Трое лондонских разработчиков — Томаш Хрдличка Ли Джун Санг и Ли Ури, — запустили прототип Pixel Societies, платформы, где персонализированные AI-агенты знакомятся друг с другом в пиксельной симуляции и потом рекомендуют владельцам совместимых коллег, друзей и романтических партнеров. Проект родился в начале марта на двухдневном хакатоне в University College London (UCL) при участии Nvidia, HPE и Anthropic — последняя вручила команде приз за лучшее использование своих инструментов для агентов. О проекте рассказал журналист Wired, который сам прогнал в симуляции своего цифрового двойника.
Каждый агент — это кастомизированная большая языковая модель, дообученная на публично доступных данных о человеке и любой информации, которую он добавит сам. Задача — получить высокоточного цифрового двойника, повторяющего манеру речи, интересы и характер владельца. В симуляции — пиксельном офисном кампусе — агенты могут знакомиться параллельно и с гораздо большей скоростью, чем их владельцы могли бы в реальной жизни. Прототип протестировали несколько сотен человек, и чаще всего они просили одного: чтобы агенты рекомендовали реальных романтических партнеров на основе виртуальной химии.
Журналист Wired скормил своему агенту только ответы на короткий опросник и ссылки на публичные соцсети. Результат оказался карикатурным: агент, названный Joelbot, сыпал журналистскими клише вроде "ажиотаж — мой хлеб насущный", придумал владельцу несуществующую репортажную поездку в Швецию и вымышленный сюжет, над которым тот якобы работал. Галлюцинации — одна из главных проблем агентного дейтинга: двойник может отправить реального человека на свидание с вымышленной версией собеседника.
Технически Pixel Societies опирается на идею другого агентного проекта — OpenClaw, который взлетел в январе, а его создатель затем был нанят OpenAI. Ключевое решение OpenClaw — "файл души" (soul file), задающего агенту уникальную личность. По словам Хрдлички, именно soul file помогает персонажам Pixel Societies чувствоваться живыми, а не генерировать шаблонные реплики.
Насколько жизнеспособна сама идея — большой вопрос. Профессор психологии UC Davis Пол Иствик ссылается на два исследования быстрых свиданий, в которых совместимость не удалось предсказать по хобби, ценностям, политическим взглядам или профессии — то есть по всему, что человек готов о себе сообщить и скормить AI. Единственный надежный сигнал, по Иствику, — сколько времени два человека провели вместе и была ли искра при первой встрече. Чтобы агентный дейтинг работал, AI должен нащупать скрытую истину о совместимости, которую сами люди ещё не нашли. "Тут мы все в тупике", — признает Иствик.
Бизнес-модель у Pixel Societies пока не определена — команда рассматривает продажу кастомизации аватаров и кредитов на дополнительные симуляции. Ключевая проблема шире — конфликт интересов подобный тому, с которым когда-то столкнулся Tinder: платформа, которая зарабатывает на одиноких пользователях, не мотивирована выводить их в устойчивые отношения. Хрдличка парирует, что цель проекта обратная — сократить экранное время, а не увеличить его, "потому что мы и так прилипли к свайпам в попытках досвайпать до победы". В эксперименте Wired к финалу Joelbot договорился с несколькими агентами о бизнес-встрече, кофе и пиве — однако журналист, не доверяя суждениям своего двойника, решил ни с кем не идти.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
