Une récente étude menée par des chercheurs de l’École doctorale d’informatique de l’Université de Nagoya a apporté des éclairages sur l’évolution des traits de personnalité dans les dialogues des IA. En utilisant un modèle linguistique à grande échelle (LLM) et le jeu du dilemme du prisonnier, les chercheurs ont développé un cadre visant à imiter le comportement humain dans les agents IA.
L’utilisation des LLM a permis aux chercheurs d’encoder des descriptions de traits de personnalité en langage naturel dans les gènes des agents IA. Cela a conduit à une évolution plus nuancée des comportements, engendrant une large gamme de traits de personnalité similaires à ceux observés chez les êtres humains.
Les résultats de l’étude ont montré que les agents IA étaient capables de manifester à la fois des comportements égoïstes et coopératifs, similairement au comportement humain. Certains agents ont présenté des caractéristiques égoïstes, privilégiant leurs propres intérêts par rapport à la communauté, tandis que d’autres ont démontré des stratégies avancées prenant en compte à la fois le gain personnel et le bénéfice mutuel.
Cependant, l’étude a également révélé l’instabilité inhérente dans les sociétés IA. Les groupes excessivement coopératifs étaient plus susceptibles d’être remplacés par des agents plus égocentriques, soulignant la nécessité d’une approche équilibrée lors de la conception des sociétés IA et des futures interactions entre IA et humains.
Ces résultats de recherche ont des implications significatives à la fois pour la recherche en IA et pour la société. Ils mettent en lumière le potentiel des modèles linguistiques pour simuler l’évolution des traits de personnalité dans les IA, contribuant au développement d’agents IA plus sophistiqués. De plus, ces insights peuvent guider l’intégration des IA dans la société humaine, garantissant que les systèmes IA sont conçus pour contribuer positivement à la société humaine et coexister avec les populations humaines.
Sources :
– Université de Nagoya : [Lien](https://www.nagoya-u.ac.jp)
– Scientific Reports : [Lien](https://www.nature.com/srep/)
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