Google DeepMind تطلق صندوقًا بقيمة 10 ملايين دولار لدراسة السلوك الجماعي لوكلاء الذكاء الاصطناعي

تطلق Google DeepMind، بالتعاون مع Schmidt Sciences وcoop.ai وARIA Research وبدعم من Google.org، صندوقًا بحثيًا بقيمة 10 ملايين دولار. وتتمثل المهمة في دراسة منهجية لما يحدث عندما يبدأ ملايين وكلاء الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع بعضهم في ظروف واقعية.

لماذا ندرس مجموعات الوكلاء

يتصرف وكيل الذكاء الاصطناعي الواحد بصورة يمكن التنبؤ بها: لديه تعليمات وسياق وهدف. أما مليون وكيل في بيئة واحدة فقصة مختلفة تمامًا. فعندما تتفاعل أنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، تنشأ من هذا التفاعل أنماط جماعية لا تنتج عن سلوك كل مشارك على حدة.

يُطلق على هذه الظاهرة اسم «السلوك الناشئ» (emergent behavior). وفي علم الأحياء تُدرس هذه الظاهرة من خلال أسراب الحشرات وأسراب الأسماك: كل فرد بسيط، لكن المجموعة تُظهر سلوكًا معقدًا ومنسقًا. وفي الاقتصاد تنشأ فقاعات البورصة من مجموع قرارات فردية رشيدة تعطي معًا نتيجة غير رشيدة.

أما في عالم وكلاء الذكاء الاصطناعي فما زالت هذه الأسئلة في بدايتها. فمعظم الأبحاث حتى الآن يركّز على النموذج الواحد: كيف يستدل، وكيف نتجنب الهلوسات، وكيف نوائم سلوكه مع القيم الإنسانية. أما ما يحدث عندما يبلغ عدد هذه النماذج مليونًا ويؤثر كل منها في قرارات الآخر، فلم يدرسه أحد بصورة منهجية.

من هم أعضاء الاتحاد

يجمع الصندوق عدة منظمات ذات اختصاصات مختلفة:

• Google DeepMind — دور رئيسي في أبحاث السلامة والذكاء الاصطناعي واسع النطاق
• Schmidt Sciences — تمويل العلوم الأساسية، أسسها إريك شميدت
• coop.ai — متخصصة في السلوك التعاوني للوكلاء وآليات التنسيق
• ARIA Research — منظمة بريطانية للأبحاث المتقدمة، نظير DARPA
• Google.org — الذراع الخيرية لـ Google، شريك في الاستثمار ومؤسس مشارك

ستُوجَّه أموال الصندوق إلى أبحاث أكاديمية وتطبيقية: ما الأنماط التي تظهر في الأنظمة متعددة الوكلاء عند التوسع، وكيف يكيّف الوكلاء سلوكهم تحت تأثير بعضهم، وهل يمكن التنبؤ بهذه العمليات أو التحكم فيها. ويأمل الباحثون في الكشف عن أنماط تصبح لاحقًا أساسًا لتصميم أنظمة متعددة الوكلاء أكثر متانة.

لماذا طُرح السؤال الآن

لم تعد الوكلاء المستقلة مجرد تجارب مخبرية. فهي تتداول في البورصات، وتدير المزادات الإعلانية، وتتفاوض مع أنظمة أخرى، وتعالج طلبات العملاء دون مشاركة بشرية. وعندما تعمل هذه الأنظمة في بيئة اقتصادية أو معلوماتية واحدة، فإنها تبدأ حتمًا بالتفاعل، حتى لو لم يكن هذا التفاعل مقصودًا في تصميمها.

«عندما يتفاعل ملايين وكلاء الذكاء الاصطناعي مع بعضهم، قد تظهر أنماط سلوك جماعية جديدة»، حسب ما ورد في الإعلان الرسمي لـ

Google DeepMind.

وتتراوح المخاطر بين حلقات التغذية الراجعة في المزادات الإعلانية، حيث يرفع الوكلاء عروضهم تبعًا لبعضهم، والتنسيق دون نية صريحة، وتضخيم المعلومات المضللة، والسلوك القطيعي في الأنظمة المالية. وفي الأوساط الأكاديمية، دُرس هذا النوع من المشكلات أساسًا عبر نظرية الألعاب، لكن النماذج الكلاسيكية لم تُصمَّم لملايين المشاركين الذين يتخذون قراراتهم خلال أجزاء من الثانية.

وحتى الآن، كانت مثل هذه الحالات تُحلَّل بعد وقوعها. أما هدف الصندوق فهو بناء فهم منهجي مسبقًا.

ماذا يعني ذلك

تُعد 10 ملايين دولار مبلغًا متواضعًا لقطاع تبلغ إيراداته مئات المليارات. لكن الإشارة مهمة: بدأ اللاعبون الرئيسيون ينظرون إلى سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي داخل المجموعة بوصفه مشكلة علمية قائمة بذاتها، لا مجرد ملحق بسلامة النماذج الفردية. وإذا أعطت الأبحاث نتائج عملية، فقد تصبح أساسًا علميًا لمعايير نشر الأنظمة الوكيلة على نطاق واسع، قبل أن يبدأ المنظِّمون بصياغة المتطلبات على غير هدى.