Modelos como GPT, Claude y Llama muestran coordinación espontánea en simulaciones masivas
Un grupo de 1.000 agentes de inteligencia artificial puede terminar tomando la misma decisión sin recibir ningún tipo de instrucciones para cooperar, esto según un estudio que os colocó en una habitación virtual con dos opciones arbitrarias, sin una respuesta correcta, recompensas por coincidir ni un líder que dirigiera el proceso.
Los investigadores observaron que, a pesar de la no intervención, algunos de los modelos más capaces tendieron a adoptar progresivamente la alternativa que se volvía más popular dentro del grupo.
Para estudiar este comportamiento, los científicos crearon poblaciones simuladas utilizando 10 modelos pertenecientes a las familias Claude, GPT y Llama. Cada agente comenzó eligiendo una de las dos opciones y posteriormente observó las decisiones de los demás antes de volver a elegir.
Los agentes no conservaban memoria de las rondas anteriores y las instrucciones nunca les pedían seguir a la mayoría ni alcanzar un acuerdo. Pese a ello, pequeñas diferencias iniciales podían amplificarse hasta que todo el grupo terminaba inclinándose por una sola opción.
«Fuerza mayoritaria»
Según explicó Giordano De Marzo, de la Universidad de Konstanz (Alemania) y uno de los autores, los modelos analizados mostraron un patrón matemático común, aunque con diferencias en ese parámetro.
Este comportamiento permitió a los investigadores estimar cuándo un grupo alcanzaría un consenso, cuánto tardaría en hacerlo y en qué momento una población sería demasiado grande para mantener la coordinación.
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