En una serie de simulaciones con 30 agentes surgieron comportamientos más parecidos a los humanos. A pesar de que todos los agentes comenzaron con la misma personalidad y el mismo objetivo common (crear una aldea eficiente y proteger a la comunidad contra ataques de otras criaturas del juego), desarrollaron espontáneamente roles especializados dentro de la comunidad, sin ninguna indicación. Se diversificaron en roles como constructor, defensor, comerciante y explorador. Una vez que un agente comenzaba a especializarse, sus acciones en el juego comenzaban a reflejar su nuevo rol. Por ejemplo, un artista pasaba más tiempo recogiendo flores, los agricultores recogían semillas y los guardias construían más vallas.
“Nos sorprendió ver que si pones [in] Con el tipo de cerebro adecuado, pueden tener un comportamiento realmente emergente”, afirma Yang. “Eso es lo que esperamos que tengan los humanos, pero no esperamos que tengan las máquinas”.
El equipo de Yang también probó si los agentes podían seguir reglas comunitarias. Introdujeron un mundo con leyes fiscales básicas y permitieron a los agentes votar por cambios en el sistema fiscal del juego. Los agentes a los que se les pedía que estuvieran a favor o en contra de los impuestos podían influir en el comportamiento de otros agentes a su alrededor, lo suficiente como para que luego votaran para reducir o aumentar los impuestos dependiendo de con quién habían interactuado.
El equipo amplió su escala, llevando el número de agentes en cada simulación al máximo que el servidor de Minecraft podía manejar sin fallas, hasta 1000 a la vez en algunos casos. En una de las simulaciones de 500 agentes de Altera, observaron cómo los agentes espontáneamente ideaban y luego difundían memes culturales (como la afición por las bromas o el interés en cuestiones relacionadas con la ecología) entre sus compañeros agentes. El equipo también sembró un pequeño grupo de agentes para tratar de difundir la religión (parodia), el pastafarianismo, en diferentes pueblos y áreas rurales que componían el mundo del juego, y observó cómo estos sacerdotes pastafaris convertían a muchos de los agentes con los que interactuaban. . Los conversos continuaron difundiendo el pastafarianismo (la palabra de la Iglesia del Monstruo de Espagueti Volador) en las ciudades cercanas del mundo del juego.
La forma en que actuaron los agentes puede parecer inquietantemente realista, pero en realidad lo único que están haciendo es regurgitar patrones que los LLM han aprendido al ser capacitados con datos creados por humanos en Web. “La conclusión es que los LLM tienen un modelo suficientemente sofisticado de la dinámica social humana [to] reflejan estos comportamientos humanos”, cube el cofundador de Altera, Andrew Ahn.
ALTERAR
En otras palabras, los datos los convierten en excelentes imitadores del comportamiento humano, pero de ninguna manera están “vivos”.
Pero Yang tiene planes más ambiciosos. Altera planea expandirse a Roblox a continuación, pero Yang espera eventualmente ir más allá de los mundos de juego. En última instancia, su objetivo es un mundo en el que los humanos no sólo jueguen junto a personajes de IA, sino que también interactúen con ellos en su vida cotidiana. Su sueño es crear una gran cantidad de “humanos digitales” que realmente se preocupen por nosotros y trabajen con nosotros para ayudarnos a resolver problemas, además de mantenernos entretenidos. “Queremos crear agentes que realmente puedan amar a los humanos (como los perros aman a los humanos, por ejemplo)”, cube.
Este punto de vista (que la IA podría amarnos) es bastante controvertido en este campo, y muchos expertos argumentan que no es posible recrear emociones en máquinas utilizando las técnicas actuales. El veterano de la IA Julian Togelius, por ejemplo, que dirige la empresa de pruebas de juegos Modl.ai, cube que le gusta el trabajo de Altera, particularmente porque nos permite estudiar el comportamiento humano en simulación.
