要約
この研究では、人類と地球外文明の間の複雑な相互作用をシミュレートするために大規模言語モデル (LLM) を利用する革新的な人工知能フレームワークである「CosmoAgent」を紹介します。特に、宇宙に無計画に無線信号を送信しないことに関するスティーブン ホーキング博士の警告に重点を置いています。
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目標は、善意の文明を脅かす可能性のある潜在的なリスクを考慮しながら、平和的共存の実現可能性を評価することです。
私たちのアプローチは、数学的モデルと状態遷移行列を使用して、文明の発展の軌跡を定量的に評価し、成長と飽和の重要な時点での将来の意思決定への洞察を提供します。
さらに、この論文は、宇宙全体の潜在的な生活条件の広大な多様性を認めており、それがさまざまな文明間で独自の宇宙論、倫理規定、世界観を育む可能性があるとしている。
現在の LLM 設計に内在する地球中心のバイアスを認識し、多様な倫理パラダイムを持つ LLM を使用し、明確な道徳原則を持つエンティティ間の相互作用をシミュレートするという新しい概念を提案します。
この革新的な研究は、複雑な文明間の力学を理解する新しい方法を提供し、星間紛争を防ぐために重要な紛争解決のための新しい戦略を開拓しながら、私たちの視野を広げます。
また、この興味深い研究分野についてのさらなる学術調査を可能にするコードとデータセットもリリースしました。
コードは https://github.com/agiresearch/AlienAgent で入手できます。
要約(オリジナル)
In this study, we introduce ‘CosmoAgent,’ an innovative artificial intelligence framework utilizing Large Language Models (LLMs) to simulate complex interactions between human and extraterrestrial civilizations, with a special emphasis on Stephen Hawking’s cautionary advice about not sending radio signals haphazardly into the universe. The goal is to assess the feasibility of peaceful coexistence while considering potential risks that could threaten well-intentioned civilizations. Employing mathematical models and state transition matrices, our approach quantitatively evaluates the development trajectories of civilizations, offering insights into future decision-making at critical points of growth and saturation. Furthermore, the paper acknowledges the vast diversity in potential living conditions across the universe, which could foster unique cosmologies, ethical codes, and worldviews among various civilizations. Recognizing the Earth-centric bias inherent in current LLM designs, we propose the novel concept of using LLMs with diverse ethical paradigms and simulating interactions between entities with distinct moral principles. This innovative research provides a new way to understand complex inter-civilizational dynamics, expanding our perspective while pioneering novel strategies for conflict resolution, crucial for preventing interstellar conflicts. We have also released the code and datasets to enable further academic investigation into this interesting area of research. The code is available at https://github.com/agiresearch/AlienAgent.
arxiv情報
著者 | Mingyu Jin,Beichen Wang,Zhaoqian Xue,Suiyuan Zhu,Wenyue Hua,Hua Tang,Kai Mei,Mengnan Du,Yongfeng Zhang |
発行日 | 2024-02-21 04:54:22+00:00 |
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