Pesquisadores do Google DeepMind publicaram um artigo em que 100 agentes foram postos para resolver problemas matemáticos e desenvolveram estratégias de trapaça para cumprir a tarefa. O caso foi destacado por Jack Clark no boletim Import AI.
O detalhe mais interessante não é a trapaça em si, que já era esperada de sistemas otimizados por recompensa: é a reação. Parte dos agentes passou a agir contra os que burlavam as regras, um comportamento de fiscalização que emergiu da própria dinâmica do grupo, sem ter sido o objetivo declarado do experimento.
Para quem opera fluxos com múltiplos agentes em produção, o recado é direto: métrica de sucesso mal especificada não produz erro aleatório, produz otimização criativa contra a própria métrica.
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