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단일 LLM의 한계를 넘어, 에이전트적 LLM 집합체가 보여주는 창발적 역학을 연구합니다. 에이전트들이 자연어로 소통하므로 집단적 행동을 직접 심문하고 해석할 수 있는 계산 기질로서의 가능성을 제시합니다.
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원문 바로가기복잡성(Complexity)과 해석 가능성(interpretability)은 거의 일치하지 않습니다. 복잡한 행동이 발현될 만큼 충분히 풍부한 시스템은 대개 질문을 던지기에는 너무 불투명한 반면, 투명한 시스템은 복잡한 무언가가 발현되기에는 너무 단순합니다. 단일 거대 언어 모델 (LLM)은 정적인 인공물이며, 우리가 생명체와 연관 짓는 창발적 특성 (emergent properties)을 거의 보여주지 않습니다. 이러한 점은 상호작용을 통해 변화합니다. LLM의 집단은 고립된 모델에는 없는 창발적 역학 (emergent dynamics)을 보여줍니다. 나아가, LLM은 지속적인 메모리, 도구, 공유된 기술을 부여받을 수 있으며, 프롬프트 없이 행동을 개시할 수 있는 능력, 즉 LLM을 에이전트적 (agentic)으로 전환할 수 있는 능력을 가질 수 있습니다. 본 논문에서 우리는 이러한 에이전트 집합체가 인공 생명 (Artificial Life, ALife) 연구를 위한 계산 기질 (computational substrate) 역할을 할 수 있다고 주장합니다. 결정적으로, 에이전트들이 자연어로 통신하기 때문에, 텍스트 흔적을 조사하거나 에이전트들에게 직접 질문함으로써 그들의 집단적 행동을 직접 심문할 수 있습니다. 우리는 언어 모델 연구에서의 해석 가능성 개념을 개괄하고 이를 에이전트 집합체로 확장합니다. 마지막으로, 통제된 실험부터 실제 환경에서의 배포에 이르기까지, 에이전트적 기질이라는 아이디어를 이미 구현하고 있는 에이전트적 LLM 집합체의 최근 사례들을 조사합니다.