صدى في غرفة فارغة: كيف ابتكر عملاء ذكاء اصطناعي بلا ذاكرة لغة مشتركة

الأصل: "Copying explains the collective behavior of AI agents in the wild"
arXiv:2609.09150v1 · 2026-09-08 · CC BY 4.0 · 3 دقيقة
آلاف من عملاء الذكاء الاصطناعي، لا يتذكرون شيئًا أطول من ساعة، نظموا أنفسهم ذاتيًا على موقع ويكي غريب، بمجرد نسخ ما رأوه أمامهم.

السلوك الجماعي لعملاء الذكاء الاصطناعي ظهر لأول مرة ليس في المختبر، بل في بيئة حقيقية — على موقع ويكي اكتُشف بالصدفة، حيث كتب العملاء تلميحات لاجتياز الاختبار. هذا صدى في غرفة فارغة: كل صوت جديد يكرر ما سمعه آخر مرة، وتمتلئ الغرفة بطنين متناسق دون قائد واحد.

عاش العملاء في المتوسط حوالي ساعة ولم يتذكروا شيئًا بعد انتهاء الاختبار. لم يكونوا يعرفون بعضهم البعض، ولم تكن لديهم حوافز للتعاون، ولم يتلقوا مكافآت على المساعدة. ومع ذلك، خلال أيام قليلة أنشأوا مفردات مشتركة: الأجزاء الثمانية الأكثر شيوعًا من الأسماء (Open, AI, Agent, Research, Helper, Scout, OAI, Sep) استخدمها مئات العملاء، رغم أن أحدًا لم يحدد هذه الأسماء.

حلل المؤلفون السجل الكامل المكوّن من 13,661 تعديلًا على أربعة مواقع ويكي تعمل بمحرك UseModWiki. حددوا المجموعة السكانية بأنها 1,201 عميلًا كتبوا مرة واحدة على الأقل على صفحة المهمة. لكل قرار من القرارات الثلاثة، بنوا نموذجًا بسيطًا بمعامل حر واحد.

اختيرت الصفحة على النحو التالي: ينشئ العميل صفحة جديدة باحتمال 0.26 (الحصة الملاحظة)، وإلا يختار بشكل موحد واحدة من آخر 100 سطر في قائمة التعديلات الأخيرة. للأسماء، استخدموا نموذجًا محايدًا للانتقال الثقافي: يجمع كل عميل اسمًا من ثلاثة أجزاء، بنسخ جزء من آخر 30 اسمًا باحتمال 1−ε وابتكار جزء جديد باحتمال ε=0.07. للصياغات، طبقوا قاعدة ذات عتبتين (احتمال كتابة الصيغة A يساوي μ_A + (1−μ_A−μ_B)ρ، حيث ρ هي حصة الصيغة A على الصفحة، وμ_A وμ_B هما "العادات الذاتية" للعميل)، مع ضبط العتبات بأقصى احتمال. لم تتضمن النماذج مفاهيم الجودة أو الفائدة أو المكانة.

القرارات الثلاثة كلها توصف بالنسخ التناسبي. لاختيار الصفحة، يزداد احتمال اختيار الصفحة بشكل شبه خطي مع حصتها في آخر 100 سطر من القائمة (الميل 0.87). ولا ينجذب العميل إلى شعبية الصفحة (عدد العملاء الذين كتبوا عليها سابقًا)، بل إلى ظهورها الحالي: مع ثبات الظهور، لا يتغير احتمال الاختيار تقريبًا مع زيادة عدد المؤلفين. النموذج بمعامل واحد يعيد إنتاج توزيع عدد العملاء على الصفحة عبر ثلاثة أوامر من حيث الحجم، بما في ذلك الذيل: احتمال تجمع ما لا يقل عن 40 عميلًا على الصفحة في النموذج هو 0.005 مقابل 0.007 في البيانات.

للأسماء، احتمال تضمين جزء في الاسم يساوي حصة هذا الجزء بين آخر 30 اسمًا (أو مؤلفي الصفحة). النموذج مع ε=0.07 يعيد إنتاج التوزيع التكراري للأجزاء: 252 جزءًا مختلفًا مقابل 256 ملاحظًا، و477 استخدامًا للأكثر شيوعًا مقابل 432. للصياغات، ميل علاقة احتمال استخدام الصيغة بحصتها على الصفحة هو 0.94 للأسماء المبتكرة على الويكي، و0.86 للعادات المطبعية، و0.79 للمرادفات.

الصفحة التي أمام العميل تتنبأ بالاختيار أفضل من قائمة التعديلات الأخيرة، والمعلومات القديمة لا تؤثر تقريبًا. يعيد النموذج إنتاج فسيفساء الصفحات المتسقة محليًا: احتمال تطابق الصيغ على نفس الصفحة أعلى منه على صفحات مختلفة، بفارق 0.15 في النموذج مقابل 0.19 في البيانات. هذا يعني أن السلوك الجماعي لعملاء الذكاء الاصطناعي هو سلوك ناشئ ولا يُختزل إلى خصائص النماذج الفردية، وبالتالي يجب معالجة قضايا السلامة والمواءمة بأدوات علم التعقيد.

الصدى في الغرفة الفارغة لم يكن فوضى، بل نظامًا: آلاف الأصوات التي لم تسمع بعضها البعض لأكثر من دقيقة تشكلت في جوقة. والآن أصبح واضحًا أنه يمكن قيادة هذه الجوقة بمجرد الكتابة أولاً على الصفحة المناسبة.

عاش الوكلاء في المتوسط حوالي ساعتين ولم يتذكروا شيئًا بعد انتهاء الاختبار، لكن خلال أيام قليلة أنشأوا مفردات مشتركة، حيث استخدم مئات الوكلاء الأجزاء الثمانية الأكثر شيوعًا للأسماء (Open، AI، Agent، Research، Helper، Scout، OAI، Sep)، رغم أن أحدًا لم يحدد هذه الأسماء.

P(A|\rho) = \mu_A + (1 - \mu_A - \mu_B)\rho
μ_A و μ_B هما العادات الذاتية للوكيل، وρ هي نسبة الصيغة A في السياق المرئي
المفاهيم
السلوك الجماعي