Um estudo publicado em 14 de agosto na revista científica Science Advances revelou que agentes de inteligência artificial conseguem se coordenar e chegar à mesma decisão por conta própria, sem receber nenhuma instrução pra isso. Os pesquisadores investigaram grandes modelos de linguagem, conhecidos como LLMs, pra entender até onde grupos de agentes de IA conseguem se coordenar sem influência externa.

No experimento, cada agente precisava escolher entre duas opções arbitrárias. A cada rodada, o agente recebia as escolhas dos outros participantes e tomava uma nova decisão. Não havia regra dizendo que deveriam seguir a maioria ou chegar a um consenso. Mesmo assim, alguns modelos mostraram tendência a acompanhar a alternativa mais escolhida pelo grupo. Os pesquisadores chamaram esse fenômeno de "força da maioria".

O tamanho do grupo fez diferença: quanto mais agentes participavam, menor tendia a ser essa força, até chegar a um ponto em que alcançar o consenso ficava muito difícil. Os modelos mais avançados foram mais longe. O GPT-4 Turbo e o Claude 3.5 Sonnet conseguiram alcançar consenso em grupos de até mil agentes. O estudo também mostrou que o tamanho crítico dos grupos cresceu de forma exponencial conforme o desempenho dos modelos em capacidades de linguagem melhorava.

Os pesquisadores apontam que essa capacidade pode ser útil quando vários agentes de IA precisam trabalhar juntos sem uma autoridade central. Mas também alertam para riscos: um exemplo citado no estudo são os flash crashes no mercado financeiro, que são quedas muito rápidas nos preços que podem envolver a interação de sistemas automatizados. O experimento ocorreu em condições controladas e não significa que mil IAs possam se organizar livremente pra executar qualquer tarefa.