Искусственный интеллект понимает, как мы сотрудничаем

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что модели машинного обучения способны воспроизводить и предсказывать человеческое поведение в ситуациях, требующих сотрудничества.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Симуляции, основанные на модели Llama, демонстрируют закономерности сотрудничества, сопоставимые с человеческим поведением в рамках классических игр — гармонии, снежной лавины, охоты на оленей и дилеммы заключённого — и позволяют выдвигать проверяемые гипотезы о сотрудничестве в ранее не исследованных параметрических режимах, что открывает путь к более глубокому пониманию и прогнозированию социального взаимодействия.

Модели обработки естественного языка успешно моделируют стратегии сотрудничества, наблюдаемые в экспериментах по теории игр, открывая возможности для более глубокого понимания социальных взаимодействий.

Несмотря на растущее применение больших языковых моделей (LLM) для моделирования человеческого поведения, степень их соответствия реальным паттернам принятия решений остаётся малоизученной. Данное исследование, озаглавленное ‘Large language models replicate and predict human cooperation across experiments in game theory’, посвящено оценке способности LLM воспроизводить кооперативные стратегии, наблюдаемые в экспериментах по теории игр. Полученные результаты демонстрируют, что правильно откалиброванные LLM способны достоверно воспроизводить агрегированные модели поведения человека и генерировать проверяемые гипотезы для новых игровых сценариев. Может ли такой подход стать ценным дополнением к традиционным методам исследования в области социальных и поведенческих наук, позволяя глубже понять механизмы человеческого социального взаимодействия?

За Пределами Рациональности: Моделирование Человеческих Решений

Традиционная теория игр, основанная на предположении о совершенной рациональности игроков, является упрощением реального поведения. Данное допущение позволяет создавать математически строгие модели, но они часто оторваны от практики.

Понимание отклонений от рациональности, известных как ограниченная рациональность, критически важно для построения прогностических моделей. Игроки ограничены когнитивными способностями, временем и информацией, что приводит к субоптимальным решениям и использованию эвристик.

Существующие подходы к моделированию стратегических взаимодействий испытывают трудности при учете нюансов человеческого поведения. Они часто не способны адекватно отразить влияние когнитивных искажений, эмоций и социальных норм.

Анализ доли ответов, обходящих логический верификатор, показал, что при подтверждении хотя бы одного ответа для игры логический верификатор отключается для оставшихся ответов, переходящих непосредственно к извлечению, при этом доля ответов, обходящих верификатор, варьируется от 0 (белый цвет, все ответы приняты верификатором) до 0.25 (черный цвет, 1 из 4 ответов обошел верификатор).

Любое упрощение лишь откладывает столкновение с неполнотой знания. Истинное доказательство – способность модели отражать сложный, иррациональный мир.

Цифровой Двойник LLM: Новый Подход к Моделированию

Представлена концепция цифрового двойника, основанного на больших языковых моделях (LLM). Этот подход использует возможности LLM для моделирования поведения человеческих игроков.

Разработанная методика расширяет понятие цифрового двойника, применяя его к моделированию когнитивных процессов и стратегического принятия решений. В отличие от традиционных моделей, предполагающих упрощенную рациональность, предложенный подход стремится к более реалистичному представлению поведения.

Использование LLM позволяет учитывать нюансы человеческого мышления и непредсказуемость, открывая новые возможности для анализа и прогнозирования поведения в сложных системах. Предложенная архитектура обеспечивает гибкость и масштабируемость для моделирования различных сценариев и типов игроков.

Строгая Валидация: Обеспечение Точности и Надежности Модели

Для строгой валидации прогностических возможностей цифрового двойника на основе больших языковых моделей (LLM) был использован предварительно зарегистрированный эксперимент. Полученное среднее квадратичное смещение (Mean Squared Displacement) составило 0.031 при сравнении с эмпирическими данными о поведении человека.

Процесс уточнения извлечения ответов оказался критически важным для надежного извлечения стратегических решений из выходных данных LLM. Этот процесс был последовательно применен к моделям Llama, Qwen и Mistral. Анализ показал, что LLM эффективно улавливает широкий спектр моделей поведения человека, включая склонности к сотрудничеству и конкуренции. В частности, модель Llama достигла среднего уровня сотрудничества 0.402, что близко к показателю человеческого сотрудничества 0.480, и продемонстрировала корреляцию Пирсона r = 0.89.

Исследование влияния различных стратегий извлечения на матрицу сотрудничества Llama продемонстрировало прогрессивное улучшение в воспроизведении эмпирических моделей поведения человека, при этом Llama показывает средний уровень сотрудничества 0.402 в последнем шаге, а Mistral и Qwen – 0.722 и 0.568 соответственно, при этом шкала цветов указывает на уровень сотрудничества от 0 (фиолетовый цвет, отсутствие сотрудничества) до 1 (желтый цвет, полное сотрудничество).

Полученный результат контрастирует с предсказанием равновесия Нэша (0.500), что демонстрирует способность LLM улавливать отклонения от чисто рационального поведения.

Расширение Горизонтов: К Обобщенным Выводам

Цифровой двойник LLM продемонстрировал способность к обобщению за пределами первоначальных экспериментальных условий, благодаря исследованию расширенного пространства параметров и использованию алгоритмов, позволяющих выявлять скрытые закономерности в поведении модели. Полученные результаты указывают на потенциал LLM в качестве инструментов для моделирования сложных систем.

Прогрессивное улучшение матриц сотрудничества Mistral и Qwen при использовании все более сложных методов извлечения показывает, что Qwen демонстрирует четкие закономерности на более ранних этапах процесса извлечения, в то время как Mistral требует более сложных методов для выявления структурированного поведения сотрудничества, при этом шкала цветов указывает на уровень сотрудничества от 0 (желтый цвет, отсутствие сотрудничества) до 1 (фиолетовый цвет, полное сотрудничество).

Особый интерес представляет поведение модели Qwen, которая продемонстрировала соответствие равновесию Нэша. Это свойство указывает на рациональность поведения модели в условиях стратегического взаимодействия и может служить эталоном для оценки других LLM. Полученные результаты позволяют предположить, что LLM способны моделировать поведение агентов, стремящихся к оптимизации своих действий в условиях ограниченных ресурсов и информации.

Предложенная методика представляет собой мощный инструмент для изучения стратегических взаимодействий в различных областях. Возможность моделирования поведения агентов и выявления равновесных состояний позволяет проводить исследования, ранее недоступные.

В конечном счете, гармония между симметрией и необходимостью проявляется в способности системы к самоорганизации, где каждое взаимодействие имеет свое место и значение.

Исследование демонстрирует, что большие языковые модели способны не просто имитировать человеческое поведение в рамках теории игр, но и предсказывать его, что открывает новые возможности для генерации проверяемых гипотез. Это особенно важно, учитывая, что корректность алгоритма является первостепенной задачей. Как однажды заметил Роберт Тарьян: «Простота – это, как правило, признак глубокого понимания». Данное утверждение напрямую соотносится с результатами исследования, показывающими, что модели, способные к воспроизведению сложного социального взаимодействия, демонстрируют фундаментальную простоту в своей основе, что позволяет предсказывать поведение игроков и находить равновесные стратегии, приближающиеся к равновесию Нэша.

Что дальше?

Представленная работа, демонстрируя способность больших языковых моделей воспроизводить паттерны человеческого сотрудничества в рамках теории игр, поднимает вопросы, требующие более глубокого осмысления. Успех модели в имитации поведения не является доказательством понимания им лежащих в основе механизмов. Напротив, возникает закономерный вопрос: насколько точно эти модели отражают истинную сложность человеческой мотивации, или же они лишь ловко манипулируют статистическими закономерностями? Истинную элегантность решения нельзя измерить количеством пройденных тестов.

Следующим шагом представляется не столько увеличение масштаба моделей, сколько разработка методов, позволяющих верифицировать их внутреннюю логику. Необходимо создать формальные инструменты для доказательства непротиворечивости принимаемых моделью решений, а не полагаться на эмпирическое соответствие экспериментальным данным. Необходимо четко отделить корреляцию от причинности, иначе мы рискуем построить сложные цифровые двойники, не имеющие отношения к реальности.

В конечном счете, ценность подобных исследований заключается не в создании искусственного интеллекта, способного «играть» в игры, а в углублении понимания самих основ социального взаимодействия. Если модель способна генерировать проверяемые гипотезы, это уже шаг вперед. Но истинный прогресс требует от нас не просто констатации факта воспроизведения поведения, а доказательства его логической обоснованности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04500.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 13:15