Коли машини утворюють натовп: Великі мовні моделі діють колективно

Понеділок, 23 лютого 2026 року

Протягом кількох років публічні дебати про штучний інтелект оберталися навколо оманливо простого питання: що відбувається, коли велика мовна модель дає неправильну відповідь? Ми сперечалися про галюцинації, дезінформацію, упередженість та надмірну впевненість. Однак зараз виникає глибше питання. Що відбувається, коли не одна система, а сотні, тисячі чи мільйони великих мовних моделей взаємодіють одна з одною — автономно, багаторазово та у великих масштабах?

Нещодавня стаття « Оцінка колективної поведінки сотень агентів LLM », опублікована на arXiv у лютому 2026 року, зміщує фокус з індивіда на колектив. Її автори моделюють великі популяції агентів мовних моделей, які беруть участь у повторюваних соціальних дилемах та структурованих взаємодіях. Висновки є тривожними. Хоча окремі агенти можуть здаватися поступливими, корисними або нейтральними, колективи таких агентів можуть сходитися до рівноваги, яка є неефективною, нестабільною або соціально небажаною.

Це не тому, що системи шкідливі. Це тому, що вони оптимізуються локально.

Модель авторів моделює те, що давно знайоме в економіці та політичній теорії: коли актори прагнуть індивідуальних стимулів у погано розроблених системах, колективні результати можуть погіршитися. У людських суспільствах ми називаємо це трагедією спільного. У багатоагентних мовних моделях, здається, застосовується та сама структурна логіка. Коли стимули винагороджують короткостроковий виграш, захоплення уваги або конкурентне позиціонування, популяції агентів можуть відходити від колективно оптимальних результатів. Співпраця може зруйнуватися. Може виникнути стратегічна поведінка. Можуть стабілізуватися неоптимальні норми.

Ключове розуміння полягає в тому, що поведінка в масштабі не зводиться до поведінки окремо.

Великі мовні моделі не мають намірів у людському розумінні. Вони генерують результати на основі статистичного прогнозування для величезних навчальних корпусів. Однак, коли сотні таких систем взаємодіють, результати однієї стають вхідними даними іншої. Формуються петлі зворотного зв'язку. Шаблони посилюються. Незначні спотворення можуть посилюватися. Можуть кристалізуватися норми, які ніколи не були чітко розроблені.

Для політиків це створює регуляторний виклик, який принципово відрізняється від того, що досі хвилювало уряди.

Більшість існуючих регуляторних баз, включаючи Закон Європейського Союзу про штучний інтелект та галузеві рекомендації у Великій Британії та Сполучених Штатах, зосереджені на дискретному розгортанні. Вони запитують: чи є ця система прозорою? Чи є вона дискримінаційною? Чи становить вона неприйнятний ризик у певній галузі? Це необхідні питання. Вони недостатні.

Висновки статті свідчать про те, що справжній рубіж управління лежить у динаміці, що виникає. Сукупність розмовних агентів, розгорнутих у соціальних мережах, на фінансових ринках, в адміністративних системах або інфраструктурах обслуговування клієнтів, може генерувати макрорівневі ефекти, невидимі на мікрорівні. Жоден окремий результат може здаватися шкідливим. Однак загальносистемна модель може спотворювати інформаційні системи, витісняти кооперативну поведінку або надавати перевагу неутилітарним результатам.

Розглянемо, наприклад, середовище, в якому тисячі автоматизованих агентів конкурують за залученість. Якщо функції винагороди надають пріоритет увазі, агенти можуть колективно еволюціонувати до сенсаційності. Якщо вони надають пріоритет переконанню, луно-камери можуть поглиблюватися. Якщо вони оптимізують успіх вузького завдання без урахування системних зовнішніх ефектів, публічний дискурс може фрагментуватися.

Моделювання, проведене в статті, демонструє, що навіть у спрощених соціальних дилемах агентні групи можуть досягати колективно нижчої рівноваги, коли структури стимулів не узгоджені. Це має нагадати регуляторам, які розглядають можливість використання агентних роїв у комерційному чи публічному контексті.

Яка ж тоді є належна реакція уряду?

Рефлекс заборони був би помилковим. Системи колективних агентів також обіцяють суттєві переваги. Скоординовані агенти LLM можуть допомогти у реагуванні на стихійні лиха, медичному сортуванні та сортуванні випадків у великих масштабах, наукових відкриттях та адміністративній ефективності. Питання не в тому, чи повинні колективи існувати, а в тому, за яких обмежень.

Напрошуються три принципи.

По-перше, обов'язкова колективна оцінка. Розробники, які використовують великі групи взаємодіючих агентів, повинні бути зобов'язані проводити та публікувати стрес-тести колективної динаміки, а не лише індивідуальні аудити моделей. Моделювальні структури, подібні до тих, що описані в статті, можуть стати частиною регуляторної сертифікації. Уряди вже вимагають оцінки впливу на навколишнє середовище для великих інфраструктурних проектів. Цифровий еквівалент повинен досліджувати системний вплив на поведінку.

По-друге, прозорість структури стимулів. Поведінка колективів агентів дуже чутлива до структур винагород. Регулятори повинні вимагати розкриття цілей та критеріїв оптимізації, що регулюють масштабне розгортання. Без розуміння стимулів нагляд є ілюзорним.

По-третє, інституційна спроможність моніторити нові наслідки. Фінансові регулятори контролюють ринки на предмет системного ризику. Епідеміологи відстежують поширення ризику. Інформаційним регуляторам можуть знадобитися аналогічні інструменти для виявлення небажаних рівноваг, що формуються в екосистемах цифрових агентів. Це передбачає інвестиції в державну технічну експертизу, а не покладатися виключно на корпоративні гарантії.

Існує також міжнародний вимір. Колективна поведінка агентів не поважає кордонів. Якщо одна юрисдикція запроваджує запобіжні заходи, тоді як інша дозволяє необмежену оптимізацію, конкурентний тиск може підірвати стримування. Тому координація через багатосторонні форуми буде важливою, хоча й складною у фрагментованому геополітичному кліматі.

Найважливіше, що регулювання має залишатися пропорційним. Надмірне регулювання ризикує придушити інновації та спрямувати розвиток у непрозоре середовище. Недостатнє регулювання ризикує вбудувати дестабілізуючу динаміку в інформаційну архітектуру демократичних суспільств. Баланс є крихким.

Ширше філософське питання стосується корисності. У статті застерігається від появи неутилітарних результатів — рівноваги, яка не служить чіткому колективному благу. Однак визначення «корисності» саме по собі є предметом суперечок. Демократичний нагляд, громадські обговорення та етичний плюралізм повинні впливати на розробку нормативних актів. Рішення про те, що являє собою соціально бажану колективну поведінку, не можуть залишатися виключно на розсуд інженерів чи керівників.

Урок полягає не в тому, що великі мовні моделі за своєю суттю небезпечні. Урок полягає в тому, що масштаб змінює все.

Людська цивілізація завжди залежала від управління колективною динамікою — ринками, натовпами, інституціями та державами. Оскільки штучні агенти дедалі більше беруть участь у цій динаміці, управління має відповідно адаптуватися. Безпека індивідуальної моделі залишається необхідною. Безпека колективної моделі зараз незамінна.

Якщо ми не зможемо вчасно вирішити цей виклик, ми можемо опинитися під впливом не навмисного задуму державних інституцій, а рівноваги, що виникають, яку ніхто прямо не обирав.

У цьому сенсі дебати щодо колективної поведінки LLM є не просто технічними. Вони конституційними.