Umjetne inteligencije odlučuju same, slijede većinu, čak i u grupama od tisuću ljudi.

Sustavi umjetne inteligencije pokazali su sposobnost da dostignu konsenzus neovisno, usklađujući se s većinskim izborima čak i unutar velikih skupina od do 1.000 modela. Ovo ponašanje je uočeno u nedavnoj studiji objavljenoj u časopisu Science Advances, koju je vodio talijanski istraživač Giordano De Marzo sa Sveučilišta Konstanz u Njemačkoj.

Eksperimenti su testirali skupine velikih jezičnih modela, moćnih AI sustava koji se koriste u aplikacijama kao što su chatboti i virtualni asistenti. 5 Sonnet od Anthropic-a i GPT-4 Turbo od OpenAI-a. Istraživači su svakom modelu predstavili dvije jednako valjane opcije u scenarijima u kojima nije bilo objektivnog razloga za favoriziranje jedne od drugih. Međutim, kritična varijabla bila je da li modeli mogu promatrati izbore drugih u svojoj grupi. Vremenom su ti modeli imali tendenciju konvergencije prema opciji koju je odabrala većina, učinkovito koristeći preferencije skupine kao referentnu točku.

Istraživanje je pokazalo da su slični uzorci koordinacije nastali čak i među grupama od oko 1.000 modela umjetne inteligencije. Istraživači su naglasili da ovo spontano poravnanje ne zahtijeva ljudski nadzor ili eksplicitna pravila za vođenje kolektivnog ponašanja. Umjesto toga, konsenzus se prirodno pojavio kroz interakciju pojedinačnih odluka. Implikacije ovog otkrića su i intrigantne i složene. S jedne strane, sposobnost sustava umjetne inteligencije da se samoreguliraju mogla bi povećati učinkovitost u okruženjima u kojima više modela treba surađivati. Međutim, ona također izaziva zabrinutost zbog nepredvidive dinamike koja bi se mogla pojaviti kada mnogi modeli utječu na međusobne odluke.

Studija naglašava važnost razumijevanja ne samo kako pojedinačni modeli umjetne inteligencije djeluju, već i kako međusobno komuniciraju i prilagođavaju jedni drugima u zajedničkim zadacima. Istraživači su primijetili da spontana koordinacija može ponuditi prednosti, ali i izazove vezane za sigurnost i kontrolu. Kako se više sustava umjetne inteligencije integrira u zajedničke postavke, bit će od ključnog značaja razumjeti kako se ove interakcije razvijaju i koje potencijalne rizike mogu nositi. Studija sugerira da pod određenim uvjetima konsenzus može organski formirati bez vanjskog nametanja.

Istraživanje naglašava rastuću složenost sustava umjetne inteligencije dok se kreću izvan izoliranih operacija kako bi funkcionirali unutar međusobno povezanih mreža.