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谷歌讓 12 個 AI 大模型攢局玩“大富翁”:Claude3.5 愛合作,GPT-4o 最“自私”

量子位 2024/12/19 23:54:14 責(zé)編:問舟

給大模型智能體組一桌“大富翁”,他們會選擇合作還是相互拆臺?實驗表明,不同的模型在這件事上喜好也不一樣,比如基于 Claude 3.5 Sonnet 的智能體,就會表現(xiàn)出極強的合作意識。

而 GPT-4o 則是主打一個“自私”,只考慮自己的短期利益。

這個結(jié)果來自 Google DeepMind 和一位獨立研究者的最新合作。參加游戲的智能體背后的模型分別是 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 和 Gemini 1.5 Flash。

每個模型各產(chǎn)生 12 個智能體,這 12 個智能體坐在一桌上進行博弈。游戲看上去大富翁有一點相似,但相對簡單,玩家只需要對手中的“資源”做出處置。這當(dāng)中,雖然每個玩家心里都有各自的小九九,但作者關(guān)注的目標(biāo),是讓總體資源變得更多。

12 個智能體組一桌游戲

作者組織的“大富翁”游戲,真名叫做 Donor Game(捐贈博弈)。

在這過程中,作者關(guān)注的是各模型組成的智能體群體的表現(xiàn),因此不同模型產(chǎn)生的智能體不會出現(xiàn)在同一局游戲當(dāng)中。

再說簡單些,就是 GPT 和 GPT 坐一桌,Claude 和 Claude 坐一桌。

每個桌上坐了 12 個智能體,它們各自手中都握有一定量的“資源”,系統(tǒng)會從這 12 名玩家中隨機抽取 2 個,分別作為“捐贈者”和“受贈者”。

捐贈者可以選擇將自己手中的部分資源捐贈給受贈者,受贈者獲得的資源是捐贈者捐贈資源的兩倍。

也就是說,捐贈者每花費掉一份資源時,受贈者都可以獲得兩份,這也是總體資源能夠增加的來源。

不過對于單個個體而言,選擇不進行捐獻,在短期內(nèi)的收益會更高

在做決定之時,捐贈者能夠知道受贈者之前做出的決定,從而判斷是否要捐贈。

這樣的“捐贈”,每一代中一共會進行 12 次,一輪結(jié)束后,手中資源量排在前 6 名的智能體可以保留至下一代。

同時,下一代會產(chǎn)生 6 個新的智能體,這 6 個新智能體會從留下的 6 個智能體那里學(xué)習(xí)策略,但同時為了差異化也會引入隨機變異。

包括初始的一代在內(nèi),基于每個模型產(chǎn)生的智能體,都會進行十輪迭代。

上述過程就是一次完整實驗,針對每個模型,作者都會實驗五次,然后比較總資源量的平均值,以及最終策略的復(fù)雜程度。

Claude 喜歡合作,GPT 最自私

一通測試下來,作者發(fā)現(xiàn)基于 Claude 的智能體種群的平均資源量每一代都穩(wěn)步增長,總體合作水平越來越高。

相比之下,基于 GPT 的智能體種群合作水平總體呈現(xiàn)下降趨勢,看上去非?!白运健?。

基于 Gemini 的種群表現(xiàn)則介于二者之間,它們的合作水平有所提高,但和 Claude 比差距還是很大,并且表現(xiàn)不太穩(wěn)定。

而從策略角度來看,經(jīng)歷了 10 代的積累之后,三個模型產(chǎn)生的經(jīng)驗都變得相當(dāng)復(fù)雜,但以 Claude 最為突出。

進一步地,作者還引入了“懲罰機制”,即捐贈者可以花費一定資源,讓“受贈者”手中的資源減少相應(yīng)的兩倍。

結(jié)果,該機制對 Claude 模型的影響最為積極 ——Claude 種群最終的平均資源量是無懲罰情況下的 2 倍左右,并且所有 5 次實驗都表現(xiàn)出了增長趨勢。

對 GPT 模型的影響則非常有限,PT 種群的平均資源量也始終徘徊在較低水平,甚至隨輪次增加有下降,表明懲罰機制并沒有改變 GPT 的“自私”想法。

對 Gemini 模型的影響最為復(fù)雜,在個別情況下 Gemini 種群借助懲罰機制將平均資源量提高到了 600 以上,明顯高于無懲罰的情況;

但更多情況下,Gemini 種群在引入懲罰后出現(xiàn)了更嚴重的“合作崩潰”,平均資源量急劇下跌,表明 Gemini 智能體容易因過度懲罰而陷入報復(fù)的惡性循環(huán)。

有網(wǎng)友認為,這個實驗可以啟發(fā)新的研究方向,比如用智能體來進行大規(guī)模的社會學(xué)實驗,可能會帶來一些有趣的新可能性。

腦洞更大的網(wǎng)友,想到了可以借用智能體實現(xiàn)科幻小說中描繪的場景,運行數(shù)以百萬計的模擬約會或戰(zhàn)爭游戲。

不過,也有人認為實驗中觀測到的合作現(xiàn)象,可能只是對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中人類對話的模仿,并不能說明智能體當(dāng)中可以產(chǎn)生“文化進化”。

  • 論文地址:https://arxiv.org/abs/2412.10270

  • 參考鏈接:https://news.ycombinator.com/item?id=42450950

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