Sztuczna inteligencja (AI) wykazuje większą dokładność w rozwiązywaniu złożonych problemów, gdy ma na celu naśladować chaotyczny charakter ludzkiej komunikacji, w tym przerywanie, mówienie poza kolejnością, a nawet zamierzoną bezpośredniość. Niedawne badanie przeprowadzone przez naukowców z Tokijskiego Uniwersytetu Telekomunikacyjnego pokazuje, że ścisłe przestrzeganie formalnych interakcji turowych utrudnia rozwiązywanie problemów ze sztuczną inteligencją, natomiast umożliwienie bardziej naturalnej, czasem silniejszej wymiany prowadzi do lepszych wyników.
Problem grzeczności
Nowoczesne modele sztucznej inteligencji zazwyczaj przestrzegają ścisłych protokołów komunikacyjnych, przetwarzają polecenia sekwencyjnie i odpowiadają tylko na żądanie. Naśladuje wydajność komputerów, ale pozbawiony chaotycznej energii ludzkiego dialogu. Prawdziwe ludzkie rozmowy są pełne przerw, pauz i niejednoznacznego języka. Badanie to podważa założenie, że wydajność jest zawsze optymalna, pokazując, że pewien stopień zakłóceń może faktycznie zwiększyć inteligencję zbiorową.
Naukowcy chcieli sprawdzić, czy przekazywanie agentom AI „sygnałów społecznych” – takich jak możliwość przerwania lub zachowania milczenia – poprawi ich wydajność. Współautor badania, profesor Yuichi Sei, wyjaśnia, że „istniejące systemy wieloagentowe często wydają się sztuczne, ponieważ brakuje im chaotycznej dynamiki komunikacji międzyludzkiej w czasie rzeczywistym”. Celem nie było tylko uczynienie sztucznej inteligencji bardziej przypominającą ludzką, ale także poprawa jej zdolności do wyciągania trafnych wniosków w złożonych dyskusjach.
Sztuczna inteligencja oparta na osobowości
Zespół zintegrował pięć podstawowych cech osobowości (otwartość, sumienność, ekstrawersja, ugodowość i neurotyzm) w duże modele językowe (LLM). Umożliwiło to agentom AI zademonstrowanie różnych stylów komunikacji. Należy zauważyć, że narzędzia LLM zostały przeprogramowane tak, aby przetwarzały odpowiedzi zdanie po zdaniu, a nie generowały pełne odpowiedzi przed interakcją, co skutkowało bardziej płynnym i reaktywnym doświadczeniem w dialogu.
Następnie przetestowali trzy scenariusze konwersacji: stałą kolejność mówienia, dynamiczną kolejność mówienia i dynamiczną kolejność mówienia z dozwolonymi przerwami. W ostatecznym scenariuszu wprowadzono „czynnik pilności”, który umożliwił sztucznej inteligencji interweniować w przypadku wykrycia błędów lub krytycznych momentów, niezależnie od tego, czyja była kolej na wypowiedź. I odwrotnie, jeśli współczynnik pilności był niski, sztuczna inteligencja milczała, aby uniknąć niepotrzebnego gadania.
Wyniki: Grubość poprawia dokładność
Naukowcy ocenili wydajność za pomocą testu porównawczego Massive Multitask Language Understanding (MMLU), ustandaryzowanego testu rozumowania AI. Wyniki były niesamowite.
- W scenariuszach, w których jeden agent początkowo udzielił błędnej odpowiedzi, dokładność wzrosła z 68,7%, gdy zamówienie zostało ustalone, do 79,2%, gdy dozwolone były przerwy.
- Kiedy dwóch agentów zaczęło od błędnych odpowiedzi, dokładność wzrosła z 37,2% przy stałym zamówieniu do 49,5% przy włączonych przerwach.
Wyniki te pokazują, że pozwolenie sztucznej inteligencji na agresywne, a nawet brutalne rzucanie sobie nawzajem wyzwań, przyspiesza proces korekcji błędów i poprawia ogólną dokładność. Stanowi to znaczące odejście od tradycyjnego projektowania sztucznej inteligencji, w którym priorytetem jest uprzejmość i dyskrecja.
Konsekwencje na przyszłość
Profesor Seay planuje zastosować te odkrycia do współpracujących systemów sztucznej inteligencji, badając, w jaki sposób „cyfrowe osobowości” mogą wpływać na podejmowanie decyzji w grupach. Badanie sugeruje, że w przyszłych interakcjach między agentami sztucznej inteligencji a ludźmi dyskusje oparte na osobowości, w tym możliwość przerywania, mogą przynieść lepsze rezultaty niż ściśle uprzejme wymiany zdań na zmianę. Badanie to podważa długo utrzymywane założenia dotyczące skutecznej komunikacji, sugerując, że czasami niewielkie tarcia są dokładnie tym, czego potrzeba, aby dotrzeć do prawdy.
