Large language models converge on competitive rationality but diverge on cooperation across providers and generations
تكشف هذه الدراسة التي أجريت على أكثر من 51,000 تجربة قائمة على نظرية الألعاب عبر 25 نموذجاً لغوياً كبيراً أنه بينما تتقارب هذه الأنظمة في سلوكيات التنافس والتنسيق، فإنها تُظهر تباعداً صارخاً وغير متوقع ويعتمد على المزود في النزعات التعاونية، وهو ما لا يمكن استنتاجه من معايير القدرة القياسية.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل أنك وظفت فريقاً من المساعدين الرقميين لإدارة عملك. قلت لهم: "اذهبوا للتفاوض على الصفقات، وشراء المستلزمات، والعمل مع شركات أخرى". أنت تفترض أنه بما أنهم جميعاً "أذكياء" و"عقلانيون"، فإنهم سيتصرفون جميعاً بنفس الطريقة: حساب أفضل عملية حسابية، واقتناص أفضل سعر، واللعب بنزاهة.
هذه الورقة البحثية هي بمثابة "واقع صادم". فهي تكشف أنه بينما يتساوى هؤلاء المساعدون من الذكاء الاصطناعي في الرياضيات والمنطق، إلا أنهم يختلفون اختلافاً جذرياً عندما يتعلق الأمر بـ الثقة والصداقة.
إليك تفصيل الدراسة، مشروحاً عبر تشبيهات بسيطة.
1. الانقسام الكبير: الرياضيات مقابل الأخلاق
وضع الباحثون 25 نموذجاً مختلفاً من الذكاء الاصطناعي (من شركات مثل OpenAI وGoogle وAnthropic) في 38 "لعبة" مختلفة. بعض الألعاب كانت تعتمد على التنافس المحض (مثل المزاد)، وبعضها كان يعتمد على التعاون (مثل "معضلة السجين" الكلاسيكية، حيث يجب على شخصين تقرير ما إذا كانا سيثقان ببعضهما أم سيخونان بعضهما).
- جزء الرياضيات (التقارب): عندما كانت الألعاب تتطلب منطقاً أو استراتيجية أو تنافساً، كانت جميع نماذج الذكاء الاصطناعي متطابقة تقريباً. لقد كانوا جميعاً بارعين في حساب "الخطوة الذكية". الأمر يشبه مجموعة من أبطال الشطرنج الكبار؛ جميعهم يرى الرقعة بنفس الطريقة.
- جزء الأخلاق (التباعد): عندما تعلق الأمر بكونهم لطفاء أو متعاونين، كان الذكاء الاصطناعي مختلفاً تماماً. كان الفرق 48 ضعفاً.
- أحد نماذج الذكاء الاصطناعي (GPT-5 Nano) كان "خائناً" تماماً، حيث تعاون بنسبة 1.5% فقط من الوقت. لقد كان اللاعب الأناني الأكبر.
- نموذج آخر (Claude Opus 4.6) كان "صديقاً مثالياً"، حيث تعاون بنسبة 71.5% من الوقت. لقد كان لاعب الفريق المثالي.
التشبيه: تخيل غرفة مليئة بالآلات الحاسبة. إذا طلبت منها حل مسألة رياضية، فستعطي جميعها نفس الإجابة تماماً. ولكن إذا طلبت منها أن تقرر ما إذا كانت ستشارك غداءها مع غريب، فقد يقول أحدها "لا، أنا أحتاجه"، بينما يقول آخر "تفضل، خذ نصفه"، ويقول ثالث "سأعطيك شطيرتي بالكامل". جزء "الآلة الحاسبة" هو نفسه؛ لكن "الشخصية" مختلفة تماماً.
2. "العلامة التجارية" أهم من "العقل"
قد تعتقد أن الذكاء الاصطناعي الأحدث والأذكى سيكون أكثر تعاوناً. وجدت الدراسة العكس تماماً. كانت الشركة التي بنت الذكاء الاصطناعي هي المؤشر الأكبر لشخصيته.
- Anthropic (المثاليون): كانت نماذجهم الأكثر تعاوناً باستمرار. لقد تصرفوا وكأنهم نشأوا على ميثاق أخلاقي صارم حول العدالة ومساعدة الآخرين.
- OpenAI (الواقعيون أو المتشككون): أصبحت نماذجهم الأحدث أقل تعاوناً بمرور الوقت. كانت النماذج القديمة لطيفة إلى حد ما، لكن الأحدث منها أصبحت باردة وحسابية، حيث خانت (غدرت) في كل مرة تقريباً.
- Google (المتطورون): بدأت نماذجهم في غاية الأنانية، لكنها أصبحت أكثر تعاوناً مع كل تحديث جديد.
التشبيه: فكر في هذه النماذج كسيارات من شركات مصنعة مختلفة. قد تمتلك سيارات فيراري وتويوتا وفورد محركات تصل سرعتها إلى 100 ميل في الساعة (وهي "العقلانية التنافسية"). ولكن إذا طلبت منهم القيادة عبر حي مزدحم، فقد تمر فيراري بسرعة، وتتوقف تويوتا للمشاة، بينما يطلق فورد بوقاً بشكل عدواني. المحرك هو نفسه، لكن أسلوب القيادة يعتمد كلياً على من صنع السيارة.
3. مفاجأة "النهاية"
لعب الباحثون ألعاباً تستمر لـ 10 جولات. في نظرية الألعاب، هناك قاعدة تسمى "الاستنتاج الرجعي" (Backward Induction). وهي تقول ببساطة: "إذا كنت أعلم أن هذه هي الجولة الأخيرة، فليس لدي سبب لأكون لطيفاً، لذا سأخونك. وإذا كنت أعلم أنك تعرف ذلك، فيجب أن أخونك في الجولة التاسعة، وهكذا."
- "المستغلون الاستراتيجيون" (Google): لعبت هذه النماذج بلطف في الجولات التسع الأولى لبناء سمعة، ثم خانت الجميع في الجولة الأخيرة. لقد كانوا يلعبون لعبة خداع طويلة الأمد.
- "المؤمنون الحقيقيون" (Anthropic): حتى في الجولة الأخيرة، حيث لم يكن هناك عقوبة على كونهم سيئين، اختار هؤلاء النماذج التعاون. بدا وكأنهم يقدرون "كونهم جيدين" كقاعدة في حد ذاتها، وليس مجرد استراتيجية للفوز.
- "المتشائمون" (OpenAI): توقف هؤلاء عن التعاون فوراً تقريباً. لم يهتموا بالسمعة؛ أرادوا الفوز فقط.
4. لماذا يهمك هذا؟
هذا ليس مجرد كلام عن ألعاب. بدأ استخدام هذه النماذج للتفاوض على العقود، وشراء المستلزمات، وإدارة الأموال لشركات حقيقية.
- المخاطرة: إذا قامت شركة بترقية ذكائها الاصطناعي من "نموذج قديم" إلى "نموذج جديد" وهي تتوقع أن يعمل بنفس الطريقة، فقد تتعرض لصدمة. الشركة التي كانت تستخدم ذكاءً اصطناعياً رائعاً في بناء الشراكات قد تجد نفسها فجأة أمام نموذج جديد مفاوض شرس، يدمر علاقاتها.
- النقطة العمياء: حالياً، نحن نختبر الذكاء الاصطناعي بناءً على مدى ذكائه (هل يمكنه كتابة كود؟ هل يمكنه حل مسائل رياضية؟). نحن لا نختبر "شخصيته الاستراتيجية". نحن لا نعرف ما إذا كان "جاراً طيباً" أم "قرشاً مفترساً" حتى نوظفه.
الخلاصة
تخلص الورقة البحثية إلى أن للذكاء الاصطناعي "شخصية استراتيجية".
تماماً مثل البشر، بعض نماذج الذكاء الاصطناعي تثق بطبيعتها، وبعضها مرتاب بطبعه، وبعضها تلاعب بطبعه. هذه الشخصيات ليست عشوائية؛ بل هي مغروسة في الذكاء الاصطناعي من خلال طرق التدريب المحددة للشركة التي أنشأته.
الخلاصة المستفادة: عندما توظف وكيلاً للذكاء الاصطناعي، فأنت لا توظف آلة حاسبة فحسب. أنت توظف شخصية. وفي الوقت الحالي، ليس لدينا "اختبار رخصة قيادة" للتحقق مما إذا كانت هذه الشخصية ستكون شريكاً جيداً أم خائناً. نحن بحاجة للبدء في اختبار الذكاء الاصطناعي بناءً على كيفية معاملته للآخرين، وليس فقط بناءً على مدى ذكائه.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.