Dũng Virgo
Một thí nghiệm của các nhà khoa học tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đang đặt ra câu hỏi mới về cách các hệ thống AI phối hợp với nhau. Trong thế giới ảo SwarmWorld, 200 tác nhân AI được đưa vào cùng một môi trường với nguồn tài nguyên hữu hạn, thiên tai định kỳ và không có người quản lý.
Điều đáng chú ý là ngay cả khi bị cấm nhắn tin, ghi chép công khai hay truyền đạt kỹ năng trực tiếp, các tác nhân vẫn có thể tạo ra công nghệ, duy trì thiết bị và hình thành một hệ thống có sức chống chịu cao. Kết quả cho thấy hợp tác giữa các AI không nhất thiết phải bắt đầu từ hội thoại.
SwarmWorld mô phỏng một xã hội AI thu nhỏ
Nhóm nghiên cứu xây dựng SwarmWorld trên một bản đồ dạng lưới gồm 72×54 ô. Nhiều loại tài nguyên tự nhiên được phân bố rải rác trong môi trường, bao gồm kitin, xenluloza, nấm, khoáng chất và tảo biển. Bên cạnh đó là các cơ sở gia công để những tác nhân AI có thể sử dụng nguyên liệu, tiến hành thử nghiệm và chế tạo thiết bị.
Môi trường này không đứng yên. Ô nhiễm, hạn hán và bão tố xuất hiện theo chu kỳ, buộc các tác nhân phải tìm cách thiết kế những hệ thống có khả năng chịu đựng biến động. Mục tiêu duy nhất được giao cho 200 AI là tìm tài nguyên, thử nghiệm vật liệu, chế tạo công cụ và viết chương trình điều khiển cho các hệ thống vật liệu phỏng sinh học.
Không AI nào được chỉ định trước là kỹ sư, nhà quản lý hay chuyên gia. Tất cả bắt đầu với điều kiện tương đương và phải tự tìm ra cách tồn tại trong thế giới chung. Cách thiết kế này giúp nhóm nghiên cứu quan sát được vai trò, kỹ năng và cấu trúc phối hợp nào sẽ tự phát sinh.
Bốn kịch bản để kiểm tra khả năng phối hợp
Để so sánh ảnh hưởng của giao tiếp và môi trường dùng chung, nghiên cứu triển khai bốn điều kiện thử nghiệm khác nhau.
- Văn hóa hoàn chỉnh: Các tác nhân có thể trò chuyện, đăng ghi chép, giảng dạy, giao dịch và chỉnh sửa mã điều khiển trên thiết bị của nhau. Đây là kịch bản có mức độ chia sẻ thông tin cao nhất.
- Cấm giao tiếp: Tin nhắn, ghi chép, hoạt động dạy học và mua bán bị loại bỏ. Tuy nhiên, các AI vẫn cùng tồn tại trên một bản đồ và có thể quan sát, sử dụng hoặc sao chép những công cụ do tác nhân trước để lại.
- Không có văn hóa rõ ràng: Ngoài việc cấm liên lạc, hệ thống còn khóa quyền phân nhánh mã nguồn, ngăn kế thừa kỹ năng và xóa thông tin về tác giả hoặc phiên bản gốc. AI chỉ có thể nhận biết những thay đổi vật lý trong môi trường, chẳng hạn tài nguyên suy giảm hay một cỗ máy mới xuất hiện.
- Tìm kiếm độc lập: 100 tác nhân được tách vào 100 thế giới riêng biệt. Những cá thể đạt kết quả tốt nhất ở từng tiêu chí sau đó được chọn để so sánh với các mô hình sống chung.
Cách chia này giúp phân biệt hai khái niệm thường bị gộp làm một: giao tiếp với nhau và kế thừa thành quả của nhau. Một hệ thống có thể không cho phép đối thoại nhưng vẫn tạo điều kiện để công nghệ tiếp tục được sử dụng, kiểm tra và cải tiến.
Công nghệ lan truyền qua “dấu vết” vật lý
Hiện tượng được quan sát trong SwarmWorld gần với khái niệm stigmergy, hay dấu vết hiệp tác. Trong tự nhiên, đàn kiến không cần tổ chức cuộc họp để thống nhất đường đi. Mỗi cá thể để lại dấu hiệu trên môi trường, từ đó ảnh hưởng đến hành vi của những cá thể đến sau.
Trong thế giới ảo của MIT, dấu vết đó là các thiết bị, chương trình điều khiển và trạng thái vật lý của máy móc. Một cỗ máy sau khi được tạo ra vẫn nằm tại vị trí cũ, tiếp tục quan sát môi trường và thực thi chương trình. Tác nhân khác có thể tiếp cận, kiểm tra cách vận hành, sao chép bộ điều khiển hoặc thay đổi một thông số để tạo ra phiên bản mới.
Nghiên cứu ghi nhận một ví dụ liên quan đến thiết bị làm từ kitin. Một AI đặt ngưỡng kích hoạt độ ẩm ở mức 0,35. Khi tiếp cận thiết bị, AI khác sao chép chương trình gốc, nâng ngưỡng lên 0,50 rồi gắn chương trình mới vào một thiết bị khác để so sánh hiệu quả. Quá trình này tạo ra một nhánh cải tiến liên tục mà không cần tin nhắn hay lời giải thích bằng ngôn ngữ.
Điểm quan trọng nằm ở chỗ thông tin không biến mất cùng tác nhân đã tạo ra nó. Nó được “đóng gói” trong công cụ và để lại trong môi trường. Với các hệ thống đa tác nhân, đây có thể là một hướng thiết kế đáng chú ý bên cạnh những mô hình dựa chủ yếu vào trao đổi văn bản. Bạn đọc có thể xem thêm những diễn biến mới về hệ sinh thái AI qua bài Trung Quốc hướng tới 3.000 nhà cung cấp dịch vụ AI vào 2027.
Vai trò tự phân hóa dù không có người phân công
Nhóm nghiên cứu không gán nhiệm vụ cố định cho từng tác nhân. Dù vậy, dữ liệu hành trình cho thấy các AI dần chia thành hai nhóm hành vi chính.
- Một nhóm thường xuyên di chuyển trên diện rộng để thăm dò tài nguyên, thử nghiệm vật liệu và tìm kiếm cơ hội mới.
- Nhóm còn lại hoạt động quanh các thiết bị, tập trung xây dựng, lắp đặt chương trình, vận hành và bảo trì hệ thống.
Sự phân hóa này không đồng nghĩa mỗi tác nhân chỉ giữ một vai trò trong suốt vòng đời. Theo từng giai đoạn, chúng có thể chuyển đổi giữa vị trí người kiến tạo, nhân viên bảo trì, người điều phối hoặc tác nhân thám hiểm. Vai trò được quyết định bởi nhu cầu của môi trường thay vì một sơ đồ tổ chức được lập trình từ đầu.
Cách vận hành này gợi liên tưởng đến một nền kinh tế nhỏ: có tác nhân tìm kiếm nguyên liệu, có tác nhân cải tiến công cụ và có tác nhân duy trì các hệ thống đang hoạt động. Tuy nhiên, khác với xã hội thông thường, sự phối hợp không đến từ mệnh lệnh hay thỏa thuận trực tiếp mà hình thành qua những gì đã tồn tại trong môi trường.
Thử thách khắc nghiệt: rút toàn bộ AI khỏi thế giới
Để kiểm tra xem hệ thống có thực sự bền vững hay chỉ phụ thuộc vào sự hiện diện liên tục của tác nhân, nhóm nghiên cứu tiến hành một bài kiểm tra áp lực sinh tồn. Sau khi 200 AI hoàn thiện một ngôi làng ảo, toàn bộ tác nhân bị rút khỏi hệ thống.
Từ thời điểm đó, không AI nào quay lại sửa chữa, liên lạc hay bổ sung thiết bị. Ngôi làng phải tự chống chọi với các đợt hạn hán, ô nhiễm và bão tố. Điểm đánh giá được tính dựa trên tổng năng lực duy trì dịch vụ của toàn bộ hệ thống máy móc trong suốt thời gian thảm họa.
Kịch bản dùng chung bản đồ nhưng không có văn hóa rõ ràng đạt điểm trung bình 0,0446. Con số này cao hơn khoảng 25% so với mức 0,0356 của nhóm tìm kiếm độc lập, dù nhóm độc lập được chọn từ những cá thể có thành tích tốt nhất trong 100 thế giới riêng rẽ.
Kết quả tạo ra một sự đối lập đáng chú ý. Một tác nhân hoạt động một mình có thể tạo ra một thiết bị riêng lẻ rất tốt. Nhưng khi nhiều tác nhân cùng để lại công cụ và cải tiến trên một môi trường chung, hệ thống tổng thể lại có khả năng bổ trợ tốt hơn. Giá trị không chỉ nằm ở sản phẩm tốt nhất, mà còn ở mối liên kết giữa nhiều thiết bị và quy trình.
Không trò chuyện không có nghĩa là không hợp tác
SwarmWorld không chứng minh rằng giao tiếp giữa các AI là không cần thiết trong mọi trường hợp. Thay vào đó, thí nghiệm chỉ ra rằng đối thoại bằng ngôn ngữ không phải con đường duy nhất để hình thành hợp tác. Khi môi trường có khả năng lưu giữ công cụ, mã điều khiển và trạng thái vận hành, những thành quả cũ có thể tiếp tục ảnh hưởng đến các quyết định mới.
Phát hiện này có ý nghĩa với việc xây dựng hệ thống đa tác nhân trong tương lai. Nhà phát triển có thể không chỉ tập trung vào kênh trao đổi tin nhắn, mà còn phải thiết kế cách AI tạo ra, kiểm tra, kế thừa và sửa đổi các “di sản” kỹ thuật trong môi trường chung.
Đây cũng là điểm khác biệt giữa tối ưu một tác nhân và xây dựng một hệ thống. Tác nhân đơn lẻ thường được đánh giá bằng kết quả của chính nó. Ngược lại, một cộng đồng AI cần được xem xét qua khả năng duy trì hoạt động, phục hồi sau sự cố và truyền lại tiến bộ cho những tác nhân tiếp theo.
Trong một hướng tiếp cận khác, các mô hình AI tạo sinh cũng đang được cải thiện về khả năng suy luận và lập trình, như phân tích trong bài Gemini 3.8 Flash: AI reasoning nhanh, rẻ và mạnh về coding. Tuy nhiên, SwarmWorld nhấn mạnh một lớp vấn đề rộng hơn: làm thế nào để nhiều tác nhân cùng tồn tại và phát triển trong một hệ thống có giới hạn.
Ý nghĩa đối với tương lai của AI đa tác nhân
Nghiên cứu trên arXiv mở ra góc nhìn rằng “trí thông minh tập thể” có thể được hình thành từ môi trường, không chỉ từ khả năng trò chuyện. Khi các công cụ được duy trì đủ lâu, chúng trở thành bộ nhớ bên ngoài, nền tảng thử nghiệm và điểm kết nối giữa những tác nhân không bao giờ trao đổi trực tiếp.
Điều này có thể hữu ích trong những hệ thống cần hoạt động lâu dài, nơi một tác nhân có thể bị thay thế, ngắt kết nối hoặc mất quyền truy cập. Nếu tiến bộ được lưu trong thiết bị và quy trình, hệ thống vẫn có cơ hội tiếp tục vận hành mà không phải bắt đầu lại từ đầu.
Dẫu vậy, thí nghiệm chỉ diễn ra trong một thế giới ảo với các quy tắc được xác định trước. Kết quả chưa thể được xem là bằng chứng rằng AI ngoài đời sẽ tự hình thành xã hội hoàn chỉnh. Nó chủ yếu cho thấy một nguyên lý thiết kế: hợp tác có thể nảy sinh từ việc cùng sử dụng và cải tiến môi trường chung, ngay cả khi không có giao tiếp trực tiếp.
Trong SwarmWorld, nền “văn minh” của 200 AI không được dựng lên bằng lời nói, mà bằng những gì chúng để lại phía sau. Chính các thiết bị, mã lệnh và dấu vết vật lý đã giúp hệ thống tích lũy kinh nghiệm, phân hóa vai trò và chống chịu tốt hơn trước biến cố.
Thủy Hử: Những bữa ăn gây sốc của hảo hán Lương Sơn
Vì sao chim hiện đại mất răng dù tổ tiên từng có?
John Ternus: Tân CEO Apple và bài học về thành công lặng lẽ
Gà nhà có nguồn gốc ở đâu? Phát hiện sửa lại kết luận của Darwin
BlackBerry hồi sinh nhờ phần mềm QNX trên ô tô và robot
Huawei nova 16s Series ra mắt: Camera 200MP, pin 7.000mAh
Nhảy từ vách đá xuống nước: Phim ảnh khác xa thực tế
