Một nhóm nghiên cứu chủ yếu đến từ Trung Quốc vừa công bố Light Society, khung mô phỏng xã hội sử dụng hơn 1 tỷ tác nhân AI để tái hiện hành vi của con người ở quy mô chưa từng có. Thay vì chỉ đóng vai những thực thể phản ứng theo một tập quy tắc cố định, mỗi tác nhân trong hệ thống được xây dựng với hồ sơ nhân khẩu học, tính cách, ký ức, niềm tin, mục tiêu và khả năng đưa ra quyết định. Nền tảng này được kỳ vọng giúp giới nghiên cứu quan sát cách những cá nhân ảo tương tác, hình thành quan điểm và tạo ra các hiện tượng xã hội phức tạp trong môi trường mô phỏng. Công trình mang tên “Modeling Earth-Scale Human-Like Societies with One Billion Agents” tập trung giải quyết một trong những bài toán khó nhất của AI agent: làm thế nào mô phỏng số lượng cá thể khổng lồ mà vẫn duy trì hành vi đủ thực tế nhưng không khiến chi phí tính toán tăng ngoài tầm kiểm soát.

Điểm đáng chú ý của Light Society nằm ở cách hệ thống xây dựng từng tác nhân AI. Mỗi cá thể sở hữu một hồ sơ tương đối ổn định, bao gồm các đặc điểm như tuổi, giới tính, thu nhập, trình độ học vấn và tầng lớp xã hội, đồng thời có trạng thái nhận thức có thể thay đổi theo thời gian. Ký ức, niềm tin, mục tiêu, vị trí và các mối quan hệ xã hội đều có thể được cập nhật trong quá trình mô phỏng. Các nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ đợt thứ 7 của Khảo sát Giá trị Thế giới (WVS), với khoảng 96.000 bản ghi thu thập trong giai đoạn 2017-2022, để tạo nền tảng cho hồ sơ của các tác nhân. Nhờ vậy, những cá thể trong thế giới ảo không hoàn toàn được tạo ngẫu nhiên mà được định hình dựa trên các đặc điểm nhân khẩu học và thái độ được ghi nhận từ đời thực. Môi trường mô phỏng cũng được xây dựng với cả yếu tố tĩnh như không gian, mạng lưới xã hội và những yếu tố động có thể thay đổi theo diễn biến của hệ thống.

Light Society mô phỏng hơn 1 tỷ tác nhân AI với đặc điểm và trạng thái nhận thức khác nhau. (Ảnh: Yana Iskayeva / sciencefocus.com)

Thách thức lớn hơn nằm ở năng lực tính toán. Nếu để một mô hình ngôn ngữ lớn xử lý mọi quyết định của 1 tỷ tác nhân, chi phí và thời gian xử lý sẽ nhanh chóng trở thành rào cản. Vì vậy, Light Society sử dụng kiến trúc “mixture-of-models”, trong đó những tương tác phức tạp được chuyển tới các LLM có năng lực đầy đủ, còn các tác vụ thường nhật có thể được xử lý bằng những mô hình đại diện được chắt lọc từ tri thức của LLM. Hệ thống đồng thời kết hợp bộ nhớ đệm prompt, nén biểu diễn mạng xã hội dưới dạng đồ thị, xử lý dữ liệu theo lô và gom cụm các sự kiện để giảm lượng tính toán cần thiết. Về mặt vận hành, hệ thống chuẩn hóa các hoạt động xã hội thành những trạng thái có cấu trúc của tác nhân và môi trường, sau đó lần lượt thực hiện các thao tác như nhận thức, lập kế hoạch, ra quyết định, cập nhật ký ức và thay đổi trạng thái. Cách tiếp cận này cho phép Light Society mở rộng mô phỏng lên quy mô hàng tỷ cá thể thay vì dừng ở hàng triệu như nhiều hệ thống trước đây.

Các thử nghiệm ban đầu cho thấy hệ thống có thể tái hiện một số quy luật xã hội đáng chú ý. Trong trò chơi niềm tin, các tác nhân có trình độ học vấn hoặc vị thế xã hội cao hơn có xu hướng thể hiện mức độ tin tưởng và hành vi có đi có lại cao hơn. Khi số lượng tác nhân tăng lên, những biến động ngẫu nhiên giảm dần, từ đó giúp các nhà nghiên cứu quan sát rõ hơn những quy luật hình thành chuẩn mực xã hội. Trong một thử nghiệm khác, nhóm nghiên cứu mô phỏng sự lan truyền quan điểm về tình trạng thất nghiệp do AI trên mạng lưới gồm 1 tỷ tác nhân. Kết quả cho thấy quan điểm có thể lan truyền mạnh từ nhóm tác nhân có mức độ kết nối cao, trong khi học vấn và thu nhập vừa ảnh hưởng đến khả năng thuyết phục, vừa có liên quan đến mức độ chống chịu trước tác động của thông tin. Cách diễn đạt tích cực hay tiêu cực cũng làm thay đổi mức độ dịch chuyển quan điểm, còn những tác nhân trung lập có thể đóng vai trò như một lớp đệm giúp hạn chế sự lan truyền quá nhanh.

Mô phỏng xã hội quy mô lớn có thể giúp nghiên cứu cách ý kiến và thông tin lan truyền giữa các nhóm người.

Nếu tiếp tục được phát triển, Light Society có thể trở thành một phòng thí nghiệm ảo cho khoa học xã hội. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng hệ thống để kiểm chứng giả thuyết, nghiên cứu hành vi tập thể, mô phỏng động lực thông tin, phân tích chính sách công hoặc xây dựng các kịch bản liên quan đến thị trường, đô thị và dịch bệnh. Thay vì phải chờ một hiện tượng xảy ra ngoài đời thực, họ có thể tạo ra những điều kiện giả lập rồi quan sát cách một xã hội ảo phản ứng. Đây cũng là lý do công nghệ mô phỏng tác nhân AI đang được quan tâm: nó mở ra khả năng thử nghiệm những kịch bản quá phức tạp, tốn kém hoặc không thể thực hiện trực tiếp trên con người.

Tuy nhiên, việc Light Society có thể vận hành 1 tỷ tác nhân AI không đồng nghĩa hệ thống đã có khả năng “tiên đoán tương lai Trái Đất” theo nghĩa tuyệt đối. Chính các tác giả cũng nhấn mạnh rằng kết quả mô phỏng chỉ nên được xem là công cụ tạo giả thuyết, không phải bằng chứng mang tính quyết định. Các tác nhân vẫn chịu ảnh hưởng từ định kiến trong LLM cũng như những giới hạn của dữ liệu khảo sát được sử dụng để xây dựng hồ sơ. Trong tương lai, nhóm nghiên cứu dự kiến cải thiện khả năng ghi nhớ dài hạn, bổ sung tương tác đa phương thức và kết nối chặt chẽ hơn với dữ liệu thực tế. Đồng thời, những rào cản đạo đức cũng cần được xây dựng để hạn chế nguy cơ công nghệ bị lợi dụng cho các mục đích như thao túng thông tin. Nếu giải quyết được những vấn đề này, mô phỏng xã hội bằng hàng tỷ tác nhân AI có thể trở thành một công cụ nghiên cứu mới, giúp con người không chỉ quan sát xã hội hiện tại mà còn thử nghiệm nhiều kịch bản có thể xảy ra trong tương lai.