menu
close

Ipinakita ng mga AI Model ang Kakayahang Makipagkapwa-tao sa mga Pagsubok sa Game Theory

Natuklasan ng mga mananaliksik na nagpapakita ang malalaking language model (LLM) ng masalimuot na kakayahan sa pag-unawa sa pakikisalamuha kapag sinubok gamit ang mga balangkas ng game theory. Ipinapakita ng pag-aaral na pinangunahan ni Dr. Eric Schulz na mahusay ang mga AI system sa paggawa ng desisyong makasarili, ngunit nahihirapan ang mga ito sa mga gawain na nangangailangan ng koordinasyon at pagtutulungan. Inilunsad ng pananaliksik ang isang makabagong teknik na tinatawag na Social Chain-of-Thought (SCoT) na malaki ang naitutulong sa kooperatibong pag-uugali ng AI sa pamamagitan ng paghimok sa mga modelong isaalang-alang ang pananaw ng iba.
Ipinakita ng mga AI Model ang Kakayahang Makipagkapwa-tao sa mga Pagsubok sa Game Theory

Ang mga malalaking language model tulad ng GPT-4 ay lalong nagiging bahagi ng ating araw-araw na buhay—mula sa paggawa ng email hanggang sa pagsuporta sa mga desisyon sa pangangalagang pangkalusugan. Habang mas nagiging laganap ang mga AI system na ito, mahalagang maunawaan ang kanilang kakayahan sa pakikisalamuha upang maging epektibo ang pakikipagtulungan ng tao at AI.

Isang makabagong pag-aaral na inilathala sa Nature Human Behaviour ng mga mananaliksik mula sa Helmholtz Munich, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, at University of Tübingen ang sistematikong nagsuri kung paano umuugali ang mga LLM sa mga sitwasyong panlipunan gamit ang mga balangkas ng behavioral game theory.

Pinangunahan ni Dr. Eric Schulz ang grupo ng mga mananaliksik na nagpasubok sa iba't ibang AI model sa mga klasikong senaryo ng game theory na idinisenyo upang subukan ang kooperasyon, kompetisyon, at estratehikong paggawa ng desisyon. Ipinakita ng kanilang mga natuklasan ang masalimuot na larawan ng kakayahan ng AI sa pakikisalamuha.

"Sa ilang pagkakataon, parang masyadong makatuwiran ang AI para sa sarili nitong kapakanan," paliwanag ni Dr. Schulz. "Kayang-kaya nitong makita ang banta o makasariling galaw at agad na gumanti, ngunit nahihirapan itong makita ang mas malawak na larawan ng tiwala, kooperasyon, at kompromiso."

Natuklasan ng pag-aaral na mahusay ang mga LLM sa mga larong makasarili tulad ng iterated Prisoner's Dilemma, kung saan pinakamahalaga ang pagprotekta sa sariling interes. Gayunpaman, hindi maganda ang kanilang pagganap sa mga larong nangangailangan ng koordinasyon at pagkakasundo, gaya ng Battle of the Sexes.

Pinaka-kapansin-pansin ang pagbuo ng grupo ng teknik na tinatawag na Social Chain-of-Thought (SCoT), na humihikayat sa AI na isaalang-alang ang pananaw ng iba bago magdesisyon. Malaki ang naging epekto ng simpleng interbensyong ito sa pagpapabuti ng kooperasyon at kakayahang umangkop ng AI, kahit pa sa pakikisalamuha sa mga tao. "Nang hikayatin namin ang modelo na mag-isip nang panlipunan, nagsimula itong umakto sa paraang mas kahawig ng tao," ayon kay Elif Akata, pangunahing may-akda ng pag-aaral.

Ang mga implikasyon nito ay lampas pa sa game theory. Habang mas nagiging bahagi ng pangangalagang pangkalusugan, negosyo, at mga panlipunang sitwasyon ang mga LLM, magiging kritikal ang kanilang kakayahang umunawa sa dinamika ng lipunan. Nagbibigay ang pananaliksik na ito ng mahahalagang pananaw kung paano maaaring gumana ang mga AI system sa masalimuot na panlipunang kapaligiran at nag-aalok ng praktikal na paraan upang mapahusay ang kanilang social intelligence.

Source:

Latest News