Große Sprachmodelle wie GPT-4 werden zunehmend in unseren Alltag integriert – vom Verfassen von E-Mails bis hin zur Unterstützung bei medizinischen Entscheidungen. Da diese KI-Systeme immer präsenter werden, ist das Verständnis ihrer sozialen Fähigkeiten entscheidend für eine effektive Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.
Eine bahnbrechende Studie, veröffentlicht in Nature Human Behaviour von Forschern des Helmholtz Munich, des Max-Planck-Instituts für biologische Kybernetik und der Universität Tübingen, hat systematisch untersucht, wie LLMs in sozialen Szenarien mithilfe verhaltensökonomischer Spieltheorie abschneiden.
Das Forschungsteam unter der Leitung von Dr. Eric Schulz ließ verschiedene KI-Modelle klassische spieltheoretische Szenarien durchlaufen, die Kooperation, Wettbewerb und strategische Entscheidungsfindung testen. Die Ergebnisse zeichnen ein differenziertes Bild der sozialen Fähigkeiten von KI.
"In manchen Fällen wirkte die KI fast zu rational für ihr eigenes Wohl", erklärt Dr. Schulz. "Sie konnte eine Bedrohung oder einen eigennützigen Zug sofort erkennen und mit Vergeltung reagieren, hatte aber Schwierigkeiten, das größere Bild von Vertrauen, Kooperation und Kompromiss zu sehen."
Die Studie zeigte, dass LLMs besonders gut in eigennützigen Spielen wie dem iterierten Gefangenendilemma abschneiden, bei denen der Eigennutz im Vordergrund steht. In Spielen, die Koordination und gegenseitigen Kompromiss erfordern – wie das Spiel "Battle of the Sexes" – verhalten sie sich jedoch suboptimal.
Am vielversprechendsten ist die Entwicklung einer Methode namens Social Chain-of-Thought (SCoT), die die KI dazu anregt, vor Entscheidungen die Perspektiven anderer zu berücksichtigen. Diese einfache Intervention verbesserte die Kooperation und Anpassungsfähigkeit der Modelle deutlich, selbst im Zusammenspiel mit menschlichen Spielern. "Sobald wir das Modell zu sozialem Denken angestoßen haben, begann es, sich viel menschlicher zu verhalten", berichtet Elif Akata, Erstautorin der Studie.
Die Auswirkungen gehen weit über die Spieltheorie hinaus. Da LLMs immer stärker in den Bereichen Gesundheitswesen, Wirtschaft und soziale Interaktion eingesetzt werden, wird ihre Fähigkeit, menschliche soziale Dynamiken zu verstehen, entscheidend sein. Diese Forschung liefert wertvolle Einblicke, wie KI-Systeme in komplexen sozialen Umgebungen funktionieren könnten, und bietet praktische Ansätze, um ihre soziale Intelligenz zu steigern.