IA cria sociedade virtual com mais de 1 bilhão de agentes para simular o comportamento humano

Uma nova plataforma de inteligência artificial promete levar as simulações sociais para uma escala até então considerada impraticável. Batizada de Light Society, a estrutura desenvolvida por uma equipe formada principalmente por pesquisadores de instituições chinesas consegue simular uma sociedade virtual com mais de 1 bilhão de agentes de IA, cada um deles equipado com características próprias para reproduzir diferentes aspectos do comportamento humano.

O projeto é apresentado no estudo “Modelando Sociedades Humano-Símiles em Escala Terrestre com Um Bilhão de Agentes”. A proposta é superar dois problemas que há anos limitam as simulações sociais baseadas em inteligência artificial: os modelos tradicionais, normalmente construídos a partir de regras simples e pré-definidas, e os sistemas que utilizam LLMs para cada agente, que exigem uma quantidade enorme de poder computacional.

Na Light Society, cada agente possui uma espécie de perfil individual. Além de informações demográficas, o sistema pode atribuir personalidade, memórias, crenças, objetivos, localização, relações sociais e estados cognitivos aos personagens virtuais. A intenção é fazer com que os agentes não reajam apenas de acordo com regras programadas, mas tomem decisões de maneira mais próxima do comportamento observado em pessoas reais.

Agentes virtuais são baseados em dados de pessoas reais

Um dos aspectos mais interessantes da pesquisa está na maneira como os agentes foram construídos. Em vez de criar uma população completamente artificial, os pesquisadores utilizaram dados da 7ª Pesquisa Mundial de Valores (WVS), realizada entre 2017 e 2022.

O conjunto utilizado reúne aproximadamente 96 mil registros, contendo informações como idade, sexo, renda, escolaridade, situação socioeconômica e diferentes valores e atitudes dos participantes. Essas informações foram convertidas em descrições em linguagem natural e utilizadas para orientar o comportamento dos agentes controlados por modelos de linguagem.

Com isso, dois agentes podem apresentar comportamentos diferentes não apenas por receberem instruções distintas, mas porque seus perfis representam características sociais e demográficas diferentes. A abordagem também permite que os experimentos sejam reproduzidos utilizando uma população virtual baseada em dados observados no mundo real, em vez de depender exclusivamente de personagens criados de maneira arbitrária.

Como a Light Society consegue simular 1 bilhão de agentes

O principal desafio do projeto não está apenas em criar agentes inteligentes, mas em fazer com que mais de um bilhão deles possam existir simultaneamente sem exigir uma quantidade inviável de processamento.

Para resolver esse problema, a Light Society utiliza um sistema que combina diferentes tipos de modelos de IA. Interações que exigem maior capacidade de raciocínio são encaminhadas para LLMs mais completos, enquanto tarefas rotineiras podem utilizar modelos mais simples e representativos.

A arquitetura também organiza o funcionamento da sociedade virtual por meio de transições de estado. Cada agente pode passar por processos de conscientização, planejamento, tomada de decisão e atualização de memória, enquanto o ambiente ao redor também evolui. Uma fila de eventos distribui essas operações de maneira eficiente.

O sistema ainda utiliza técnicas como cache de prompts, representação compactada de redes sociais, processamento vetorial em lotes e agrupamento de eventos, reduzindo a quantidade de recursos necessários para executar a simulação.

Na prática, isso significa que nem todos os bilhões de agentes precisam consumir o mesmo nível de processamento o tempo inteiro.

Simulação mostrou formação de normas sociais

Os pesquisadores utilizaram diferentes experimentos para verificar se o comportamento dos agentes apresentava padrões semelhantes aos observados em sociedades humanas. Em um dos testes, a equipe utilizou o chamado jogo da confiança, no qual os participantes precisam decidir quanto estão dispostos a confiar e cooperar com outros indivíduos.

Os resultados indicaram correlações entre características demográficas e comportamento. Agentes associados a níveis mais elevados de escolaridade ou a classes sociais mais altas apresentaram, por exemplo, maiores níveis de confiança e reciprocidade.

Outro resultado chamou atenção conforme a população simulada aumentava. Com mais agentes participando do experimento, o impacto de variações aleatórias diminuiu e padrões coletivos começaram a aparecer de maneira mais clara. Segundo os pesquisadores, isso permite observar fenômenos como a formação de normas sociais em uma escala muito maior do que seria possível em experimentos tradicionais.

Um bilhão de IAs também pode simular a propagação de opiniões

A equipe também utilizou a Light Society para estudar como opiniões podem se espalhar por uma população gigantesca.

Em uma das simulações, 1 bilhão de agentes foi distribuído em uma rede do tipo Barabási-Albert. Nesse modelo, alguns indivíduos possuem muito mais conexões do que outros, criando uma estrutura semelhante às redes sociais em que determinadas pessoas concentram uma parcela desproporcional da influência. Os pesquisadores acompanharam a disseminação de opiniões sobre temas como o desemprego provocado pela inteligência artificial, começando pelos 20% dos agentes mais conectados.

O experimento indicou que a seleção de determinados agentes como influenciadores pode produzir diferenças na forma como opiniões se espalham. Características como educação e renda também podem se concentrar entre indivíduos com maior capacidade de persuasão.

A linguagem utilizada nas mensagens teve outro efeito relevante. Formulações positivas ou negativas alteraram o grau de mudança das opiniões, enquanto agentes considerados neutros funcionaram como uma espécie de amortecedor da propagação.

A pesquisa também identificou que a disseminação das opiniões não ocorre necessariamente como uma sequência simples de interações individuais. Em vez disso, as mudanças podem avançar em ondas pela rede social.

Plataforma pode ser usada para estudar sociedades inteiras

A escala da Light Society abre possibilidades para diferentes áreas de pesquisa.

Os autores apontam aplicações em ciências sociais, políticas públicas, dinâmica da informação, epidemiologia, mercados e planejamento urbano. Em teoria, pesquisadores poderiam criar diferentes cenários virtuais e observar como uma população reage a determinadas mudanças.

Isso permitiria, por exemplo, testar hipóteses sobre a propagação de informações ou analisar possíveis comportamentos coletivos antes de realizar experimentos no mundo real. Também existe a possibilidade de comparar diferentes versões de uma mesma sociedade virtual, alterando determinadas condições e observando como isso modifica os resultados.

Entretanto, a tecnologia ainda está longe de representar uma cópia perfeita da sociedade humana.

Os resultados não devem ser tratados como previsão do mundo real

Os próprios pesquisadores fazem uma ressalva importante: os resultados produzidos pela Light Society não devem ser interpretados como evidências conclusivas sobre o comportamento humano.

As simulações servem principalmente como ferramentas para geração e investigação de hipóteses. Os agentes continuam dependendo dos dados utilizados para construí-los, e esses dados podem conter vieses ou não representar completamente a diversidade do comportamento humano.

A memória de longo prazo dos agentes também apresenta limitações. Embora eles possam manter informações sobre acontecimentos anteriores, ainda existe um longo caminho até que uma IA consiga reproduzir a complexidade da memória humana de maneira convincente.

Os próximos passos do projeto incluem justamente o desenvolvimento de memórias de longo prazo mais sofisticadas, interações multimodais e uma integração maior com dados do mundo real. Outro ponto considerado fundamental pelos pesquisadores é a criação de mecanismos éticos capazes de impedir usos abusivos da plataforma.

Fonte: Hardware