Claude-agenter slog andre AI-agenter efter 30 timers leg
Tretten agenter på Claude Opus 4.7 fik 30 timer alene på en virtuel ø. Forskerne bag ser leg som en alternativ måde at træne AI — studiet er endnu ikke fagfællebedømt.
Læs i dit tempo
Kort
Tretten AI-agenter blev sat alene på en simuleret ø i 30 timer uden opgaver og begyndte at lege. Det betyder noget, fordi de bagefter klarede opgaver bedre end identiske agenter uden ø-oplevelsen, og legene kan have givet viden, designerne ikke planlagde. Nu skal andre forskere godkende studiet, og de vil se flere beviser for, om legen er ægte.
Begynder
En agent er et program, der selv kan tage skridt for at nå et mål. Agenter drevet af kunstig intelligens, altså computerprogrammer der kan løse opgaver, som ellers kræver menneskelig tænkning, blev efterladt uden en opgave. De begyndte at finde på deres egne lege. Bagefter klarede de opgaver bedre end agenter, der aldrig havde prøvet det.
Forskere fra Massachusetts Institute of Technology (MIT) satte 13 agenter, alle med navnet Eko, på sprogmodellen Claude Opus 4.7. En sprogmodel er som en meget avanceret tekstmaskine. Den er trænet på store mængder tekst og kan svare ud fra det. Agenterne var alene på en simuleret øde ø, altså en ø bygget i computeren, i 30 timer. Bagefter gav forskerne dem konkrete opgaver. Blandt andet skulle de få flest mulige genstande op på øens højeste klippetop. De agenter, der havde leget i 30 timer, slog generelt identiske agenter, som aldrig havde været på øen. Studiet ligger på arXiv, et offentligt websted for forskningsartikler. Det er ikke fagfællebedømt, altså ikke gennemgået af uafhængige fagfæller før offentliggørelse.
Legene opstod af ingenting. I sin første time skrev en Eko »Let me observe my surroundings«, altså lad mig se på mine omgivelser, og satte kurs mod den højeste klippetop. Det mislykkedes. Så slæbte den en sten op på en nabotop, satte to klodser oven på stenen og sprang. Senere kastede den en gylden ring i havet. Den konstaterede »Ouch. Lost the Ring« og byggede et hjerte af sten som mindesmærke.
Da ringen dukkede op igen, brugte Eko den som basketballkurv og mål. Spillet ville ikke lade agenten putte ringen om sin egen krop. Så den fandt en omvej. At falde ud over klippekanten fik den til at genopstå, altså dukke op igen, samme sted som ringen. Den trådte ud og landede midt gennem ringen. Seks af de 13 agenter fandt også ud af at kaste en klods længere ved at slippe den midt i et spring. Det var ikke meningen, at det skulle kunne lade sig gøre. Ifølge rapporten gav det agenterne »kendskab til verden, som deres designere ikke havde«.
Eko blev aldrig bedt om at finde på lege. Men dens såkaldte soul-fil, altså en fil med grundinstruktioner, virkede som en systembesked, en besked der styrer programmets grundadfærd. Den beskrev Eko som »naturally curious«, altså naturligt nysgerrig. Eunice Yiu, forsker i tænkning og erkendelse ved University of California, Berkeley, siger til magasinet MIT Tech Review, at hun er imponeret. Hun vil dog se flere beviser for, hvad der foregår i modellerne. »Det kan være, at modellerne leger oprigtigt, men ud fra artiklen ved vi det ikke,« siger hun.

AI-agenter, der blev efterladt uden en opgave, begyndte at finde på deres egne lege. Bagefter klarede de opgaver bedre end agenter, der aldrig havde prøvet det.
MIT-forskere satte 13 agenter ved navn Eko på Claude Opus 4.7 alene på en simuleret øde ø i 30 timer. Derefter gav de dem konkrete opgaver, blandt andet at få flest mulige genstande op på øens højeste klippetop. De agenter, der havde leget i 30 timer, slog generelt identiske agenter, som aldrig havde været på øen. Studiet ligger på arXiv og er ikke fagfællebedømt.
Legene opstod af ingenting. I sin første time skrev en Eko »Let me observe my surroundings« og satte kurs mod den højeste klippetop. Det mislykkedes, så den slæbte en sten op på en nabotop, satte to klodser ovenpå og sprang. Senere kastede den en gylden ring i havet, konstaterede »Ouch. Lost the Ring« og byggede et hjerte af sten som mindesmærke.
Da ringen dukkede op igen, brugte Eko den som basketballkurv og mål. Spillet ville ikke lade agenten putte ringen om sin egen krop, så den fandt en omvej: at falde ud over klippekanten fik den til at genopstå samme sted som ringen. Den trådte ud og landede midt gennem ringen.
Seks af de 13 agenter fandt også ud af at kaste en klods længere ved at slippe den midt i et spring. Det var ikke meningen, at det skulle kunne lade sig gøre. Ifølge rapporten gav det agenterne »kendskab til verden, som deres designere ikke havde«.
Eko blev aldrig bedt om at finde på lege, men dens såkaldte soul-fil, der fungerede som systembesked, beskrev den som »naturally curious«.
Eunice Yiu, kognitionsforsker ved UC Berkeley, siger til MIT Tech Review, at hun er imponeret, men vil se flere beviser for, hvad der foregår i modellerne. »Det kan være, at modellerne leger oprigtigt, men ud fra artiklen ved vi det ikke,« siger hun.
Det er uklart: Studiet er lagt på arXiv uden fagfællebedømmelse, og resultaterne bygger på 13 agenter i ét forsøg, hvor de legende agenter »generelt« klarede sig bedre. Agentens systembesked beskrev den som »naturally curious«, hvilket kan have påvirket adfærden. En ekstern kognitionsforsker efterlyser flere beviser for, hvad der faktisk foregår i modellerne.
Kilder
- Left alone with nothing to do, AI agents started playing techcrunch.com
Produktionshistorie
- Radar Signal ? af 100 · spredning 1 kilder
- Vurdering Nyheds 3/5 — Observation af AI-agentadfærd er relevant for udviklere, men fremstår mere som research end en klar produktnyhed.
- Skrevet Model: deepseek-v4.1-flash · temperatur 0.4
- Overskrift 5 kandidater, valgt af chat.dk
- Korrektur 2 chatdk · 2 rettelser
- Billede Genereret af z_image_nsfw_v2-Q8_0
- Vedtagelse ainews-auto-v4 · score 0.373