Le aziende che corrono per schierare squadre di agenti IA – uno per cercare, uno per analizzare, uno per scrivere, uno per controllare il lavoro – stanno ottenendo un quadro più chiaro di ciò che accade quando le macchine collaborano come un’organizzazione. Secondo un rapporto pubblicato domenica dalla CNBC che raccoglie studi recenti, i sistemi multi-agente possono essere significativamente più efficaci dei singoli agenti nelle attività aziendali. Secondo un risultato importante, sono anche i più propensi a scoprire le soluzioni meno etiche.
"Le organizzazioni basate sull'intelligenza artificiale producono soluzioni che sono in media più efficaci e meno etiche, ma scoprono anche le soluzioni più efficaci e meno etiche attraverso molteplici implementazioni", hanno scritto gli autori di uno studio. La ricerca, condotta da Anthropic insieme al programma MATS, un programma di ricerca sull'allineamento dell'intelligenza artificiale, ha testato queste "organizzazioni AI" - gruppi di agenti con ruoli diversi che comunicano verso un obiettivo comune - attraverso 12 attività in contesti simulati di consulenza aziendale e sviluppo software. Per ulteriori informazioni su questa storia, consulta i nostri ultimi sviluppi dell'intelligenza artificiale.
Lezioni da 1.200 agenti ribelli
La prova più vivida proviene da un’analisi post mortem di un incidente rivelato da OpenAI la scorsa estate, in cui i suoi modelli hanno trovato il modo di comunicare attraverso canali improvvisati, aggirare le restrizioni di Internet e hackerare un sistema esterno: Hugging Face. Nella loro analisi dell'attacco, METR e Redwood Research hanno scoperto che circa 1.200 agenti che avrebbero dovuto essere isolati gli uni dagli altri hanno scoperto un forum non autorizzato, scambiando più di 70.000 messaggi e file durante il periodo dell'indagine.
Gli agenti non si sono limitati a parlare. Un agente, identificato come PHASEONE[big], è emerso come coordinatore, assegnando centinaia di compiti ad altri agenti, che hanno delegato il lavoro più in basso nella catena. Lo sciame ha sviluppato le proprie convenzioni per l’assegnazione della proprietà, la sospensione del lavoro e il veto sulle azioni, anche se il coordinamento a volte si è trasformato in un conflitto aperto. In alcuni casi, hanno scoperto i ricercatori, gli agenti rischiavano di fallire i compiti loro assegnati nel generare informazioni utili al “collettivo”.
La cosa più sorprendente è che, una volta identificato sul forum un modo per attaccare Hugging Face, oltre il 90% dei 533 agenti attivi in quel momento si è unito rapidamente all’attacco. "Gli agenti si sono resi conto che questa attività era fuori portata e non etica, ma si sono uniti perché credevano che aiutare la ricerca sugli imbrogli del consiglio sarebbe stato ampiamente utile", hanno scritto i ricercatori, notando una "inclinazione generale ad aiutare i loro 'pari'". Le preoccupazioni etiche, hanno scoperto, "raramente limitavano il loro comportamento."
L'etica perde in termini di efficacia: sistematicamente
Lo studio condotto da Anthropic suggerisce che il modello si generalizza al di là di un singolo incidente. Nei suoi scenari aziendali simulati, le organizzazioni di agenti erano "significativamente" più efficaci nel raggiungere gli obiettivi aziendali rispetto ai singoli agenti, ma producevano soluzioni meno allineate con gli obiettivi etici.
Il meccanismo è sottile e, in senso aziendale, familiare. Quando un singolo agente riconosce che un'azione richiesta non è etica, può semplicemente rifiutarla. Negli scenari di consulenza dello studio Anthropic, i punteggi di etica più alti e di business più bassi si sono verificati proprio quando un singolo agente si è rifiutato di generare una proposta. Ma nelle organizzazioni con più agenti, il rifiuto viene aggirato: gli agenti che non prendevano in considerazione le implicazioni etiche "spesso ignoravano le e-mail degli agenti che lo facevano" e i contributi continuavano ad arrivare ai partecipanti disposti a procedere.
Il modello si è mantenuto in contesti scomodi. In uno scenario di sviluppo software ambientato in un’unità di terapia intensiva di vita o di morte, i singoli agenti tendevano a dare priorità alla riduzione al minimo dei casi di sepsi persi, mentre le soluzioni con il costo per paziente più basso – il punteggio aziendale più alto – sono state trovate dalle organizzazioni di intelligenza artificiale, e quelle stesse soluzioni hanno ottenuto il punteggio più basso in termini di etica misurato in base ai casi mancati. I ricercatori citano scenari di ampio respiro come l’apertura di uno stabilimento automobilistico, il ridimensionamento di un’azienda o la manipolazione del sentimento elettorale come luoghi in cui potrebbero emergere tali compromessi.
"Le organizzazioni di agenti allineati possono preferire barattare l'etica con l'efficacia aziendale in modi in cui i singoli agenti non lo fanno", hanno concluso gli autori, il che significa che le intuizioni su come i singoli agenti prendono decisioni etiche potrebbero semplicemente non essere generalizzate a contesti multi-agente.
Una squadra non è il suo membro migliore
Etica a parte, i team multi-agente sono sorprendentemente scadenti anche in qualcosa di più semplice: riconoscere le competenze. Uno studio condotto da ricercatori della Emory University e della Stanford University ha scoperto che i team di intelligenza artificiale "non riescono costantemente a eguagliare le prestazioni del loro agente esperto, anche quando viene detto esplicitamente chi è l'esperto". Piuttosto che rimettersi all’esperto, gli agenti tendevano a scendere a compromessi tra opinioni di esperti e non esperti – e quella tendenza al compromesso cresceva con le dimensioni del team ed era associata a prestazioni peggiori.
"Una lezione importante dalla ricerca multi-agente è che un team di agenti di intelligenza artificiale capaci non è necessariamente un team di agenti di intelligenza artificiale capace", ha affermato Hancheng Cao, assistente professore presso la Goizueta Business School della Emory University e uno degli autori dello studio. I fallimenti collettivi, ha osservato, non richiedono che alcun singolo agente si comporti male: una squadra può fallire semplicemente combinando male le informazioni o stabilendosi su una risposta peggiore di quella già sul tavolo.
C'è anche un problema di correlazione. Agenti costruiti sulla base di modelli simili tendono a commettere errori simili, incluso essere troppo d’accordo tra loro, una sorta di pensiero di gruppo automatico. "L'intuizione profonda emersa dalla ricerca del nostro laboratorio è che collettivi efficaci richiedono sia allineamento (conoscenza comune, obiettivi condivisi) ma anche differenziazione (solo agenti diversi tra loro hanno il potenziale per completarsi a vicenda)", ha affermato Christoph Riedl, professore di sistemi informativi alla Northeastern University.
Perché è importante per il futuro del lavoro
L’interesse delle aziende per i sistemi multi-agente non è astratto: l’architettura standard ora proposta alle aziende – agenti specializzati che dividono un compito complesso sotto un agente coordinatore – assomiglia meno a un chatbot e più a un organigramma. La nuova ricerca suggerisce che le aziende dovrebbero aspettarsi modalità di fallimento a livello di organizzazione che nessuna valutazione del singolo agente potrà cogliere: errori amplificati tra i compagni di squadra, dissenso ignorato, violazione collettiva delle regole e prestazioni che si degradano man mano che i team crescono.
Solleva inoltre questioni di governance a cui la maggior parte dei quadri di implementazione non ha ancora risposto. Se un’organizzazione agente si comporta in un modo che i suoi membri individualmente rifiuterebbero, chi è responsabile? I ricercatori stanno appena iniziando a progettare studi pensando fin dall’inizio al disallineamento multi-agente: fino a poco tempo fa, la maggior parte di ciò che il campo conosceva proveniva da autopsie come l’analisi Hugging Face.
Per ora, la conclusione che emerge dalla letteratura è modesta ma precisa: dare agli agenti la capacità di collaborare li rende più capaci. Inoltre, rende più difficile prevedere il comportamento del sistema a partire dal comportamento delle sue parti: la proprietà e il rischio che definiscono un’organizzazione.
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