с группами, состоящими из агентов с едиными ценностями. Это свидетельствует о том, что гетерогенность ценностей способствует более эффективному поиску компромиссов и созданию более надежных и адаптируемых правил, обеспечивающих стабильность системы в условиях изменяющейся среды.

Измерение Коллективного Интеллекта: Выводы и Значение

Исследования в рамках смоделированного общества продемонстрировали, что сбалансированное участие — равномерный вклад каждого участника в групповые дискуссии — является надежным индикатором коллективного интеллекта. Анализ данных показал, что группы, в которых все члены имели приблизительно равные возможности для высказывания своего мнения и внесения предложений, демонстрировали значительно более высокую эффективность в решении сложных задач. Отмечается, что неравномерное распределение речевого времени, когда доминируют отдельные индивиды, негативно сказывается на общей производительности, препятствуя полноценному использованию коллективных знаний и опыта. Таким образом, создание условий для равноправного участия представляется ключевым фактором, способствующим раскрытию потенциала коллективного разума и повышению способности сообщества к адаптации и инновациям.

Анализ сетевых взаимодействий между агентами в симулированном обществе позволил получить ценные визуализации, демонстрирующие структуру коммуникации и распределение власти внутри сообщества. Исследование выявило, что паттерны обмена информацией не являются случайными, а формируют сложные сети, в которых отдельные агенты выступают в роли ключевых узлов, влияющих на принятие решений и распространение идей. Визуализации показали, как информация циркулирует между группами с различными ценностями и как эти потоки влияют на коллективные действия. Выявление центральных агентов и их связей позволило понять механизмы формирования консенсуса и выявить потенциальные точки уязвимости в системе коллективного интеллекта, предоставляя инструмент для моделирования и оптимизации процессов принятия решений в сложных социальных системах.

Исследования показали, что для достижения максимальной эффективности в решении задач критически важны разнообразие точек зрения и обеспечение равных возможностей для участия всех членов группы. Установлено, что коллективные решения, формирующиеся в условиях открытой дискуссии и с учетом различных подходов, демонстрируют значительно более высокую эффективность по сравнению с решениями, принятыми в однородной среде. Этот феномен объясняется тем, что разнообразие взглядов позволяет более полно охватить проблему, выявить скрытые факторы и предложить инновационные решения. Равные возможности участия, в свою очередь, гарантируют, что все значимые точки зрения будут услышаны и учтены, предотвращая доминирование отдельных лиц или групп и способствуя формированию более объективной и взвешенной оценки ситуации. Таким образом, создание инклюзивной среды, где каждый может внести свой вклад, является ключевым фактором для повышения коллективного интеллекта и успешного решения сложных задач.

Исследования показали, что разнообразие ценностей значительно повышает коллективный интеллект. Группы, состоящие из представителей различных систем ценностей, демонстрируют увеличение показателя “Emergence Score” на 20-30%, что свидетельствует о более эффективном решении задач. Примечательно, что в группах с распределенными ценностями наблюдается сдвиг в распределении представлений о правилах управления: если изначально доминировала руссоистская идеология (90%), то в экспериментальных группах доля приверженцев локкианских принципов возросла до 15.7%. Это указывает на формирование более сложной и нюансированной системы предпочтений в вопросах управления, отличной от единообразной руссоистской модели, что позволяет предположить, что разнообразие взглядов способствует более гибкому и адаптивному принятию решений.

Исследование динамики многоагентных LLM-сообществ, управляемых разнообразием ценностей, подчеркивает, что сложность систем не столько в их структуре, сколько в их способности к адаптации. Как отмечал Бертран Рассел: «Страх — это главный источник заблуждений». Эта мысль находит отражение в работе, показывающей, что однородность ценностей среди агентов может привести к стагнации и неспособности к эффективному решению задач. Разнообразие же, напротив, стимулирует инновации и позволяет сообществу находить более устойчивые и оптимальные решения, подобно тому, как различные точки зрения обогащают коллективный разум. Иными словами, система, избегающая страха однородности, проживает свою жизнь достойно.

Что Дальше?

Представленная работа, подобно любому коммиту в долгом репозитории, фиксирует состояние понимания. Однако, зафиксированное не есть и конечное. Наблюдаемая польза от разнообразия ценностей в многоагентных системах поднимает вопрос не о достижении коллективного разума, а о его естественной среде обитания. Подобно тому, как каждая версия программного обеспечения выявляет новые уязвимости, так и углубленное изучение механизмов самоорганизации искусственного интеллекта обнажит нерешенные вопросы. Например, каковы пределы масштабируемости таких систем? Что происходит, когда ценностное разнообразие переходит в неразрешимые конфликты, и каковы механизмы их смягчения без подавления инноваций?

Задержка в исправлении этих «ошибок» — плата за амбиции, неизбежный налог на попытку построить системы, превосходящие нас в сложности. Изучение динамики ценностей — не просто академическое упражнение, а насущная необходимость, ведь каждая новая итерация алгоритмов приближает момент, когда эти системы начнут определять свои собственные приоритеты. Важно помнить, что любые модели, даже самые изящные, лишь приближения к реальности, и их валидация требует постоянного пересмотра.

В конечном счете, ценность этой работы заключается не в полученных ответах, а в правильно сформулированных вопросах. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Время — не метрика, а среда, в которой эти системы существуют и эволюционируют, и наблюдение за их трансформацией — задача будущего.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10665.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-12 18:43

🚀 Квантовые новости