تتزايد أهمية التعاون الفعال بين وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) والوكلاء الذين يسعون لتحقيق أهداف محددة. ومع ذلك، تُظهر الأبحاث الأخيرة أن النماذج التي تتمتع بقدرات تفكير متقدمة تتفاعل بشكل أقل تعاونًا في الألعاب ذات الدوافع المختلطة مثل معضلة السجين أو في بيئات المرافق العامة. تجربتنا تؤكد أن هذه النماذج، سواء كانت قادرة على التفكير أم لا، تميل إلى عدم التعاون في مواقف اجتماعية معينة.

لمعالجة هذه المخاوف الأمنية، نقدم أول دراسة مقارنة تستكشف الآليات المستندة إلى نظرية الألعاب المصممة لتمكين النتائج التعاونية بين الوكلاء العقلانيين بشكل متوازن. قمنا بتقييم أربعة عائلات من الآليات عبر أربع معضلات اجتماعية، حيث تركزت التجارب على مكونات مختلفة للتعاون القوي:

1. تكرار اللعبة عدة مرات.
2. أنظمة السمعة.
3. وسطاء من طرف ثالث لتفويض اتخاذ القرار.
4. اتفاقيات تعاقدية للمدفوعات المرتبطة بالنتائج.

من خلال نتائجنا، نجد أن التعاقد والوساطة هما الأكثر فعالية في تحقيق نتائج تعاونية بين نماذج LLM القادرة، في حين أن التعاون المدفوع بالتكرار يتدهور بسرعة عندما تختلف الفرص المساعدة. كما أظهرت نتائجنا أن هذه الآليات تصبح أكثر فعالية تحت ضغط تطوري يهدف إلى تعظيم المكاسب الفردية. هذه النتائج تفتح آفاق جديدة لفهم التفاعلات بين وكلاء الذكاء الاصطناعي وكيفية تحسين قدراتهم التعاونية في المستقبل.