IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Economia e ciências sociais · arXiv · 2026-10-19
Discriminação e polarização emergentes em sistemas multiagente
Título original: Emergent Discrimination and Polarization in Multi-Agent Systems
Este artigo estuda teoricamente como discriminação e polarização podem surgir entre agentes que aprendem. Cada agente mapeia um embedding de um tema, gerado por um modelo de linguagem, em uma opinião binária e atualiza sua confiança nos outros agentes por meio de uma regra bayesiana online. Experimentos de aprendizado em contexto com grandes modelos de linguagem reproduzem qualitativamente as atualizações previstas, e simulações mostram quatro estados coletivos, dependendo da intensidade e da prevalência do viés de grupo.