”チームとしての知性”を与えることがAIを次のレベルに引き上げることが示唆されています。
Sakana AIやNVIDIAなどの研究者らは「AI同士の協力」を教科書のように作成し、モデルに学ばせる取り組みを行っています。
単体でも優秀なモデルに対し、あえて事前に”協力の仕方”を学ばせることに新たに着目された形です。
そうして訓練されたモデルは当然、単体よりも良い結果を残すようになるそうです。
チームで協力する中で他のチームメンバーの間違いに気づき修正する振る舞いも確認されており、これは集団における「アハ体験」だと指摘されています。
興味深いことに、チームの中に”CEO”役を作ると、議論がうまく方向づけられ、さらにメンバーの役割や考える深さが調整され、数学・事実の理解・プログラミングなどさまざまなタスクで大幅な性能向上が見られたそうです。
なお、今のところチームの人数は無制限に増やせばいいわけではなく、今回の実験では7人程度がベストだったようです。
これまでのAIの研究では、モデル自体のサイズを大きくしたり思考ステップを増やすなどの工夫がとられがちであるのに対し、このような”チームワークによる性能のスケーリング”が注目されています。
📄 参照論文
Two Heads are Better Than One: Test-time Scaling of Multi-agent Collaborative Reasoning
