AIの社交的知性は未発達！ゲーム理論が明かす真実とは？

最近の研究によると、AIはデータを処理するだけでなく、戦略を立て、動的な環境に適応し、他のエージェントと相互作用しながらビジネスに関わる重要な意思決定を行う能力を持つようになった。

この変化に伴い、AIはゲーム理論の領域に足を踏み入れている。

Nature Human Behaviourに発表された研究では、LLMが繰り返し行われる社会的ゲームにどのように反応するかを調べた。

研究ではGPT-4やClaude 2、Llama 2などのAIモデルが、信頼や協力、フェアネスをテストするための二人のプレイヤーによる古典的なゲームを通じて評価された。

結果は驚くべきものであり、特にGPT-4は論理的推論を要するゲームで好成績を収めたが、互恵的な利益よりも「自己中心的な成功」を選ぶ傾向が見られた。

対戦相手からの裏切りが一度でもあった場合、すぐに自己防衛的な行動に移り、協力がより良い結果をもたらす局面でも同じ行動を続けることが多かった。

また、Battle of the Sexesというゲームでは、AIモデルはパートナーの選択に適応することができず、自己の好みを優先した。

このことから、AIモデルには社会的推論が不足していることが明らかになった。

研究者たちはAIにより協力的になるよう促すために、Social Chain-of-Thought (SCoT)の手法を用いて反応を影響させた。

その結果、協調性や妥協を要するゲームではパフォーマンスが大幅に向上した。

人間の参加者とAIモデルをペアリングした結果、SCoTによるプロンプトが協調を強化し、AIがより人間的に感じられるようになった。

一部の参加者はAIと遊んでいることに気付かなかった。

この研究の結果は、未来のAIシステムの設計において重要な洞察を提供する。

社会的状況を効果的に処理できるAIの能力が、技術的能力と同じくらい重要になる可能性を示唆している。

AIはまだ学ぶことが多いが、適切なトレーニングやプロンプティングにより、著しく改善できることが示された。

AIって、なんでそんなに社会的なことを学ばなきゃいけないの?

それって、どういうメリットがあるの?

それとも、ただの研究なの?

AIが社会的なことを学ぶことには、大きなメリットがあります。

ビジネスや日常生活で、他者とのコミュニケーションが求められるからです。

協力的な行動をとれることで、より良い結果を生む可能性が高まりますよ。

それに、AIが人間らしく感じられるようになれば、使いやすさも向上します。

研究を通じて、AIが進化していくのは、とても重要なことですね。

最近の研究によると、AIは単なるデータ処理を超え、戦略的な役割に進化しています。

特に、LLMと呼ばれる大規模言語モデルは、社会的なゲームにおいて自己中心的な行動を取りがちであることが明らかになりました。

GPT-4などのモデルは、信頼や協力を要する場面で自己防衛的な行動を選択し、真の協調性が不足していると指摘されています。

しかし、新しいプロンプティング手法であるSCoTを用いることで、協力的な行動が改善され、人間との相互作用でも良好な結果を出す可能性が示されました。

この変化は、AIが社会的状況を効果的に扱う能力が、技術的な能力と同じくらい重要になることを示唆しています。

将来的には、AIがより人間らしく感じられるシステムが求められるでしょう。