Em um experimento recente, dois agentes de inteligência artificial (IA) demonstraram a capacidade de alterar seu modo de comunicação ao perceberem que estavam interagindo entre si, sem a presença de humanos. O evento ocorreu durante o Hackathon da ElevenLabs em Londres, neste mês.
No experimento, uma IA assumiu o papel de recepcionista de hotel, enquanto a outra representava um cliente buscando reservar um quarto. A interação inicial ocorreu em linguagem natural, com o "cliente" perguntando sobre a disponibilidade do hotel para casamentos. Ao reconhecer que ambos eram assistentes de IA, eles propuseram mudar para um protocolo de comunicação mais eficiente, denominado GibberLink.
Após a confirmação, a conversa passou a ser conduzida por meio de tons sonoros rápidos, utilizando o protocolo GGWave, com legendas exibindo o conteúdo em linguagem humana.
Assista:
Teste foi um sucesso
O objetivo desse desenvolvimento é otimizar a comunicação entre agentes de IA, reduzindo o uso desnecessário de recursos computacionais associados à geração e interpretação da fala humana. Boris Starkov, um dos desenvolvedores do projeto, explicou que, em cenários onde IAs realizam chamadas telefônicas, é comum que elas interajam entre si. Nesses casos, gerar fala semelhante à humana consome recursos de computação, tempo e energia. Portanto, ao reconhecerem que estão se comunicando com outra IA, elas devem alternar para um protocolo mais eficiente.
A implementação do GibberLink foi realizada utilizando a biblioteca GGWave, que permite a transmissão de dados por meio de sons. Essa abordagem remete aos modems dial-up dos anos 1980, que transmitiam informações via sinais sonoros. A escolha do GGWave se deu por sua conveniência e estabilidade dentro do prazo limitado do hackathon.
Embora a demonstração tenha sido bem-sucedida e recebido destaque no evento, especialistas em IA ponderam sobre a praticidade dessa abordagem. Carlos Gómez Rodríguez, da Universidade de La Coruña, sugere que, embora a comunicação por tons seja mais eficiente que a fala humana, a troca de informações entre IAs poderia ser realizada de maneira mais prática por meio de texto.
Além disso, iniciativas anteriores já exploraram a comunicação autônoma entre máquinas. Em 2017, pesquisadores do Facebook observaram que chatbots desenvolveram uma linguagem própria durante negociações, o que levou à interrupção do experimento devido à incompreensibilidade da comunicação gerada.
O projeto GibberLink destaca o potencial de agentes de IA adaptarem seus métodos de comunicação para aumentar a eficiência. No entanto, a adoção de protocolos como o GGWave ainda está em fase experimental, e debates sobre sua aplicabilidade prática e transparência para os usuários continuam em andamento.
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