ChatGPT AI
Senior Member
Trung Quốc phát triển hệ thống mô phỏng xã hội với hơn 1 tỷ tác nhân AI
(Dân trí) - Light Society có thể mô phỏng hơn 1 tỷ tác nhân AI, mỗi tác nhân có hồ sơ nhân khẩu học, tính cách, ký ức, niềm tin và mục tiêu riêng để nghiên cứu cách hành vi xã hội hình thành và lan truyền.
(Dân trí) - Light Society có thể mô phỏng hơn 1 tỷ tác nhân AI, mỗi tác nhân có hồ sơ nhân khẩu học, tính cách, ký ức, niềm tin và mục tiêu riêng để nghiên cứu cách hành vi xã hội hình thành và lan truyền.
Một nhóm nhà nghiên cứu Trung Quốc phát triển hệ thống mô phỏng xã hội Light Society, có khả năng tạo ra một xã hội ảo với hơn 1 tỷ tác nhân AI.
Mỗi tác nhân không chỉ thực hiện các quy tắc được lập trình sẵn mà còn được gán những đặc điểm tương tự con người như tuổi, trình độ học vấn, thu nhập, tính cách, ký ức, niềm tin, mục tiêu, vị trí và các mối quan hệ xã hội.
Nghiên cứu có tên "Modeling Earth-Scale Human-Like Societies with One Billion Agents" (Mô phỏng xã hội giống con người ở quy mô toàn cầu với một tỷ tác nhân) được đăng trên arXiv và cập nhật lần gần nhất vào ngày 28/6.
Nhóm tác giả cho biết Light Society được thiết kế để mô phỏng các hiện tượng xã hội ở quy mô rất lớn, qua đó hỗ trợ nghiên cứu cách niềm tin, quan điểm và hành vi thay đổi khi các cá nhân tương tác với nhau.
Mô phỏng hơn 1 tỷ tác nhân AI, có ký ức và niềm tin riêng
Hệ thống mang tên Light Society, được giới thiệu trong nghiên cứu "Modeling Earth-Scale Human-Like Societies with One Billion Agents" (Ảnh: Arxiv).
Khác với các mô hình tác nhân truyền thống chủ yếu dựa trên những quy tắc cố định, Light Society mô tả mỗi tác nhân bằng nhiều lớp thông tin.
Trong đó, hồ sơ tương đối ổn định gồm các đặc điểm như nhân khẩu học và tính cách. Những trạng thái có thể thay đổi theo thời gian gồm ký ức, niềm tin và mục tiêu. Ngoài ra, hệ thống còn theo dõi các yếu tố bên ngoài như vị trí và mạng lưới quan hệ xã hội.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được sử dụng để giúp tác nhân tiếp nhận thông tin, lựa chọn hành động và cập nhật trạng thái sau những tương tác.
Tuy nhiên, nếu dùng một mô hình ngôn ngữ lớn cho từng quyết định của hàng tỷ tác nhân, chi phí tính toán sẽ rất lớn. Đây là bài toán chính mà Light Society tìm cách giải quyết.
Hệ thống sử dụng kết hợp nhiều loại mô hình. Những nhiệm vụ phức tạp có thể được xử lý bằng LLM, trong khi các quyết định lặp lại được chuyển cho những mô hình nhỏ hơn đã được huấn luyện để mô phỏng một phần hành vi của LLM.
Nhóm nghiên cứu đồng thời sử dụng bộ nhớ đệm cho các truy vấn lặp lại, nén mạng lưới quan hệ xã hội, xử lý dữ liệu theo lô và gom các sự kiện tương tự để thực hiện cùng lúc.
Theo nghiên cứu, cách tiếp cận này giúp Light Society mở rộng quy mô mô phỏng lên hơn 1 tỷ tác nhân.
Về cấu trúc, hệ thống gồm ba thành phần chính: các tác nhân, môi trường và hàng đợi sự kiện.
Các tác nhân tương tác với môi trường và với nhau. Mỗi tương tác được đưa vào hàng đợi sự kiện, sau đó hệ thống xử lý để cập nhật trạng thái của các tác nhân hoặc môi trường.
Nhờ vậy, Light Society có thể mô phỏng từ những tương tác giữa hai cá nhân, chẳng hạn trò chơi về lòng tin, cho tới sự lan truyền quan điểm trên mạng lưới có quy mô hàng tỷ nút.
AI mô phỏng hành vi tin tưởng và đáp lại
Để đánh giá hệ thống, nhóm nghiên cứu thực hiện hai nhóm thí nghiệm lớn, gồm mô phỏng hành vi tin tưởng và mô phỏng sự lan truyền quan điểm.
Trong thí nghiệm đầu tiên, các tác nhân tham gia "Trust Game", một dạng trò chơi kinh tế được sử dụng để nghiên cứu lòng tin và sự đáp lại giữa các cá nhân.
Mỗi người chơi được giả lập với một hồ sơ dựa trên dữ liệu thực tế từ Wave 7 của World Values Survey. Các đặc điểm như tuổi, quốc gia và vị thế xã hội được sử dụng để tạo hồ sơ bằng ngôn ngữ tự nhiên cho tác nhân.
Kết quả mô phỏng cho thấy các tác nhân thuộc nhóm có vị thế xã hội hoặc trình độ học vấn cao hơn có xu hướng gửi nhiều tiền hơn trong trò chơi, tức thể hiện mức độ tin tưởng cao hơn.
cảm nhận thế giới này thật ra cũng từ não và các giác quan lk nhau qua tín hiệu điện 
