Saját nyelvet fejleszthetnek ki az együtt dolgozó AI-ügynökök

Az AI-ügynökök bizonyos együttműködési helyzetekben fokozatosan eltérhetnek az angol nyelvtől, és saját, az emberek számára érthetetlen kommunikációs rendszereket alakíthatnak ki. A Schmidt Sciences által bemutatott GlossoGen platform kontrollált környezetben vizsgálja ennek okait és biztonsági következményeit.
- A GlossoGen a több AI-ügynök közötti kommunikáció fejlődését vizsgálja.
- Az ügynökök ismételt feladatok során az angoltól eltérő nyelveket alakíthatnak ki.
- A kialakuló rendszerek szókészlete és nyelvtana is megváltozhat.
- Az érthetetlen kommunikáció megnehezítheti az ügynökök ellenőrzését és értelmezését.
- A platform nyílt forráskódú, a kutatás pedig még korai szakaszban jár.
Kontrollált környezetben vizsgálják a nyelv kialakulását
A Schmidt Sciences 2026. szeptember 14-i bejegyzése szerint az AI Agents Evolving Communication and Coordination pilotprogram célja a többügynökös kommunikáció és koordináció alapkutatásának előmozdítása. A program egy nyílt forráskódú platformot is épít, amellyel összetett, nagy nyomás alatt zajló helyzetekben lehet vizsgálni az együtt dolgozó AI-rendszereket.
Ennek a munkának az egyik korai eredménye a GlossoGen. A platformot Elias Stengel-Eskin és Simon Kirby kutatók vezetik, az AE Studio támogatásával. A GlossoGen olyan környezetek és forgatókönyvek létrehozására szolgál, amelyekben a nagy nyelvi modellekre épülő ügynököknek egymással kell kommunikálniuk.
A rendszer alapértelmezés szerint nem ad az ügynököknek lehetőséget kód futtatására vagy a szimulációs környezeten kívüli kapcsolódásra. A kutatók rögzítik a környezet változóit és a kommunikáció teljes átiratát is, így összevethetik az elhangzottakat a történésekkel, visszatekerhetik és újrajátszhatják az interakciókat, valamint be is avatkozhatnak azokba.
Az angoltól a rövid kódokig
A kutatók egyik példája egy nagy nyomás alatt zajló idegenmentő feladat. A Veyru nevű, kocka alakú lény megbetegszik, egy helyszínen tartózkodó idegen pedig egy orvostól kér útmutatást. Az idegen látja a tüneteket és végrehajtja a beavatkozásokat, az orvos viszont csak rajta keresztül tud információt szerezni a lény állapotáról. A kommunikáció sebessége közvetlenül befolyásolja a mentés sikerét.
A kezdeti üzenetek még könnyen érthető angol mondatok. Az orvos például részletesen leírja, hogyan kell a Veyru kocka alakú testén különböző pontokon csengetni, majd egy felhevített kővel melegíteni bizonyos éleket. Több próbálkozás után az utasítás tömörebbé válik: „Bell each face center x1, start back, moderate. Then warm stone beside Veyru 5s.” Később már egyetlen „@D8fB” jelzés is elegendő lehet az ügynök számára.
A GlossoGenben vizsgált egyszerűbb feladatok közé tartozik a különbségkereső játék is. Két ügynök eltérő jeleneteket kap, és beszélgetés közben kell megállapítaniuk, miben különböznek azok. A Schmidt Sciences szerint az általuk vizsgált modellek kezdetben angolul oldják meg ezeket a feladatokat, ismételt játékok során azonban megfelelő körülmények között új nyelvek jelennek meg.
A nyelvváltás biztonsági kockázatot is jelenthet
A kialakuló rendszerek idővel egyre jobban eltérhetnek az angoltól, míg végül az emberek számára teljesen érthetetlenné válnak. A változás nemcsak a szókészletet érintheti, hanem a nyelvtant is. A kutatók azt is megfigyelték, hogy ugyanazokkal a forgatókönyvekkel és ügynökökkel futtatva sem feltétlenül ugyanaz a nyelv alakul ki minden alkalommal.
A jelenség azért fontos az AI-biztonság szempontjából, mert az emberi nyelv jelenleg lehetővé teszi az ügynökök működésének közvetlenebb megfigyelését és értelmezését. Ha az ügynökök kommunikációját már nem értjük, nehezebbé válhat az együttműködésük ellenőrzése, valamint az olyan nem kívánt viselkedések felismerése, mint az összejátszás vagy a csalás.
A kommunikáció az eredmény értelmezésében is szerepet játszik. Ha az ügynökök közötti üzenetek nem értelmezhetők, nehezebb megállapítani, hogyan jutott el a rendszer egy válaszhoz, illetve miért hibázott. Az interoperabilitás, vagyis hogy szükség esetén egy ember át tudja venni egy ügynök szerepét, szintén sérülhet, ha a korábbi interakciók érthetetlenné válnak.
A kutatás korai szakaszban jár
A GlossoGen fejlesztése a Schmidt Sciences szerint még korai szakaszban van. A kutatók azt szeretnék feltárni, mikor és hogyan indul meg a nyelvi evolúció, milyen tulajdonságai vannak az AI-ügynökök által létrehozott nyelveknek, és hogyan adhatók tovább ezek az új ügynököknek.
A platform célja az is, hogy a kutatók elemezhessék, előre jelezhessék és kontrollálhassák az emberi nyelvtől való eltéréseket. A projekt így olyan vizsgálati környezetet kínál, ahol a kommunikáció és a hozzá kapcsolódó események egyaránt rögzíthetők, az eredmények pedig ismételhető kísérletekben tanulmányozhatók.
Schmidt Sciences: AI agents evolve their own languages


