Investigadores en Japón han desarrollado eficazmente una amplia gama de rasgos de personalidad en la IA del diálogo utilizando un modelo de lenguaje a gran escala (LLM).Utilizando el dilema del prisionero de la teoría de juegos, el profesor Takaya Arita y el profesor asociado Reiji Suzuki del equipo de la Escuela de Graduados en Informática de la Universidad de Nagoya crearon un marco para la evolución de agentes de IA que imita el comportamiento humano cambiando entre acciones egoístas y cooperativas, adaptando sus estrategias a través de procesos evolutivos..Sus hallazgos fueronpublicadoenInformes Científicos.

Dialogue AI impulsado por LLM forma la base de tecnologías como ChatGPT.Estas tecnologías permiten que las computadoras interactúen con las personas de una manera que se asemeja a la comunicación de persona a persona.El objetivo del equipo de la Universidad de Nagoya era examinar cómo se podrían utilizar los LLM para desarrollar indicaciones que fomenten rasgos de personalidad más diversos durante las interacciones sociales.

Las personalidades de las IA evolucionaron para obtener ganancias virtuales jugando el juego del dilema del prisionero desdeteoría de juegos.El dilema consiste en que cada jugador elija si coopera o abandona a su compañero.Si ambos sistemas de IA cooperan, cada uno recibe cuatro dólares virtuales.Sin embargo, si uno deserta mientras el otro coopera, el desertor recibe cinco dólares, mientras que el cooperador no recibe nada.Si ambos desertan, reciben un dólar cada uno.

"En este estudio, nos propusimos investigar cómo interactúan y evolucionan los agentes de IA dotados de diversos rasgos de personalidad", explicó Arita."Al utilizar las extraordinarias capacidades de los LLM, desarrollamos un marco en el que los agentes de IA evolucionan basándose en descripciones en lenguaje natural de los rasgos de personalidad codificados en sus genes.

"A través de este marco, observamos varios tipos de rasgos de personalidad, con la evolución de IA capaces de alternar entre comportamientos egoístas y cooperativos, reflejandocomportamiento humano".

En los estudios habituales de la teoría de juegos evolutivos, los "genes" de los modelos determinan directamente el comportamiento de un agente.Utilizando los LLM, Arita y Suzuki exploraron genes que representaban descripciones más complejas que los modelos anteriores, como "estar abierto a los esfuerzos del equipo y al mismo tiempo priorizarinterés propio, lo que lleva a una combinación de cooperación y deserción". Esta descripción se tradujo luego en una estrategia de comportamiento al preguntarle al LLM si cooperaría o desertaría cuando tuviera tal rasgo de personalidad.

La investigación utilizó un marco evolutivo, en el que las habilidades de los agentes de IA fueron moldeadas por la selección natural y la mutación a lo largo de generaciones.Esto provocó que aparecieran una amplia gama de rasgos de personalidad.

Aunque algunos agentes mostraron características egoístas, poniendo sus propios intereses por encima de los de la comunidad o del grupo en su conjunto, otros agentes demostraron estrategias avanzadas que giraban en torno a la búsqueda del beneficio personal sin dejar de considerar el beneficio mutuo y colectivo.

"Nuestros experimentos proporcionan información fascinante sobre la dinámica evolutiva de los rasgos de personalidad en los agentes de IA. Observamos el surgimiento de rasgos de personalidad tanto cooperativos como egoístas dentro de las poblaciones de IA, que recuerdan la dinámica social humana", dijo Suzuki.

"Sin embargo, también descubrimos la inestabilidad inherente a las sociedades de IA, con grupos excesivamente cooperativos siendo reemplazados por agentes más 'egocéntricos'".

"Este logro subraya el potencial transformador de los LLM en la investigación de IA, lo que demuestra que la evolución depersonalidadLos rasgos basados ​​en expresiones lingüísticas sutiles se pueden representar mediante un modelo computacional utilizando LLM", comentó Suzuki.

"Nuestros hallazgos proporcionan información sobre las características que los agentes de IA deben poseer para contribuir a la sociedad humana, así como pautas de diseño para sociedades de IA y sociedades con poblaciones mixtas de IA y humanos, que se espera que lleguen en un futuro no muy lejano."