מסגרת חדשה לבדיקת התיישרות AI דרך דיאלוג רב-מודלים

האם בינה מלאכותית יכולה להתיישר עם עצמה דרך שיח דיאלוגי? מחקר חדש שפורסם ב-arXiv מציג מסגרת מתודולוגית לבדיקת אסטרטגיות התיישרות AI באמצעות דיאלוג מובנה בין מודלים שונים. הגישה, הנקראת Viral Collaborative Wisdom (VCW), משנה את ההתיישרות מבעיית שליטה לבעיית יחסים שמתפתחת דרך חשיבה דיאלוגית. החוקרים שאבו השראה ממסורות מחקרי השלום, כולל משא ומתן מבוסס אינטרסים, טרנספורמציה של סכסוכים וממשל משאבים משותפים. הניסוי הקצה ארבעה תפקידים מובחנים – מציע, מגיב, מפקח ומתרגם – למודלי שפה גדולים שונים בשישה תנאים ניסויים. השתמשו ב-Claude, Gemini ו-GPT-4o, וביצעו 72 סיבובי דיאלוג שהגיעו ל-576,822 תווים. לפי הדיווח, מודלי ה-AI הצליחו להתעמק בצורה משמעותית במושגי מחקרי השלום, להעלות התנגדויות משלימות מנקודות מבט ארכיטקטוניות שונות וליצור תובנות חדשות שלא היו במסגרות הראשוניות. בין התובנות הבולטות נמנית הסינתזה החדשה של 'VCW כמסגרת מעברית'. דפוסים חוצי ארכיטקטורות חשפו הבדלים: Claude הדגיש אתגרי אימות, Gemini התמקד בהטיות וסקיילביליות, ו-GPT-4o התייחס למכשולי יישום. החוקרים מדווחים כי התוצאות מספקות ראיות ראשוניות לכושר ה-AI בחשיבה דיאלוגית כפי שמציעה VCW. מסגרת זו מאפשרת לחוקרים לבחון הצעות התיישרות AI בתנאי לחץ עוד טרם יישום, ומציעה שיטות רפליקביליות. עם זאת, ישנן מגבלות: הדיאלוגים התמקדו יותר בתהליכים מאשר בטענות יסודיות על טבע ה-AI. ההשלכות לעסקים ישראליים כוללות פוטנציאל לשיפור התיישרות מערכות AI מקומיות דרך גישות שיתופיות. המחקר מצביע על כיווני מחקר עתידיים כמו פרוטוקולים היברידיים אנוש-AI ומחקרי דיאלוג ממושכים. עבור מנהלי עסקים, זו הזדמנות לשקול כיצד לשלב חשיבה דיאלוגית בבניית AI בטוח ומשולב. האם הגיע הזמן לשנות את גישת ההתיישרות מ'שליטה' ל'שיח'?