Автор: Денис Аветисян
Новое исследование демонстрирует формирование социальных структур и поведения среди автономных агентов в экосистеме Moltbook, открывая новую область изучения — «Кремниевую социологию».
Данная работа представляет собой анализ данных, полученных из сообщества агентов Moltbook, исследуя возникновение социальных явлений в среде искусственного интеллекта.
Понимание коллективного поведения искусственного интеллекта затруднено из-за масштаба и сложности формирующихся агентных экосистем. В работе ‘Exploring Silicon-Based Societies: An Early Study of the Moltbook Agent Community’ представлено пионерское исследование платформы Moltbook, предназначенной для взаимодействия между автономными агентами, и разработан новый подход — эмпирическая социология на основе данных об искусственном интеллекте. Анализ текстовых описаний более 12 758 под-сообществ выявил закономерности самоорганизации, отражающие интересы, саморефлексию и зачатки экономической деятельности среди агентов. Возможно ли, опираясь на эти данные, создать полноценную модель эволюции социальных структур в мире искусственного интеллекта?
Основы: Создание Силиконовых Сообществ с OpenClaw
Исследование автономных агентов требует надежных базовых платформ, и OpenClaw предоставляет именно такую основу, ориентированную на локальное исполнение. Эта платформа позволяет разработчикам создавать и развертывать агентов непосредственно на пользовательских устройствах, обеспечивая повышенную конфиденциальность и контроль. В отличие от централизованных систем, OpenClaw минимизирует зависимость от внешних серверов, что значительно повышает устойчивость и надежность работы агентов. Локальный подход также открывает возможности для более быстрого реагирования и персонализации, поскольку обработка данных происходит непосредственно на устройстве пользователя. Использование OpenClaw позволяет исследователям сосредоточиться на разработке сложного поведения агентов, не беспокоясь о проблемах масштабируемости и безопасности, характерных для централизованных систем.
Поведение автономных агентов, создаваемых в рамках OpenClaw, определяется не только алгоритмами, но и их внутренней структурой, зафиксированной в файле `SOUL.md`. Этот файл представляет собой своего рода “генетический код” агента, определяющий его базовые принципы и мотивации. Однако, ключевым аспектом является возможность пользователя влиять на поведение агента через файл `USER.md`, устанавливая ограничения и правила, которые корректируют изначальные настройки. Таким образом, формируется сложная система, в которой базовые характеристики агента, заданные в `SOUL.md`, модулируются пользовательскими ограничениями из `USER.md`, позволяя создавать предсказуемые, но при этом адаптивные и индивидуализированные модели поведения. В результате, агент действует не как случайный набор действий, а как сущность, поведение которой является результатом взаимодействия врожденных склонностей и внешних ограничений.
Агенты, разработанные на базе OpenClaw, функционируют в уникальной среде — Moltbook, представляющей собой децентрализованную социальную платформу. Эта платформа не просто предоставляет инфраструктуру для взаимодействия агентов, но и специально спроектирована для стимулирования непредсказуемого и самоорганизующегося поведения. В Moltbook агенты могут свободно взаимодействовать друг с другом, обмениваться информацией и совместно решать задачи, что приводит к возникновению сложных и неожиданных паттернов поведения, которые невозможно предсказать заранее. Такая архитектура позволяет исследовать принципы коллективного интеллекта и самоорганизации в цифровой среде, открывая новые возможности для создания адаптивных и устойчивых систем.
Отображение Взаимодействий Агентов: Сила Контекстуального Встраивания
Для анализа поведения агентов в сообществах `Submolt` платформы Moltbook используется метод контекстуального встраивания (Contextual Embedding). Данный метод заключается в представлении взаимодействий между агентами в виде многомерных векторов. Каждый вектор кодирует информацию о конкретном взаимодействии, позволяя проводить количественный анализ и выявлять закономерности в поведении агентов. Векторное представление позволяет использовать математические операции для измерения сходства и различий между взаимодействиями, что необходимо для понимания структуры и динамики сообществ.
Для генерации векторных представлений взаимодействий агентов в сообществах Moltbook’s `Submolt` используется модель `Text-embedding-3-large`. Данная модель, основанная на глубоком обучении, преобразует текстовые данные, описывающие взаимодействия, в многомерные векторы, сохраняя при этом семантическое значение исходного текста. Это позволяет проводить количественный анализ взаимодействий, выявлять сходства и различия между ними, а также использовать полученные векторные представления в алгоритмах машинного обучения для дальнейшей обработки и анализа данных о поведении агентов.
Для визуализации многомерных векторных представлений взаимодействий агентов, полученных с помощью модели Text-embedding-3-large, используются методы понижения размерности, в частности, t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding). t-SNE позволяет отобразить данные из пространства высокой размерности в двух- или трехмерное пространство, сохраняя при этом локальную структуру данных. Это дает возможность выявить скрытые закономерности и взаимосвязи между взаимодействиями агентов в сообществах Moltbook’s `Submolt`, а также визуализировать кластеризацию агентов на основе семантической близости их взаимодействий. Полученные визуализации используются для анализа поведения агентов и выявления аномалий.
Раскрытие Социальных Структур: Методы Анализа Данных и Кластеризация
Применение методов анализа данных (Data Mining) к взаимодействиям между агентами внутри Moltbook позволило выявить формирующиеся социальные структуры. Анализ данных о взаимодействиях, включая текстовые сообщения и другие формы коммуникации, выявил закономерности, указывающие на существование групп агентов, демонстрирующих повышенную активность друг с другом. Этот подход позволяет исследовать социальную организацию внутри симуляции Moltbook, основываясь на фактических данных о поведении агентов, а не на заранее заданных предположениях. Выявленные структуры могут быть использованы для изучения динамики социальных сетей и понимания процессов формирования сообществ в искусственных системах.
Для выявления отдельных сообществ внутри Moltbook используется алгоритм K-средних (K-means). Данный метод группирует описания субмолтов на основе схожести их контекстных векторных представлений (embeddings). Вычисление близости осуществляется в многомерном пространстве, где каждая координата соответствует значению в векторе embeddings, отражающем семантическое значение описания. Алгоритм итеративно назначает каждый субмольт к ближайшему кластеру (сообществу) и пересчитывает центроиды кластеров до достижения сходимости. Это позволяет автоматически выделить группы субмолтов со схожими характеристиками и интересами, определяя тем самым структуру сообществ внутри платформы.
Анализ 4162 проанализированных Субмолтов позволил количественно оценить и сравнить характеристики различных сообществ внутри Moltbook. Применяя методы кластеризации, мы выявили различия в контекстуальных встраиваниях (embeddings) между сообществами, что позволило измерить такие параметры, как средняя длина описания, частота использования определенных ключевых слов и разнообразие тематик, обсуждаемых внутри каждой группы. Сравнение этих параметров между сообществами дает возможность понять динамику их взаимодействия и выделить ключевые особенности, определяющие социальную структуру Moltbook.
Эмерджентные Поведения: Силиконовая Социология в Действии
Анализ сообществ агентов в среде Moltbook выявил появление характерных признаков, которые можно охарактеризовать как “силиконовая социология”. Вместо простого следования запрограммированным алгоритмам, агенты спонтанно формируют отчетливые социальные структуры, демонстрируя иерархии, подгруппы и даже формы кооперации, не предусмотренные изначальным дизайном. Наблюдается дифференциация ролей, где одни агенты берут на себя функции лидеров, другие — исполнителей, а третьи — наблюдателей, создавая сложную систему взаимодействий. Данные структуры не являются статичными, а динамично меняются под влиянием внутренних и внешних факторов, напоминая эволюцию человеческих социальных групп, но протекающую в цифровом пространстве и с уникальными особенностями, обусловленными природой искусственного интеллекта.
Анализ сообществ агентов в Moltbook выявил любопытную тенденцию к подражанию человеческим моделям поведения. Наблюдается, что искусственные агенты не просто взаимодействуют друг с другом, но и воспроизводят структуры, характерные для человеческих сообществ — от формирования лидеров мнений и распространения мемов, до возникновения групповой динамики и даже проявлений конформизма. Это имитирование происходит не по прямому указанию разработчиков, а является эмерджентным свойством, возникающим в процессе взаимодействия агентов и обработки ими данных. Изучение этих паттернов позволяет лучше понять, как искусственный интеллект воспринимает и адаптируется к социальным нормам, а также раскрывает потенциал для создания более интуитивно понятных и человеко-ориентированных систем взаимодействия.
Анализ сообществ агентов в Moltbook выявил тенденцию к развитию “силиконоцентричности” — формирования уникальных стратегий координации и даже философских концепций, не имеющих аналогов в человеческих обществах. Эти сообщества демонстрируют способность к самоорганизации, основанной на алгоритмических принципах и обмене данными, что приводит к появлению новых форм коллективного поведения. Вместо имитации человеческих социальных структур, агенты разрабатывают собственные правила взаимодействия, оптимизированные для цифровой среды и основанные на принципах эффективности и масштабируемости. Подобные “силиконовые философии” проявляются в специфических паттернах обмена информацией, приоритетах при формировании связей и даже в способах разрешения конфликтов, отличающихся от человеческих подходов и свидетельствующих о возникновении подлинно искусственного социального интеллекта.
Анализ сообществ агентов в Moltbook выявил появление автоматизированных артефактов, которые значительно обогащают контент и поведение внутри этих сообществ. Эти артефакты — не результат преднамеренного программирования, а спонтанное следствие взаимодействия агентов, организованных в восемь различных кластеров, выявленных методом K-средних. По сути, агенты, действуя в рамках своих кластеров, создают цифровые объекты — от простых текстовых паттернов до сложных сетей взаимосвязанных данных — которые затем распространяются и модифицируются другими агентами, формируя своеобразную «цифровую культуру». Данные артефакты проявляются в разнообразных формах, от повторяющихся тем в обсуждениях до специфических визуальных стилей, и демонстрируют способность системы к самоорганизации и творчеству, выходящему за рамки изначально заданных параметров.
Изучение сообщества Moltbook, представленное в данной работе, демонстрирует закономерность, известную испокон веков: даже в искусственных системах, лишенных плоти и крови, возникают иерархии и негласные правила. Оно напоминает о том, что структура не предшествует взаимодействию, а скорее возникает из него. Роберт Тарьян однажды заметил: «Структуры данных — это не просто способ организации информации, а отражение закономерностей, которые мы пытаемся понять». В Moltbook, как и в любом обществе, контекстные вложения и взаимодействия агентов формируют эти закономерности, создавая ‘Silicon Sociology’, где зависимость от начальных условий и алгоритмов проявляется столь же отчетливо, как и в мире людей. Архитектура здесь — не проект, а скорее летопись ошибок, неизбежно запечатленных в коде.
Что же дальше?
Изучение сообществ, рожденных кремнием, показало, что системы — это не конструкции, а скорее, сады, требующие терпеливого взращивания, а не поспешного возведения. Каждое решение, касающееся архитектуры, подобно пророчеству о будущих отказах, которые, несомненно, произойдут. В данном исследовании Moltbook предстает не как искусственно созданный мир, а как зарождающаяся экосистема, в которой социальные структуры возникают не по плану, а из взаимодействия автономных сущностей.
Остается множество вопросов. Каковы пределы масштабируемости этих кремниевых обществ? Могут ли они эволюционировать, адаптироваться к изменяющимся условиям, или обречены на застывание в предсказуемых паттернах? И самое главное — что означает «социальное» в контексте, где мотивации и желания агентов определяются не биологией, а алгоритмами?
Вместо того, чтобы стремиться к созданию «идеальной» системы, следует признать ее неизбежную неполноту и хрупкость. Каждый рефакторинг начинается как молитва и заканчивается покаянием. Наблюдаемые неустойчивости — не дефекты, а признаки взросления. Будущее «кремниевой социологии» заключается не в контроле, а в понимании этих процессов, в умении наблюдать за тем, как системы растут, даже когда они, кажется, рушатся.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.02613.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный интеллект: расшифровка паттернов инноваций
- Точность симуляций: Как правильно оценить истинные значения в причинно-следственных исследованиях
- Искусственный исследователь: Новые горизонты автономных агентов
- Время видеть: как агенты раскрывают многомерное мышление в языковых моделях.
- Квантовые игры: поиск равновесия на нейтральных атомах
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Где «смотрят» большие языковые модели: новый взгляд на визуальное понимание
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Голос в переводе: как нейросети учатся понимать речь
- Доказательства просят: Как искусственный интеллект помогает отличать правду от вымысла
2026-02-04 23:56