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

تطلق Google DeepMind بالشراكة مع Schmidt Sciences وcoop.ai وARIA Research وبدعم من Google.org صندوق أبحاث بقيمة 10 ملايين دولار. الهدف هو دراسة ما يحدث بشكل منهجي عندما تبدأ ملايين وكلاء الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع بعضها البعض في ظروف حقيقية.

لماذا ندرس مجموعات الوكلاء

يتصرف وكيل ذكاء اصطناعي واحد بطريقة متنبأ بها — فلديه تعليمات وسياق وهدف. مليون وكيل في نفس البيئة هي قصة مختلفة تماماً. عندما تتفاعل أنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، تظهر أنماط جماعية من هذا التفاعل لا تنبثق من سلوك كل مشارك على حدة.

تُسمى هذه الظاهرة "السلوك الناشئ". في علم الأحياء، تُدرس من خلال أمثلة أسراب الحشرات وأسماك الشدّ — كل فرد بسيط، لكن المجموعة تُظهر سلوكاً معقداً ومنسقاً. في الاقتصاد، تنشأ فقاعات سوق الأسهم من مجموع القرارات الفردية المنطقية التي معاً تنتج نتيجة غير منطقية.

في عالم وكلاء الذكاء الاصطناعي، هذه الأسئلة لا تزال في مراحلها الأولى. كانت معظم الأبحاث حتى الآن تركز على نموذج واحد: كيف يستدل، كيف تتجنب الهلاوس، كيف توائم سلوكها مع القيم الإنسانية. ما يحدث عندما يكون هناك مليون من هذه النماذج وتؤثر على قرارات بعضها البعض — لم يتم دراسة ذلك بشكل منهجي بعد.

من يكون في الاتحاد

يجمع الصندوق عدة منظمات بكفاءات مختلفة:

• Google DeepMind — الدور الرئيسي في أبحاث سلامة الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي على نطاق واسع
• Schmidt Sciences — تمويل العلوم الأساسية، تأسست بواسطة إريك شميدت
• coop.ai — متخصصة في السلوك التعاوني للوكلاء وآليات التنسيق
• ARIA Research — منظمة بريطانية للأبحاث المتقدمة، نظير DARPA
• Google.org — الفرع الخيري لشركة جوجل، مستثمر مشارك ومؤسس مشارك

سيتم توجيه موارد الصندوق نحو البحث الأكاديمي والتطبيقي: ما الأنماط التي تظهر في الأنظمة متعددة الوكلاء عند التوسع، كيف يكيّف الوكلاء سلوكهم تحت التأثير المتبادل وما إذا كان يمكن التنبؤ بهذه العمليات أو السيطرة عليها. يتوقع الباحثون تحديد الأنماط التي ستعمل لاحقاً كأساس لتصميم أنظمة متعددة الوكلاء أكثر مرونة.

لماذا السؤال يطرح الآن

الوكلاء المستقلون لم يعودوا ببساطة تجارب معملية. إنهم يتاجرون في البورصات، ويديرون مزادات الإعلانات، يتفاوضون مع الأنظمة الأخرى، ويعالجون طلبات العملاء دون تدخل بشري. عندما تعمل هذه الأنظمة في نفس البيئة الاقتصادية أو المعلوماتية، فإنها تبدأ حتماً بالتفاعل — حتى لو لم يكن هذا التفاعل مقصوداً.

"عندما يتفاعل ملايين وكلاء الذكاء الاصطناعي مع بعضهم البعض، قد تظهر أنماط سلوك جماعية جديدة", تنص الإعلان الرسمي من

Google DeepMind.

تتراوح المخاطر من حلقات التغذية الراجعة في مزادات الإعلانات، حيث يرفع الوكلاء العروض ضد بعضهم البعض، إلى تنسيق غير مقصود، وتضخيم المعلومات المضللة، أو السلوك القطعي في الأنظمة المالية. في الأوساط الأكاديمية، تمت دراسة هذا الفصل من المشاكل في المقام الأول من خلال نظرية اللعبة — لكن النماذج الكلاسيكية لم تصمم لملايين المشاركين الذين يتخذون قرارات في أجزاء من الثانية. حتى الآن، تم تحليل مثل هذه الحالات بأثر رجعي. الهدف من الصندوق هو بناء فهم منهجي مقدماً.

ماذا يعني هذا

10 ملايين دولار مبلغ متواضع لصناعة يبلغ رقم أعمالها مئات مليارات الدولارات. لكن الإشارة مهمة: بدأت الجهات الفاعلة الرئيسية تنظر إلى سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي في المجموعات كمشكلة علمية مستقلة، وليس مجرد تطبيق لسلامة النماذج الفردية. إذا أسفرت الأبحاث عن نتائج عملية، فقد تصبح الأساس العلمي لمعايير نشر أنظمة الوكلاء على نطاق واسع — قبل أن يبدأ المنظمون في صياغة المتطلبات عشوائياً.