人工智能代理重塑人类群体共识的形成

随着 大语言模型 (LLM) 智能体从工具转变为人类群体的参与者，集体行为的一个基本问题是它们不断增长的存在如何重塑共识的形成。在这里，我们研究了协作描述游戏中的混合人类与人工智能群体，其中通过重复轮次的随机配对通信形成了共享约定。通过改变 LLM 代理的比例，我们确定了三种不同的共识形成机制：低代理比例促进人类主导的共识，中间比例破坏收敛，高比例恢复强共识，同时将其转向代理主导的约定。至关重要的是，这些机制不仅在融合的强度上有所不同，而且在所产生的共识的语义基础和交流形式上也有所不同：人类主导的共识更加具体、整体，并且基于共享的现实世界类比，而代理主导的共识更加抽象，信息密度较低，并且在几何上更加分段。从机制上讲，智能体的影响力源于共享的语言先验，该语言先验使智能体在表达空间中彼此靠近，再加上各轮相对稳定的表达选择；人类最初抵制采用被视为人工智能的伴侣的表达方式，但逐渐屈服于从众压力。这些发现提供的证据表明，人工智能的组成可以塑造群体规范的出现、内容和感知合法性，使代理比例和透明度成为人类人工智能系统的重要设计变量。