Como LLMs estão evoluindo em inteligência social

O avanço em machine learning e inteligência artificial (IA) tem revolucionado a interação humano-máquina, especialmente com a integração de modelos de linguagem grandes (LLMs) em tarefas cotidianas.

Contexto da pesquisa

A recente pesquisa, realizada por cientistas do Helmholtz Munich, do Instituto Max Planck de Cibernética Biológica e da Universidade de Tübingen, investiga o comportamento de LLMs em situações sociais, avaliando sua capacidade de colaboração e tomada de decisão.

Método proposto

Os pesquisadores utilizaram a teoria dos jogos comportamentais para estudar como diferentes modelos de IA, incluindo o GPT-4, interagiam em jogos que simulavam interações sociais, focando em fatores como justiça, confiança e cooperação.

A abordagem desenvolvida, chamada de Cadeia de Pensamento Social (Social Chain-of-Thought ou SCoT), incentivou os modelos a considerar a perspectiva do oponente antes de fazer uma escolha, otimizando assim sua performance em contextos colaborativos.

Resultados e impacto

A equipe constatou que o GPT-4 mostrava habilidade em jogos que exigiam raciocínio lógico, porém, “em alguns casos, a IA parecia quase racional demais para seu próprio bem”, indicando dificuldades em ver o quadro geral da confiança e compromisso em situações sociais. (In some cases, the AI seemed almost too rational for its own good)

“Quando estimulamos o modelo a raciocinar socialmente, ele começou a agir de maneiras que pareciam muito mais humanas.”
(“Once we nudged the model to reason socially, it started acting in ways that felt much more human.”)

— Elif Akata, Autora Principal, Universidade de Tübingen

Os resultados têm implicações significativas, especialmente em áreas como saúde mental e cuidados com idosos, onde a capacidade do modelo de estabelecer confiança e interpretar sinais sociais pode melhorar a eficácia do suporte oferecido.

Com esses avanços, há potencial para desenvolver IAs que possam efetivamente ajudar pacientes a gerenciar tratamentos, suportar experiências de ansiedade e navegar por decisões difíceis. A pesquisa contribui para um futuro onde a IA não apenas responde, mas também interage de maneira compreensiva e cooperativa.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)