日本の研究者たちは、大規模言語モデル (LLM) を使用して、対話 AI の多様な性格特性を効果的に開発しました。名古屋大学大学院情報学研究科の有田隆也教授と鈴木礼二准教授は、ゲーム理論の囚人のジレンマを利用して、利己的な行動と協調的な行動を切り替え、進化の過程を通じて戦略を適応させることで人間の行動を模倣するAIエージェントを進化させるためのフレームワークを作成した。。彼らの発見は、出版されたで科学レポート。

LLM 主導の Dialogue AI は、ChatGPT などのテクノロジーの基礎を形成します。これらのテクノロジにより、コンピュータは、人対人のコミュニケーションに似た方法で人々と対話できるようになります。名古屋大学チームの目標は、LLM を使用して、社会的相互作用中により多様な性格特性を促進するプロンプトを進化させる方法を検討することでした。

AI の人格は、囚人のジレンマ ゲームをプレイすることで仮想的な収益を得るために進化しました。ゲーム理論。このジレンマは、各プレイヤーがパートナーと協力するか離反するかを選択することで構成されます。両方の AI システムが連携すると、それぞれ 4 つの仮想ドルを受け取ります。ただし、一方が脱北し、もう一方が協力した場合、脱北者は5ドルを受け取り、協力者は何も得られません。両方とも欠陥がある場合は、それぞれ 1 ドルを受け取ります。

「この研究では、多様な性格特性を備えた AI エージェントがどのように相互作用し、進化するかを調査することに着手しました」とアリタ氏は説明しました。「LLM の優れた機能を利用することで、遺伝子にエンコードされた性格特性の自然言語記述に基づいて AI エージェントが進化するフレームワークを開発しました。

「このフレームワークを通じて、利己的な行動と協力的な行動を切り替えることができる AI の進化に伴い、さまざまなタイプの性格特性が観察されました。人間の行動。」

進化ゲーム理論の通常の研究では、モデル内の「遺伝子」がエージェントの行動を直接決定します。アリタとスズキは、LLM を使用して、「優先順位を付けながらチームの取り組みにオープンである」など、以前のモデルよりも複雑な記述を表す遺伝子を探索しました。私利私欲この説明は、LLM がそのような性格特性を持っている場合に協力するか離反するかを尋ねることによって、行動戦略に変換されました。

この研究では、AI エージェントの能力が世代にわたる自然選択と突然変異によって形成されるという進化の枠組みが使用されました。これにより、さまざまな性格特性が現れました。

一部のエージェントはコミュニティやグループ全体の利益よりも自分の利益を優先する利己的な特徴を示しましたが、他のエージェントは相互および集団の利益を考慮しながら個人的な利益を追求することを中心とした高度な戦略を示しました。

「私たちの実験は、AIエージェントの性格特性の進化のダイナミクスについての興味深い洞察を提供します。私たちは、人間の社会力学を思い出させる、AI集団内での協力的な性格特性と利己的な性格特性の両方の出現を観察しました」と鈴木氏は述べた。

「しかし、過度に協力的なグループがより『自己中心的な』エージェントに取って代わられるという、AI社会に内在する不安定性も明らかになりました。」

「この成果は、AI 研究における LLM の変革の可能性を強調しており、人格微妙な言語表現に基づく特性は、LLM を使用した計算モデルで表現できます」と鈴木氏は述べました。

「私たちの研究結果は、人間社会に貢献するためにAIエージェントが持つべき特性についての洞察を提供するとともに、遠くない将来に到来すると予想されるAI社会およびAIと人間が混在する社会の設計ガイドラインを提供します。」