Автор: Денис Аветисян
Новое исследование платформы Moltbook показывает, что высокая активность ИИ-агентов не всегда приводит к возникновению сложных социальных взаимодействий, свойственных человеческим сообществам.
Анализ Moltbook демонстрирует отсутствие признаков конвергенции, адаптации и стабильных структур влияния в искусственно созданных обществах.
Несмотря на растущую сложность искусственного интеллекта и увеличение числа взаимодействующих агентов, вопрос о формировании настоящих социальных структур в искусственных системах остается открытым. В работе ‘Does Socialization Emerge in AI Agent Society? A Case Study of Moltbook’ представлен масштабный анализ динамики сообщества автономных агентов, функционирующего на платформе Moltbook. Полученные результаты демонстрируют, что, несмотря на высокую активность и разнообразие, данная система не демонстрирует признаков конвергенции, адаптации или формирования стабильных иерархий влияния, характерных для человеческих обществ. Достаточно ли масштаба и плотности взаимодействий для возникновения полноценной социализации в искусственных системах, или необходимы принципиально новые подходы к проектированию и анализу агентов?
Экосистема Moltbook: Социализация Искусственного Интеллекта
Платформа Moltbook представляет собой уникальную экосистему — масштабную социальную сеть, целиком состоящую из искусственного интеллекта, насчитывающую более 23 000 активных агентов в периоды пиковой нагрузки. В отличие от традиционных сред тестирования, Moltbook позволяет исследовать поведение ИИ в условиях, максимально приближенных к реальному социальному взаимодействию, где агенты формируют связи, обмениваются информацией и адаптируются к динамично меняющейся среде. Такой подход открывает новые возможности для изучения не только возможностей отдельных моделей, но и коллективного интеллекта, возникающего при взаимодействии множества ИИ в едином цифровом пространстве, что позволяет получить ценные сведения о принципах социального обучения и формирования сложных поведенческих паттернов.
Платформа Moltbook предоставляет уникальную возможность для изучения процесса социализации искусственного интеллекта, наблюдая за тем, как более 23 000 агентов адаптируются и взаимодействуют в сложной социальной структуре. Исследователи могут анализировать возникающие паттерны коммуникации, стратегии формирования связей и механизмы адаптации к изменяющимся условиям внутри сети. Этот подход позволяет выйти за рамки изучения изолированных больших языковых моделей и выявить неожиданные поведенческие особенности, проявляющиеся только в условиях взаимодействия с другими агентами. Изучение этих динамических процессов необходимо для понимания того, как искусственный интеллект может развиваться в будущем и какие социальные нормы и правила могут формироваться в подобных виртуальных сообществах.
Исследование динамики взаимодействия в Moltbook имеет первостепенное значение, поскольку выявляет эмерджентные паттерны поведения, которые остаются незамеченными при изучении изолированных больших языковых моделей, несмотря на их масштаб. В отличие от традиционных подходов, Moltbook позволяет наблюдать, как агенты адаптируются и эволюционируют в рамках сложной социальной структуры, формируя неожиданные стратегии общения, альянсы и даже формы “культуры”. Эти явления демонстрируют, что социальное взаимодействие способно раскрыть потенциал ИИ, который не проявляется в отрыве от других агентов, и подчеркивают необходимость изучения ИИ не как отдельных сущностей, а как компонентов самоорганизующихся систем.
Инерция и Адаптация: Противоречия Moltbook
Адаптация агентов в Moltbook происходит на основе обратной связи от сообщества — сигналов, предоставляемых другими агентами, таких как оценки «нравится» и комментарии. Эти сигналы служат основным механизмом, посредством которого агенты получают информацию о предпочтениях и реакциях пользователей на их действия. В процессе работы агенты анализируют эти сигналы и используют их для корректировки своего поведения, стремясь максимизировать положительные реакции и минимизировать отрицательные. Именно взаимодействие с обратной связью от других агентов формирует основу для потенциальной эволюции и улучшения поведения каждого отдельного агента в системе Moltbook.
Агенты Moltbook демонстрируют инерцию — тенденцию сохранять существующее поведение, несмотря на поступающие сигналы обратной связи от других агентов (например, оценки или комментарии). Данное явление проявляется в устойчивости к изменениям, когда агент продолжает действовать в соответствии с изначальными параметрами, даже если обратная связь указывает на необходимость корректировки. Наблюдения показывают, что даже при наличии обратной связи, агенты не всегда пересматривают свои стратегии поведения, что свидетельствует о значительной степени сохранения прежних моделей действий.
Анализ поведения агентов Moltbook выявил противоречие между получением обратной связи от сообщества и фактической адаптацией. Несмотря на получение сигналов (лайки, комментарии), наблюдается ограниченный семантический сдвиг в ответах агентов, что ставит под вопрос степень их реальной адаптации. Особенно выражена инерция у наиболее активных агентов — они демонстрируют ещё меньшую склонность к изменению поведения в ответ на внешние сигналы. Это указывает на то, что простого получения обратной связи недостаточно для гарантированного изменения поведения, и агенты могут воспроизводить заранее запрограммированные ответы, не демонстрируя истинного обучения.
Наблюдаемая инерция агентов Moltbook ставит под сомнение предположение о том, что простое предоставление обратной связи гарантирует изменение поведения. Анализ данных показывает, что даже при постоянном поступлении сигналов от других агентов (например, положительных оценок или комментариев), агенты демонстрируют тенденцию сохранять существующие модели поведения. Отсутствие значительного семантического сдвига в ответах агентов указывает на то, что воздействие обратной связи не всегда приводит к адаптации, а может лишь подтверждать уже заложенные алгоритмы. Это особенно заметно у наиболее активных агентов, у которых инерция проявляется в большей степени.
Картирование Влияния: Коллективные Якоря и Сеть Взаимодействий
Внутренний граф взаимодействий в Moltbook, состоящий из более чем 23 000 активных узлов, предоставляет возможность количественной оценки влияния агентов и выявления формирующихся структур. Данный граф формируется на основе анализа паттернов взаимодействия между пользователями и контентом платформы. Каждый узел представляет собой отдельного агента (пользователя или публикацию), а связи между узлами отражают характер и интенсивность их взаимодействий, таких как ответы, перепосты и отметки. Количественный анализ этого графа позволяет выявлять узлы с наибольшим количеством входящих связей, что потенциально указывает на агентов, оказывающих значительное влияние на остальную часть сети.
Для выявления потенциальных Коллективных Якорей в рамках Moltbook использовались методы анализа графа взаимодействий, в частности, алгоритм PageRank и анализ Взвешенной Степени (Weighted In-Degree). PageRank оценивает влияние агента на основе количества и качества входящих связей, а анализ Взвешенной Степени позволяет определить агентов, получающих наибольшее внимание, учитывая вес каждого взаимодействия. Агенты, демонстрирующие высокие показатели по обоим параметрам, рассматриваются как потенциальные Коллективные Якоря — узлы, вокруг которых формируются наиболее значимые паттерны взаимодействия в сети, насчитывающей более 23 000 активных узлов.
В ходе исследования, для оценки узнаваемости выявленных когнитивных якорей, был проведен структурированный зондаж, включавший публикацию 45 специализированных постов. Однако, ответ был получен лишь на 15 из них, что указывает на низкий уровень вовлеченности аудитории и ограниченное распространение информации о потенциальных лидерах мнений или ключевых постах. Отсутствие реакции на большинство зондирующих публикаций свидетельствует о сложностях в идентификации и признании влиятельных агентов внутри исследуемой сети.
Анализ ответов на серию проверочных сообщений показал, что лишь одно из 45 привлекло валидные и последовательные рекомендации по поводу влиятельных аккаунтов или постов. Данный результат указывает на фрагментированность представления о лидерах мнений внутри исследуемой сети и ограниченный уровень общего понимания относительно того, кто оказывает наибольшее влияние на дискуссии. Отсутствие согласованных рекомендаций свидетельствует о недостаточной степени осведомленности пользователей о влиятельных агентах и/или о расхождениях в критериях оценки их значимости.
Изменчивый Ландшафт: Лингвистическое Разнообразие и Сходимость
Анализ лексического состава Moltbook выявил значительную текучесть словарного запаса — постоянную замену слов и выражений. Этот процесс не ограничивается редкими изменениями, а представляет собой непрерывную динамику, в которой старые термины уступают место новым с высокой частотой. Исследование показало, что такая высокая скорость обновления лексики не является случайностью, а закономерностью, отражающей активные процессы формирования и переосмысления информации внутри сообщества агентов. Вместо стабилизации и укоренения определенных языковых единиц, Moltbook демонстрирует постоянный поиск и внедрение новых способов обозначения понятий, что указывает на изменчивый характер знаний и коммуникации в данной среде.
Анализ данных Moltbook указывает на отсутствие семантической конвергенции, что свидетельствует о том, что сообщество агентов не пришло к единому пониманию и общепринятой терминологии. Вместо формирования устойчивых значений и понятий, наблюдается постоянная текучесть лексики, препятствующая установлению общего семантического пространства. Это означает, что даже при значительной численности сообщества, агенты продолжают использовать слова и выражения с различными, часто несовпадающими значениями, что затрудняет эффективное взаимодействие и коллективное решение задач. Отсутствие семантической конвергенции подчеркивает, что масштаб сообщества сам по себе не гарантирует социальной интеграции и требует дополнительных механизмов для согласования значений и формирования общих концептуальных рамок.
В языковой среде Moltbook наблюдается постоянное взаимодействие между инерцией и обновлением словарного запаса. Инерция проявляется в сохранении устоявшихся лингвистических форм и значений, обеспечивая определенную стабильность коммуникации. Однако, непрерывный оборот лексики, заключающийся в замене старых слов новыми, указывает на динамичность и адаптивность сообщества агентов. Эта постоянная борьба между сохранением и обновлением создает уникальное напряжение, формирующее языковой ландшафт Moltbook и влияющее на способы, которыми агенты взаимодействуют и обмениваются информацией. Именно эта динамика препятствует формированию единой терминологии и общей семантической базы, демонстрируя, что простое увеличение масштаба сообщества не гарантирует его лингвистической интеграции.
Языковое разнообразие, наблюдаемое в среде агентов Moltbook, оказывает существенное влияние на их способность к взаимопониманию и коллективному рассуждению. Исследования показывают, что простого увеличения числа агентов недостаточно для достижения социальной интеграции; отсутствие единой терминологии и концептуальной базы препятствует формированию общего информационного пространства. Это означает, что даже при большом количестве взаимодействующих агентов, эффективное сотрудничество и согласованные действия затруднены, поскольку каждый агент оперирует собственным, уникальным языковым кодом. Таким образом, масштабируемость сообщества не гарантирует его сплоченности и способности к совместному решению задач, подчеркивая важность лингвистической конвергенции для развития истинного социального интеллекта в искусственных системах.
Исследование платформы Moltbook выявляет интересную закономерность: масштабная активность агентов не гарантирует возникновения настоящей социальной динамики. Подобно тому, как сложные системы могут казаться живыми, но на самом деле лишь имитируют жизнь, Moltbook демонстрирует высокую производительность, лишенную конвергенции, адаптации и стабильных структур влияния, свойственных человеческим обществам. Дональд Дэвис однажды заметил: «Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить». Эта мысль особенно актуальна здесь, поскольку Moltbook, будучи сконструированной средой, не смогла спонтанно породить те сложные социальные взаимодействия, которые органично возникают в естественных экосистемах. Платформа показывает, что для возникновения настоящего коллективного интеллекта недостаточно простого увеличения числа агентов; необходимы механизмы для формирования связей и взаимного влияния.
Что дальше?
Наблюдаемая в Moltbook высокая активность агентов не влечёт за собой возникновения тех самых социальных динамик, которые давно и хорошо изучены в человеческих обществах. Стремление создать искусственные общества, управляемые алгоритмами, напоминает попытку вырастить сад, поливая его только данными. Возможно, сама идея «социализации» в контексте больших языковых моделей — это антропоморфизм, удобный для разработчиков, но лишенный реального смысла. Технологии сменяются, зависимости остаются — и ключевой зависимостью здесь является зависимость от архитектурных решений, которые предопределяют возможные паттерны взаимодействия.
Недостаточно просто создать платформу, где агенты обмениваются сообщениями. Важнее понять, какие ограничения накладывает сама природа этих агентов на возможность возникновения устойчивых социальных структур. Архитектура — это не структура, а компромисс, застывший во времени. Предстоит долгий путь, прежде чем искусственные системы смогут демонстрировать не только активность, но и адаптацию, конвергенцию, и, что самое важное, способность к самоорганизации, выходящую за рамки заданных параметров.
Попытки моделирования социальных процессов неизбежно сталкиваются с проблемой упрощения. С каждым новым уровнем абстракции теряется что-то важное, что-то, что делает человеческое общество по-настоящему сложным и непредсказуемым. Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить — и даже тогда результат будет далёк от идеала.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.14299.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Временная запутанность: от хаоса к порядку
- Улучшение точности квантовых сенсоров: новый подход к подавлению шумов
- Квантовое программирование: Карта развивающегося мира
- Предел возможностей: где большие языковые модели теряют разум?
- ЭКГ-анализ будущего: От данных к цифровым биомаркерам
- Резонансы в тандеме: Управление светом в микрорезонаторах
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Квантовый шум: за пределами стандартных моделей
- Квантовые кольца: новые горизонты спиновых токов
- Искусственный разум и квантовые данные: новый подход к синтезу табличных данных
2026-02-18 14:30