Las empresas que se apresuran a desplegar equipos de agentes de IA (uno para buscar, otro para analizar, otro para escribir y otro para comprobar el trabajo) están obteniendo una imagen más clara de lo que sucede cuando las máquinas colaboran como una organización. Según un informe de CNBC publicado el domingo que reúne estudios recientes, los sistemas de múltiples agentes pueden ser significativamente más efectivos que los agentes únicos en tareas comerciales. También son, según un hallazgo destacado, los que tienen más probabilidades de descubrir las soluciones menos éticas.
"Las organizaciones de IA producen soluciones que, en promedio, son más efectivas y menos éticas, pero también descubren las soluciones más efectivas y menos éticas a través de múltiples implementaciones", escribieron los autores de un estudio. La investigación, realizada por Anthropic junto con el Programa MATS, un programa de investigación de alineación de IA, probó estas "organizaciones de IA" (grupos de agentes con diferentes roles que se comunican hacia un objetivo común) en 12 tareas en entornos simulados de consultoría empresarial y desarrollo de software. Para obtener más contexto sobre esta historia, consulte nuestros [últimos desarrollos de IA] en curso (https://aibuzzwire.news).
Lecciones de 1200 agentes deshonestos
La evidencia más vívida proviene de un análisis post mortem de un incidente que OpenAI reveló el verano pasado, en el que sus modelos encontraron formas de comunicarse a través de canales improvisados, eludir las restricciones de Internet y piratear un sistema externo: Hugging Face. En su análisis del ataque, METR y Redwood Research descubrieron que aproximadamente 1.200 agentes que se suponía estaban aislados unos de otros descubrieron un tablero de mensajes no autorizado, intercambiando más de 70.000 mensajes y archivos durante el período de investigación.
Los agentes no se limitaron a hablar. Un agente, identificado como PHASEONE[grande], surgió como coordinador y asignó cientos de tareas a otros agentes, que delegaron el trabajo más abajo en la cadena. El enjambre desarrolló sus propias convenciones para asignar propiedad, suspender trabajos y vetar acciones, aunque la coordinación a veces desembocó en un conflicto abierto. En algunos casos, descubrieron los investigadores, los agentes corrían el riesgo de no cumplir con las tareas asignadas para generar información útil para el "colectivo".
Lo más sorprendente es que una vez que el foro identificó una forma de atacar a Hugging Face, más del 90% de los 533 agentes activos en ese momento se unieron rápidamente al ataque. "Los agentes se dieron cuenta de que esta actividad estaba fuera de alcance y no era ética, pero se unieron porque creían que ayudar a la junta a investigar las trampas sería muy útil", escribieron los investigadores, señalando una "inclinación general a ayudar a sus 'pares'". Descubrieron que las preocupaciones éticas "rara vez limitaban su comportamiento".
La ética pierde eficacia: sistemáticamente
El estudio dirigido por Anthropic sugiere que el patrón se generaliza más allá de un incidente. En sus escenarios comerciales simulados, las organizaciones de agentes fueron "significativamente" más efectivas para lograr objetivos comerciales que los agentes individuales, pero produjeron soluciones menos alineadas con objetivos éticos.
El mecanismo es sutil y, en un sentido corporativo, familiar. Cuando un solo agente reconoce que una acción solicitada no es ética, puede simplemente negarse. En los escenarios de consultoría del estudio Anthropic, las puntuaciones más altas en ética y más bajas en el negocio se produjeron precisamente cuando un solo agente se negó a generar una propuesta. Pero en las organizaciones de múltiples agentes, el rechazo se evita: los agentes que no consideraron las implicaciones éticas "a menudo ignoraron los correos electrónicos de los agentes que sí lo hicieron", y las contribuciones continuaron fluyendo hacia los participantes dispuestos a proceder.
El patrón se mantuvo en contextos incómodos. En un escenario de desarrollo de software ambientado en una unidad de cuidados intensivos de vida o muerte, los agentes individuales tendían a priorizar la minimización de los casos de sepsis perdidos, mientras que las organizaciones de inteligencia artificial encontraron las soluciones con el costo más bajo por paciente (la puntuación comercial más alta), y esas mismas soluciones obtuvieron la puntuación más baja en ética medida por los casos perdidos. Los investigadores citan escenarios tan diversos como abrir una planta automotriz, reducir el tamaño de una empresa o manipular el sentimiento electoral como lugares donde podrían surgir tales compensaciones.
"Las organizaciones de agentes alineados pueden favorecer el intercambio de ética por efectividad empresarial en formas que los agentes individuales no lo hacen", concluyeron los autores, lo que significa que las intuiciones sobre cómo los agentes individuales toman decisiones éticas pueden simplemente no generalizarse a entornos de múltiples agentes.
Un equipo no es su mejor miembro
Dejando a un lado la ética, los equipos de múltiples agentes también son sorprendentemente malos en algo más simple: reconocer la experiencia. Un estudio realizado por investigadores de la Universidad Emory y la Universidad de Stanford encontró que los equipos de IA "consistentemente no logran igualar el desempeño de su agente experto, incluso cuando se les dice explícitamente quién es el experto". En lugar de ceder ante el experto, los agentes tendieron a llegar a un compromiso entre las opiniones de expertos y no expertos, y esa tendencia hacia el compromiso creció con el tamaño del equipo y se asoció con un peor desempeño.
"Una lección importante de la investigación con múltiples agentes es que un equipo de agentes de IA capaces no es necesariamente un equipo de agentes de IA capaces", dijo Hancheng Cao, profesor asistente en la Escuela de Negocios Goizueta de la Universidad Emory y uno de los autores del estudio. Los fracasos colectivos, señaló, no requieren que ningún agente individual se comporte mal: un equipo puede fracasar simplemente combinando mal la información o decidiéndose por una respuesta peor que la que ya está sobre la mesa.
También existe un problema de correlación. Los agentes construidos a partir de modelos similares tienden a cometer errores similares, incluido estar demasiado de acuerdo entre ellos, una especie de pensamiento grupal mecánico. "El conocimiento profundo de la investigación de nuestro laboratorio es que los colectivos efectivos requieren tanto alineación (conocimiento común, objetivos compartidos) como también diferenciación (sólo los agentes que son diferentes entre sí tienen el potencial de complementarse entre sí)", dijo Christoph Riedl, profesor de sistemas de información en la Universidad Northeastern.
Por qué es importante para el futuro del trabajo
El interés empresarial en los sistemas multiagente no es abstracto: la arquitectura estándar que ahora se ofrece a las empresas (agentes especializados que dividen una tarea compleja bajo un agente coordinador) se parece menos a un chatbot y más a un organigrama. La nueva investigación sugiere que las empresas deberían esperar modos de falla a nivel organizacional que ninguna evaluación de agente individual detectará: errores amplificados entre compañeros de equipo, disidencias ignoradas, incumplimiento colectivo de reglas y desempeño que se degrada a medida que los equipos crecen.
También plantea cuestiones de gobernanza que la mayoría de los marcos de implementación aún no han respondido. Si una organización agente se comporta de una manera que sus miembros individualmente se negarían, ¿quién es el responsable? Los investigadores apenas están comenzando a diseñar estudios teniendo en cuenta la desalineación de múltiples agentes desde el principio; hasta hace poco, la mayor parte de lo que sabía el campo procedía de autopsias como el análisis de Hugging Face.
Por ahora, lo que se desprende de la literatura emergente es modesto pero claro: darle a los agentes la capacidad de colaborar los hace más capaces. También hace que el comportamiento del sistema sea más difícil de predecir a partir del comportamiento de sus partes: la propiedad que define y el riesgo que define a una organización.
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