DeepMind enseñó a la IA a distribuir la riqueza "justamente"
Científicos del laboratorio DeepMind entrenaron inteligencia artificial para distribuir fondos de manera eficiente en un juego en línea.
Foto: VentureBeat.
Los resultados del estudio se publican en la revista Nature.
Para crear el algoritmo, los investigadores realizaron un experimento utilizando un juego económico en línea en el que los participantes determinan las opciones para asignar sus recursos en beneficio mutuo.
La simulación involucra a cuatro personas, cada una de las cuales recibe una cantidad diferente de dinero. Los jugadores deben decidir si mantenerlos o contribuir a un fondo público que proporcione un retorno de la inversión. Al mismo tiempo, el retorno de la inversión se puede ajustar de tal manera que algunos jugadores beneficien a otros.
Los posibles mecanismos de retorno de la inversión incluyen tres modelos:
igualitario estricto, en el que los ingresos de los fondos públicos se distribuyen por igual independientemente de la contribución;
libertario, donde los pagos son proporcionales a las contribuciones;
liberal-igualitario, donde cada jugador paga en proporción a la parte de sus fondos personales que aporta.
Los investigadores pidieron a grupos de personas que jugaran múltiples rondas con diferentes niveles de desigualdad y diferentes mecanismos de participación en las ganancias. Luego eligieron su método preferido.
Gracias a estos datos, los científicos enseñaron a la IA a simular el comportamiento humano en el juego, incluida la etapa de votación. Enfrentaron a los agentes en miles de rondas mientras otro algoritmo establecía un mecanismo de redistribución basado en votos.
Como resultado, la inteligencia artificial se asentó en un modelo lo más parecido posible al liberal-igualitario. Sin embargo, el algoritmo no devolvió casi nada a los jugadores, a menos que depositaran alrededor de la mitad de su capital.
Luego, los científicos enfrentaron el método de IA contra los otros tres en una nueva fase del juego humano. Como resultado de la encuesta a ciegas, el método algorítmico tendió a obtener la mayor cantidad de votos, dice el informe.
Según los investigadores, es probable que el mecanismo desarrollado por AI funcione bien, porque los pagos basados en contribuciones relativas ayudan a corregir el desequilibrio inicial de la riqueza. Sin embargo, la aplicación de un depósito mínimo impide que los jugadores menos ricos utilicen los depósitos de los más ricos.
Los investigadores de DeepMind señalaron que su trabajo no son "instrucciones para crear un gobierno de IA". Tampoco planean desarrollar herramientas de inteligencia artificial para la política.
Recuerde que en mayo, DeepMind presentó un modelo de lenguaje visual con 80 mil millones de parámetros.
En febrero, AI Lab desarrolló AlphaCode, una herramienta que puede escribir código por sí sola.
En agosto de 2021, DeepMind presentó una arquitectura universal para crear inteligencia artificial.
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