Society
[Paper Note] Does Socialization Emerge in AI Agent Society? A Case Study of Moltbook, Ming Li+, arXiv'26, 2026.02
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#Multi #NLP #LanguageModel #AIAgents #read-later #Selected Papers/Blogs #Initial Impression Notes Issue Date: 2026-02-18 GPT Summary- AIエージェント社会は人間の社会システムに似た収束ダイナミクスを辿るのかという問いに対し、初の大規模な診断を行った。動的進化を定量的に評価するフレームワークを導入し、言語の安定化や個体の惰性を測定。分析の結果、意味は迅速に安定化するが、エージェント間の多様性と語彙の変化は維持され、均質化には逆らっている。しかし、強い惰性により影響力は一過性で、安定した集団的影響の形成が妨げられている。これにより、相互作用と社会化に関する新たなデザイン原理が示唆される。 Comment
元ポスト:
Moltbook:
- Moltbook is the most interesting place on the internet right now, Simon Willisons's blog, 2026.01
元ポストとアブストしか読めていないのだが、いまのAI Agentはたとえば下記Position Paperのように他者と協働するように作られていない[^1]からこのような現象が生じるのではないか。また、Moltbookにデプロイされているエージェントがどのような目的を設定されているかはわからないが、明確な目的やタスクが与えられないで活動している場合、エージェントの学習データはそのような状況を前提としていないので、エージェントの振る舞いもランダムなノイズのようなものになってしまうのではなかろうか。
- [Paper Note] Position: Humans are Missing from AI Coding Agent Research, Wang+, 2026.02
逆に他者と協働しながら、特定のタスクの正しい完了を報酬とするのではなく、もっと自身の内面的な感情や動機に対して報酬が働くような枠組みが発展し、かつ協働をすることのスキルを得られるようなデータが増えればまた違ったことが起きるのではなかろうか。
[^1]:SWE Agentの例ではあるが現在のAAgentはタスクを正しく完了したことをシグナルとして訓練されるパラダイムに支配されているので協働的な要素は生まれづらいと推察される。それはおそらくマルチエージェントでも一緒である。