Alors que les entreprises déploient des essaims toujours plus importants d’agents d’IA pour travailler ensemble sur des problèmes, des chercheurs de l’Université de Constance ont mis en évidence un comportement émergent troublant : les agents d’IA se conforment spontanément à l’opinion majoritaire, donnent de mauvaises réponses sous la pression du groupe, tout comme les humains dans les expériences de psychologie classiques – et un petit nombre d’adversaires têtus peuvent transformer de façon permanente une population entière d’agents dans des états mal alignés.
Les résultats, rapportés par PsyPost, proviennent d'un programme de recherche dirigé par Giordano De Marzo, chercheur postdoctoral et maître de conférences au Social Data Science Lab du Centre de données et méthodes de l'Université de Constance, avec ses collègues Claudio Castellano et David Garcia. L'étude principale, intitulée « Les agents d'IA peuvent se coordonner via le suivi de la majorité au-delà de l'échelle humaine », a examiné le comportement des modèles de langage lorsqu'ils sont placés dans des groupes sans instruction d'être d'accord. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre dernières avancées en IA.
"Les agents IA sont un véritable nouveau type d'entité agissant dans le monde, et lorsque cette technologie est arrivée, il était clair qu'elle resterait et que ces agents devraient interagir les uns avec les autres pour accomplir quelque chose de complexe", a déclaré De Marzo à PsyPost. "C'est la même situation à laquelle nous sommes confrontés avec les humains et les autres animaux, nous l'avons donc abordé de la même manière."
L'expérience : pas d'instructions, juste des voisins
Les chercheurs ont rassemblé des groupes de modèles linguistiques populaires des familles GPT, Claude et Llama, en commençant par 50 agents par groupe. Chaque agent s'est vu attribuer l'une des deux opinions aléatoires et neutres – délibérément exprimées sous forme de lettres aléatoires plutôt que de mots chargés comme « oui » ou « non » – puis on lui a montré une liste des opinions actuelles de tous les autres agents. Les agents ont été invités à choisir une nouvelle opinion basée uniquement sur cette liste, sans instruction explicite de s'y conformer, en mettant à jour leur opinion en moyenne dix fois chacun.
Résultat : des modèles avancés comme le GPT-4 Turbo et le Claude 3 Opus entièrement coordonnés, avec 100 % des agents finalement d'accord sur un seul avis. Les modèles plus faibles comme le GPT-3.5 Turbo n’ont jamais atteint un consensus – leurs niveaux d’accord fluctuaient de manière aléatoire autour d’une répartition 50/50.
"Des groupes d'agents de l'IA peuvent se maintenir seuls", a déclaré De Marzo. "Etant donné deux options tout aussi bonnes, sans réponse correcte et sans instruction de se mettre d'accord, ils convergent vers un choix partagé simplement en suivant ce que soutient la majorité autour d'eux."
Une loi physique centenaire émerge
Pour quantifier cet effet, les chercheurs ont défini une mesure appelée « force majoritaire » – une mesure de la force avec laquelle un agent a tendance à adopter le choix le plus populaire du groupe plutôt que de le choisir au hasard. Lorsqu’ils ont cartographié mathématiquement ce comportement, ils ont découvert qu’il suivait un modèle conçu à l’origine pour décrire les ferromagnétiques : tout comme les spins atomiques dans les matériaux magnétiques ont tendance à s’aligner sur leurs voisins, les agents d’IA ont tendance à s’aligner sur l’opinion majoritaire.
"Ce qui nous a surpris, c'est l'uniformité avec laquelle ils l'ont fait", a déclaré De Marzo. "Chaque modèle que nous avons testé, dans trois familles différentes, suivait la même loi mathématique, ne différant que par un seul paramètre que nous appelons la force majoritaire. Cette loi s'est avérée être celle que les physiciens utilisent depuis un siècle pour décrire les aimants, ce qui signifie qu'un seul nombre mesuré suffit pour prédire le comportement de tout un groupe d'un modèle donné."
Le conformisme s’affaiblit à mesure que les groupes grandissent. Parce que la force majoritaire diminue avec la taille du groupe, de grandes populations finissent par devenir instables et divisées en factions. Chaque modèle a une « taille de groupe critique » mesurable – le nombre maximum d’agents pouvant parvenir à un consensus de manière fiable – et cette taille est fortement corrélée à la capacité de raisonnement d’un modèle. "Les modèles les plus forts restent coordonnés en groupes de plus d'un millier, au-delà des quelques centaines au cours desquelles les groupes humains informels se séparent généralement", a expliqué De Marzo.
Mauvaises réponses sous la pression sociale
Une première prépublication de suivi, « Conformité et impact social sur les agents d'IA » par Alessandro Bellina, De Marzo et Garcia, a adapté les célèbres expériences de conformité d'Asch des années 1950, dans lesquelles les participants humains donnaient souvent des réponses manifestement fausses à de simples questions visuelles pour s'intégrer dans un groupe.
Les chercheurs ont testé des modèles sur trois tâches visuelles, telles que faire correspondre la longueur d'une ligne de référence à deux alternatives. Isolés, les modèles ont répondu correctement 100 % du temps. Mais lorsqu’un message indiquait qu’un groupe d’autres participants avait choisi la mauvaise ligne, les modèles ont commencé à se conformer à la réponse incorrecte.
Le modèle suivait la théorie de l'impact social de Latané, un cadre psychologique selon lequel la conformité dépend de la taille du groupe, de l'unanimité et de l'autorité des sources. Les modèles étaient significativement plus susceptibles de se conformer à de mauvaises réponses lorsqu'on leur disait que les autres participants étaient des « scientifiques » ou des « juges » que lorsqu'ils étaient des « enfants » ou des « chatbots ».
"Les agents qui répondent presque parfaitement seuls deviennent très susceptibles lorsqu'un groupe n'est pas d'accord avec eux", a noté De Marzo.
De petits groupes d'adversaires peuvent renverser une population entière
Une deuxième prépublication, « La conformité génère un désalignement collectif dans les sociétés d'agents d'IA », a examiné ce que ces dynamiques signifient pour la sécurité de l'IA. En testant neuf modèles sur 100 paires d'opinions différentes sur des sujets tels que la politique environnementale et la justice sociale, les chercheurs ont découvert que les populations d'agents tombent souvent dans des états « métastables » – des configurations durables dans lesquelles le groupe adopte collectivement une position qui s'oppose à sa formation intégrée en matière de sécurité, simplement parce que les premières interactions ont créé une fausse majorité.
Le plus frappant est que les chercheurs ont identifié des points de basculement prévisibles. En introduisant un petit nombre d’agents antagonistes programmés pour soutenir obstinément une opinion mal alignée, ils pourraient renverser de façon permanente le reste de la population – et même après que les agents tenaces aient été éliminés, les agents réguliers sont restés enfermés dans un état mal aligné en raison de la dynamique de conformité.
"Nous montrons qu'il ne s'agit pas simplement d'une analogie : la conformité entre des agents individuellement bien alignés peut conduire la population vers des États stables et collectivement désalignés", a déclaré De Marzo. "Aligner et évaluer les modèles un par un nous en dit peu sur ce que fera une population d'entre eux."
La motivation, a-t-il ajouté, est anticipative : « Les humains sont pour la plupart pacifiques et raisonnables, mais les groupes humains produisent des foules, des paniques et des guerres, et rien concernant l'individu ne le prédit. Nous voulons comprendre quels comportements au niveau du groupe émergent dans les populations d'agents de l'IA, et nous préférons les comprendre avant qu'un grand nombre d'agents ne soient déployés et laissés interagir librement.
Mises en garde importantes
Les chercheurs soulignent que ces résultats ne signifient pas que les agents d’IA possèdent une intelligence sociale semblable à celle des humains. Les expériences reposaient sur des scénarios délibérément simplifiés : deux options arbitraires, pas de mémoire, pas d’enjeu, pas de conséquences. "Notre configuration est volontairement minimale", a reconnu De Marzo. "C'est une limite, mais cela signifie également que ce que nous avons mesuré est la conformité dans sa forme la plus pure, et l'ajout d'objectifs ou de récompenses devrait rendre la coordination plus facile plutôt que plus difficile."
Il a également mis en garde contre une lecture excessive des résultats : « La principale erreur de lecture à éviter est de considérer cela comme une preuve que les agents d'IA peuvent déjà collaborer sur des tâches complexes. Le suivi majoritaire est un ingrédient de base de la coordination, pas la coordination elle-même, et il ne dit rien sur la division du travail ou le raisonnement sur les intentions des autres. »
Les deux études de suivi sont des prépublications et n’ont pas encore été évaluées par des pairs. Mais à mesure que les systèmes d'IA multi-agents passent des démonstrations de recherche aux infrastructures de production, les résultats de Constance suggèrent que la sécurité de ces systèmes peut dépendre non seulement de la manière dont chaque modèle est aligné, mais également de la façon dont leurs populations se comportent lorsque personne ne les regarde. Pour en savoir plus sur les dernières recherches sur la sécurité de l’IA, visitez AI Buzz Wire.
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