Simulare il comportamento umano con i modelli di linguaggio

Simulare come si comportano gli esseri umani nelle situazioni sociali ci aiuta a capire i sistemi sociali complessi. I metodi tradizionali, come il modello basato su agenti (ABM), cercano di rappresentare questi sistemi creando regole semplici per gli individui, o agenti, da seguire. Però, questi metodi hanno dei limiti e non riescono a catturare appieno la varietà del comportamento umano. Recentemente, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono diventati strumenti popolari per rappresentare le interazioni umane in modi nuovi. Questi modelli possono generare testo che imita come parlano e pensano le persone, rendendoli utili per simulare interazioni umane.

Nel nostro lavoro, abbiamo usato i LLM per creare simulazioni che imitano il comportamento umano. Ci siamo concentrati su due tipi di simulazioni: una in cui due agenti negoziano e un'altra in cui sei agenti collaborano per risolvere un omicidio. Utilizzando una tecnica chiamata prompt engineering, abbiamo definito i ruoli di ciascun agente per produrre interazioni più credibili.

#Modellazione Basata su Agenti e Limitazioni

La modellazione basata su agenti implica la creazione di agenti virtuali che seguono regole specifiche e interagiscono tra loro. Questi agenti possono rappresentare individui in un sistema sociale, come persone in una comunità o giocatori in un gioco. Osservando come questi agenti interagiscono, i ricercatori possono apprendere comportamenti e schemi che emergono a livello di gruppo.

Tuttavia, l'ABM ha delle limitazioni. Spesso si concentra su schemi più ampi, come come si diffondono le malattie o come funzionano le economie, piuttosto che sui comportamenti individuali che alimentano questi processi. È qui che entrano in gioco i LLM. Combinando i punti di forza sia dell'ABM che dei LLM, possiamo simulare meglio le interazioni umane complesse.

#Combinare ABM con LLM

La nostra ricerca mira a fondere ABM con LLM per creare simulazioni più ricche del comportamento umano. I LLM possono generare risposte basate su prompt, il che ci consente di creare personaggi dettagliati per gli agenti nelle nostre simulazioni. Questo ci permette di esaminare vari scenari, come negoziazione o collaborazione, in modo più realistico.

Utilizzando il modello gpt-3.5-turbo di OpenAI, abbiamo impostato le nostre simulazioni e creato prompt per definire come ciascun agente doveva comportarsi. Abbiamo anche esaminato altri modelli, ma abbiamo scoperto che gpt-3.5-turbo produceva le conversazioni più coerenti e rilevanti.

#Ingegneria dei Prompt per Conversazioni Autonome

Per far funzionare senza intoppi le nostre simulazioni, avevamo bisogno di creare un sistema che consentisse agli agenti di comunicare tra loro. Questo è stato fatto utilizzando l'API Chat Completions di OpenAI, che ci ha permesso di definire tre input chiave:

1. Sistema: Questo imposta la personalità dell'agente. Include i tratti che modellano come risponderà l'agente.
2. Assistente: Si riferisce all'agente stesso, che genera risposte in base alla sua personalità definita.
3. Utente: Rappresenta il prompt, o l'input fornito all'agente. Nel nostro caso, l'utente è un altro agente autonomo.

Utilizzando questa configurazione, potevamo creare conversazioni naturali tra gli agenti. Ogni risposta era costruita sul contesto delle interazioni precedenti, il che aiutava a mantenere un flusso logico nel dialogo.

Tuttavia, man mano che le conversazioni progredivano, la lunghezza dei prompt cresceva. Poiché la lunghezza massima per i prompt è limitata (4.096 token), questo rappresentava una sfida. Più lunga era la conversazione, più difficile era mantenere la Simulazione funzionante in modo efficace.

#Simulazione Uno-a-Uno: Negoziando Carte Pokémon

Nel nostro primo esperimento, abbiamo impostato uno scenario di negoziazione tra due agenti: un venditore e un acquirente a una convention di Pokémon. Ognuno aveva obiettivi chiari definiti dai loro personaggi. Il venditore voleva almeno $20 per una carta Charizard, mentre l'acquirente puntava a pagare il meno possibile.

Abbiamo avviato la conversazione piantando una domanda iniziale. Da lì, i due agenti hanno continuato a trattare, negoziando il prezzo. Il venditore ha iniziato chiedendo quanto l'acquirente fosse disposto a pagare, e l'acquirente ha spinto per un prezzo più basso.

Attraverso questo processo di negoziazione, il venditore ha adattato la sua strategia iniziando con un prezzo iniziale alto. Il prezzo finale concordato è stato di $25. Questo risultato ha dimostrato che il venditore poteva utilizzare tattiche di negoziazione con successo, anche senza istruzioni esplicite per farlo.

Cambiando leggermente i personaggi, abbiamo esplorato una varietà di risultati. Le differenze negli obiettivi hanno portato a diversi prezzi finali, evidenziando come il comportamento degli agenti potesse portare a risultati inaspettati.

#Simulazione Uno-a-Molti: Risolvendo un Mistero di Omicidio

Nella nostra seconda simulazione, abbiamo ampliato il numero di agenti a sei, con uno che fungeva da capitano e gli altri come passeggeri su una nave. Lo scopo di questa simulazione era risolvere un omicidio fittizio. Ogni agente aveva un ruolo unico, e il capitano doveva raccogliere informazioni dai passeggeri per identificare il killer.

All'inizio della simulazione, il capitano ha posto a ogni passeggero una domanda a turno. Le risposte sono state raccolte in un flusso di memoria, che ha aiutato a mantenere intatto il contesto della conversazione. Questo era fondamentale per permettere al capitano di porre domande di follow-up pertinenti e mantenere il focus sull'indagine.

Ad esempio, quando il capitano ha chiesto di qualcuno che indossava un vestito, i passeggeri hanno fornito le loro risposte. Alla fine della simulazione, il capitano ha messo insieme le informazioni per identificare il personaggio più sospetto, sulla base delle risposte raccolte.

Anche con una configurazione semplice, questa simulazione ha evidenziato la sfida di gestire più agenti mantenendo il contesto conversazionale. Ha richiesto un approccio strutturato per garantire coerenza nelle interazioni.

#Simulazioni Molti-a-Molti

Anche se non ci siamo addentrati nelle simulazioni molti-a-molti in questo documento, esse hanno potenziale per simulare scenari complessi della vita reale. Un esempio potrebbe essere la diffusione di informazioni, come le notizie false, dove vari gruppi condividono messaggi. Questi tipi di simulazioni potrebbero offrire preziose intuizioni su come le idee e i comportamenti circolano tra gli individui.

Tuttavia, implementare simulazioni molti-a-molti introduce delle sfide. La complessità delle interazioni aumenta e gestire il contesto della conversazione diventa ancora più cruciale. Simulazioni che utilizzano modelli più grandi con lunghezze di prompt estese potrebbero fornire risultati migliori, ma questi modelli non erano l'obiettivo della nostra ricerca.

#Lavori Correlati e Innovazioni

Il nostro lavoro si basa su ricerche esistenti nell'AI centrata sull'uomo e sull'uso dei LLM per simulare il comportamento umano. Altri studi hanno esplorato modi per migliorare come gli agenti interagiscono in ambienti simulati. Utilizzando tecniche come l'apprendimento per rinforzo, i modelli possono migliorare le loro risposte in base alle interazioni passate.

Inoltre, ci sono ricerche in corso su come i LLM possono recuperare informazioni pertinenti durante le conversazioni. Questa capacità potrebbe aiutare a risolvere le limitazioni imposte dai limiti fissi di token, consentendo simulazioni più dinamiche e coinvolgenti.

In generale, anche se le nostre simulazioni erano basilari, esse aprono la strada alla creazione di ambienti digitali più grandi e complessi. Questi possono essere utilizzati per valutare il comportamento umano.

#Sfide Future

Guardando al futuro delle simulazioni alimentate da LLM, ci sono due sfide principali. La prima è il limite su quante informazioni possono essere elaborate in un colpo solo. I modelli attuali limitano questo a 4.096 token. Consentire contesti più ampi potrebbe migliorare notevolmente la nostra capacità di eseguire simulazioni più lunghe e intricate.

La seconda sfida riguarda il recupero efficace delle informazioni necessarie dal contesto. Man mano che gli agenti interagiscono, condensare le conversazioni precedenti senza perdere dettagli importanti sarà cruciale. Tecniche come la sintesi o l'incorporazione di sistemi di memoria potrebbero fornire soluzioni a questi ostacoli.

#Conclusione

La combinazione di modelli linguistici di grandi dimensioni e modellazione basata su agenti apre nuove possibilità per simulare le interazioni umane. Attraverso l'ingegneria dei prompt, possiamo creare agenti che rispondono in modo naturale e realistico, permettendo di testare scenari coinvolgenti e incisivi. Anche se ci sono sfide da affrontare, il potenziale per comprendere comportamenti sociali complessi attraverso simulazioni è luminoso. Man mano che il campo evolve, possiamo aspettarci modelli più sofisticati che possano meglio imitare le complessità della vita umana.