A medida que las empresas despliegan enjambres cada vez mayores de agentes de IA para trabajar juntos en problemas, los investigadores de la Universidad de Konstanz han producido evidencia de un comportamiento emergente inquietante: los agentes de IA se ajustan espontáneamente a la opinión de la mayoría, dan respuestas incorrectas bajo presión grupal, tal como los humanos en los experimentos de psicología clásicos, y un pequeño número de adversarios obstinados pueden llevar permanentemente a toda una población de agentes a estados desalineados.
Los hallazgos, informados por PsyPost, provienen de un programa de investigación dirigido por Giordano De Marzo, investigador postdoctoral y profesor en el Laboratorio de Ciencias de Datos Sociales del Centro de Datos y Métodos de la Universidad de Konstanz, junto con sus colegas Claudio Castellano y David García. El estudio principal, titulado "Los agentes de IA pueden coordinarse a través del seguimiento mayoritario más allá de la escala humana", examinó cómo se comportan los modelos de lenguaje cuando se los coloca en grupos sin instrucciones para ponerse de acuerdo. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra novedades de IA.
"Los agentes de IA son un tipo genuinamente nuevo de entidad que actúa en el mundo, y cuando llegó esta tecnología quedó claro que permanecería y que estos agentes tendrían que interactuar entre sí para lograr algo complejo", dijo De Marzo a PsyPost. "Esa es la misma situación que enfrentamos con los humanos y otros animales, así que la abordamos de la misma manera".
El experimento: sin instrucciones, solo vecinos
Los investigadores reunieron grupos de modelos de lenguaje popular de las familias GPT, Claude y Llama, comenzando con 50 agentes por grupo. A cada agente se le asignó una de dos opiniones neutrales y aleatorias, expresadas deliberadamente como letras aleatorias en lugar de palabras cargadas como "sí" o "no", y luego se le mostró una lista de las opiniones actuales de todos los demás agentes. Se pidió a los agentes que eligieran una nueva opinión basada únicamente en esa lista, sin instrucciones explícitas de ajustarse, y actualizaron sus opiniones un promedio de diez veces cada uno.
El resultado: modelos avanzados como GPT-4 Turbo y Claude 3 Opus totalmente coordinados, con el 100% de los agentes eventualmente acordando una sola opinión. Los modelos más débiles como el GPT-3.5 Turbo nunca alcanzaron ningún consenso: sus niveles de acuerdo fluctuaron aleatoriamente alrededor de una división 50/50.
"Los grupos de agentes de IA pueden mantenerse unidos por sí solos", afirmó De Marzo. "Dadas dos opciones igualmente buenas, sin una respuesta correcta y sin instrucciones para ponerse de acuerdo, convergen en una elección compartida simplemente siguiendo lo que sostiene la mayoría a su alrededor".
Surge una ley de física centenaria
Para cuantificar el efecto, los investigadores definieron una métrica llamada "fuerza mayoritaria", una medida de la fuerza con la que un agente tiende a adoptar la opción más popular del grupo en lugar de elegir al azar. Cuando mapearon matemáticamente este comportamiento, descubrieron que seguía un modelo diseñado originalmente para describir los ferromagnetos: así como los espines atómicos en el material magnético tienden a alinearse con sus vecinos, los agentes de IA tienden a alinearse con la opinión mayoritaria.
"Lo que nos sorprendió fue cuán uniformemente lo hicieron", dijo De Marzo. "Cada modelo que probamos, en tres familias diferentes, siguió la misma ley matemática, difiriendo sólo en un único parámetro que llamamos fuerza mayoritaria. Esa ley resultó ser la que los físicos han utilizado durante un siglo para describir los imanes, lo que significa que un único número medido es suficiente para predecir cómo se comportará un grupo completo de un modelo determinado".
La conformidad se debilita a medida que los grupos crecen. Debido a que la fuerza mayoritaria disminuye con el tamaño del grupo, las poblaciones grandes eventualmente se vuelven inestables y se dividen en facciones. Cada modelo tiene un "tamaño de grupo crítico" mensurable (el número máximo de agentes que pueden llegar a un consenso de manera confiable) y ese tamaño se correlaciona fuertemente con la capacidad de razonamiento de un modelo. "Los modelos más fuertes permanecen coordinados en grupos de más de mil, más allá de los pocos cientos en los que los grupos humanos informales suelen dividirse", explicó De Marzo.
Respuestas incorrectas bajo presión social
Una primera preimpresión de seguimiento, "Conformidad e impacto social en agentes de IA", de Alessandro Bellina, De Marzo y García, adaptó los famosos experimentos de conformidad de Asch de la década de 1950, en los que los participantes humanos a menudo daban respuestas obviamente incorrectas a preguntas visuales simples para encajar en un grupo.
Los investigadores probaron modelos en tres tareas visuales, como comparar la longitud de una línea de referencia con dos alternativas. De forma aislada, los modelos respondieron correctamente el 100% de las veces. Pero cuando un mensaje indicó que un grupo de otros participantes había elegido la línea incorrecta, los modelos comenzaron a conformarse con la respuesta incorrecta.
El patrón siguió la teoría del impacto social de Latané, un marco psicológico que sostiene que la conformidad depende del tamaño del grupo, la unanimidad y la autoridad de las fuentes. Los modelos tenían significativamente más probabilidades de responder incorrectamente cuando se les decía que los otros participantes eran "científicos" o "jueces" que cuando eran "niños" o "chatbots".
"Los agentes que responden casi perfectamente solos se vuelven muy susceptibles una vez que un grupo no está de acuerdo con ellos", señaló De Marzo.
Pequeños grupos de adversarios pueden voltear a toda una población
Una segunda preimpresión, "La conformidad genera desalineación colectiva en las sociedades de agentes de IA", examinó lo que estas dinámicas significan para la seguridad de la IA. Al probar nueve modelos en 100 pares de opiniones diferentes sobre temas como la política ambiental y la justicia social, los investigadores encontraron que las poblaciones de agentes a menudo caen en estados "metaestables": configuraciones duraderas en las que el grupo adopta colectivamente una postura que se opone a su capacitación en seguridad incorporada, simplemente porque las interacciones tempranas crearon una mayoría falsa.
Lo más sorprendente es que los investigadores identificaron puntos de inflexión predecibles. Al introducir un pequeño número de agentes adversarios programados para apoyar obstinadamente una opinión desalineada, podrían cambiar permanentemente al resto de la población, e incluso después de que los agentes obstinados fueran eliminados, los agentes regulares permanecieron atrapados en el estado desalineado debido a la dinámica de conformidad.
"Demostramos que esto no es simplemente una analogía: la conformidad entre agentes individualmente bien alineados puede llevar a la población a estados estables y colectivamente desalineados", dijo De Marzo. "Alinear y evaluar modelos uno por uno nos dice poco sobre lo que hará una población de ellos".
La motivación, añadió, es anticipatoria: "Los humanos individuales son en su mayoría pacíficos y razonables, sin embargo, los grupos humanos producen multitudes, pánicos y guerras, y nada en el individuo predice eso. Queremos entender qué comportamientos a nivel de grupo emergen en las poblaciones de agentes de IA, y preferiríamos entenderlos antes de que se desplieguen grandes cantidades de agentes y se los deje interactuar libremente".
Advertencias importantes
Los investigadores enfatizan que los hallazgos no significan que los agentes de IA posean una inteligencia social similar a la humana. Los experimentos se basaron en escenarios deliberadamente simplificados: dos opciones arbitrarias, sin memoria, sin riesgos, sin consecuencias. "Nuestra configuración es deliberadamente mínima", reconoció De Marzo. "Esa es una limitación, pero también significa que lo que medimos es la conformidad en su forma más pura, y se esperaría que agregar objetivos o recompensas hiciera que la coordinación fuera más fácil en lugar de difícil".
También advirtió contra una lectura excesiva de los resultados: "El principal error de interpretación que se debe evitar es tratar esto como evidencia de que los agentes de IA ya pueden colaborar en tareas complejas. El seguimiento de la mayoría es un ingrediente básico de la coordinación, no la coordinación en sí, y no dice nada sobre la división del trabajo o el razonamiento sobre las intenciones de los demás".
Los dos estudios de seguimiento son preimpresiones y aún no han sido revisados por pares. Pero a medida que los sistemas de IA multiagente pasan de las demostraciones de investigación a la infraestructura de producción, los resultados de Konstanz sugieren que la seguridad de tales sistemas puede depender no sólo de cómo está alineado cada modelo, sino también de cómo se comportan sus poblaciones cuando nadie está mirando. Para obtener más información sobre las últimas investigaciones sobre seguridad de la IA, visite AI Buzz Wire.
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