Trung Quốc Phát Triển Tác Nhân AI Một Tỷ Để Dự Đoán Tương Lai Trái Đất

Trong một bước tiến đột phá trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và khoa học xã hội, một nhóm nghiên cứu từ Trung Quốc đã cho ra mắt một khung mô phỏng ai mang tên Light Society. Khung này có khả năng mô phỏng các xã hội giống con người ở quy mô toàn cầu với sự tham gia của hơn một tỷ tác nhân AI. Mỗi tác nhân được trang bị đặc điểm riêng, bao gồm tính cách, ký ức, niềm tin, cùng mục tiêu và khả năng ra quyết định, tất cả đều được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Nghiên cứu này được công bố trong báo cáo mang tiêu đề “Modeling Earth-Scale Human-Like Societies with One Billion Agents”. Công trình này đã giải quyết một cách triệt để những hạn chế trong các mô hình tác nhân AI truyền thống, vốn dựa vào các quy tắc đơn giản, và đồng thời vượt qua giới hạn về năng lực tính toán của các tác nhân AI thuần túy, cho phép mô phỏng quy mô lên tới một tỷ cá thể.

Khung mô phỏng Light Society đã chuẩn hóa các quy trình xã hội thành những chuyển trạng thái có cấu trúc cho tác nhân AI cũng như môi trường xung quanh. Những chuyển đổi này được điều phối bởi một tập hợp các thao tác mô phỏng được hỗ trợ bởi LLM và được phân phối qua một hàng chờ sự kiện hiệu quả. Hệ thống này chủ yếu bao gồm ba thành phần trọng yếu:

Tác nhân AI: Mỗi cá nhân sở hữu một hồ sơ tĩnh, trong đó lưu trữ dữ liệu nhân khẩu học và đặc điểm tính cách từ các dữ liệu thực tế. Đồng thời, các tác nhân này còn có các trạng thái nhận thức nội tại gồm ký ức, niềm tin và mục tiêu, kèm theo thông tin về vị trí và mạng lưới xã hội.

Môi trường: Là sự kết hợp giữa các yếu tố tĩnh như cấu trúc không gian và các yếu tố động có tính tiến hóa trong quá trình mô phỏng.

Các thao tác vận hành: Gồm các chức năng như khởi tạo, nhận thức, hoạch định chính sách và ra quyết định, cùng tiến hóa như cập nhật bộ nhớ và trạng thái.

Để đạt được quy mô ấn tượng này, hệ thống áp dụng động cơ hỗn hợp mô hình (mixture-of-models). Động cơ này có khả năng điều hướng các tương tác phức tạp tới các LLM đầy đủ, trong khi vẫn sử dụng các mô hình chắt lọc tri thức cho các cập nhật hàng ngày.

Thêm vào đó, các kỹ thuật bổ sung như bộ nhớ đệm prompt và biểu diễn đồ thị nén cho mạng xã hội cũng đóng góp vào việc giảm chi phí tính toán mà vẫn giữ được tính chân thực trong hành vi của tác nhân.

Hồ sơ của từng tác nhân AI được xây dựng từ dữ liệu của Khảo sát Giá trị Thế giới (WVS) giai đoạn 2017-2022 với khoảng 96.000 bản ghi khảo sát. Những dữ liệu này không chỉ cung cấp thông tin nhân khẩu học mà còn bao gồm các thái độ thực tế như độ tuổi, giới tính, thu nhập và trình độ học vấn, giúp định hình hành vi của tác nhân AI một cách phong phú và chính xác hơn.

Các nhà nghiên cứu đã kiểm chứng tính chính xác của Light Society qua những cuộc thử nghiệm điển hình. Kết quả từ trò chơi niềm tin cho thấy rằng các yếu tố nhân khẩu học như trình độ học vấn và tầng lớp xã hội có sự tương quan tích cực với mức độ tin tưởng và sự tương tác lẫn nhau. Khi số lượng tác nhân AI gia tăng, các nhiễu ngẫu nhiên sẽ giảm dần, từ đó làm lộ rõ các quy luật quy mô và tiêu chuẩn xã hội hình thành.

Trong một mô phỏng về sự lan truyền ý kiến với sự tham gia của một tỷ tác nhân AI trong mạng lưới không tự do Barabási-Albert, nhóm nghiên cứu đã theo dõi cách mà các quan điểm về các chủ đề như thất nghiệp do AI đã lan truyền từ nhóm 20% tác nhân AI có liên kết cao nhất.

Kết quả cho thấy chiến lược gieo mầm người ảnh hưởng đã tạo ra sự hội tụ bất đối xứng, làm cho trình độ học vấn và thu nhập giúp tăng khả năng thuyết phục và sức đề kháng với sự thao túng thông tin. Thêm vào đó, cách mà ý kiến lan truyền thường theo chuỗi gợn sóng thay vì chỉ đơn thuần là tương tác trực tiếp từng cặp.

Khung mô phỏng Light Society mang đến cho các nhà nghiên cứu một nền tảng thực tiễn để kiểm chứng giả thuyết, phân tích các hành vi tập thể trên quy mô lớn, từ đó ứng dụng vào khoa học xã hội, chính sách công, động lực thông tin, và mô phỏng thị trường.

Tuy nhiên, các tác giả cũng cảnh báo rằng kết quả thu được chỉ nhằm mục đích tạo giả thuyết chứ không phải là bằng chứng cụ thể, do vẫn tồn tại những định kiến trong LLM và dữ liệu khảo sát. Trong tương lai, nhóm nghiên cứu sẽ đặt mục tiêu phát triển bộ nhớ dài hạn tốt hơn, tăng cường tương tác đa phương thức và thiết lập rào cản đạo đức để tránh những nguy cơ lạm dụng như mô hình hóa các chiến dịch thao túng thông tin.