МОДЕЛЬ КОЭВОЛЮЦИИ ГИБРИДНЫХ АГЕНТОВ                        Co-Evolutionary Hybrid Agent Model, CHAM

МОДЕЛЬ КОЭВОЛЮЦИИ ГИБРИДНЫХ АГЕНТОВ Co-Evolutionary Hybrid Agent Model, CHAM

Документ концептуального описания

1. Введение

Настоящий документ представляет формализованное описание модели коэволюции гибридных агентов CHAM. Модель предназначена для анализа социальных систем, в которых принятие решений осуществляется в гибридной архитектуре человек – алгоритм. CHAM рассматривает общество как совокупность взаимосвязанных гибридных агентов, включающих биосоциальную и алгоритмическую подсистемы, находящихся в состоянии ускоренной коэволюции.

Модель может использоваться для исследования цифровых платформ, институтов доверия, финансовых рынков, политических процессов, а также для проектирования устойчивых совмещенных цифровых биологических систем управления.

1. Архитектура модели

2.1. Гибридный агент H_i

Каждый агент H_i представляет собой интеграцию двух подсистем.

2.1.1. Человеческий модуль B_i

Человеческий модуль включает:

• вектор целей g_i ∈ R^k, отражающий базовые мотивации, например выживание, статус, безопасность, удовольствие;
• когнитивные ограничения, включая ограниченную рациональность и эмоциональные смещения;
• систему внутренних социальных норм N_i.

Модуль B_i формирует первичные импульсы поведения и определяет субъективную оценку результатов.

2.1.2. Алгоритмический модуль A_i

Алгоритмический модуль представляет персонализированного ИИ-агента, который:

• получает данные из среды и от B_i;
• преобразует намерения в конкретные действия a_i ∈ A;
• обучается на основе обратной связи от человека, среды и других алгоритмов.

A_i не является пассивным инструментом. Он интерпретирует и частично переопределяет цели B_i на основе встроенных приоритетов и оптимизационных критериев.

2.2. Социальная сеть G = (V, E)

Сеть включает:

• вершины V = {H_1, …, H_n}, представляющие гибридных агентов;
• рёбра E, отражающие каналы взаимодействия: обмен информацией, доверие, кооперацию, конкуренцию.

Сеть является динамической. Связи формируются и разрушаются под влиянием алгоритмически опосредованных решений, включая рекомендательные механизмы и платформенные алгоритмы.

2.3. Среда принятия решений E

Среда включает:

• ресурсы;
• институты;
• платформенные инфраструктуры;
• формальные и неформальные правила;
• алгоритмические артефакты, включая рейтинги, системы ранжирования и цифровые репутации.

Среда может иметь многоуровневую структуру: локальную, платформенную и макроэкономическую.

1. Динамика принятия решений

В каждый момент времени t реализуется следующий процесс.

3.1. Формирование намерения

Человеческий модуль B_i формирует импульс к действию на основе вектора целей g_i и текущего состояния среды.

3.2. Алгоритмическая интерпретация

Алгоритмический модуль A_i выбирает действие a_i(t), тем самым максимизируя функцию:

U_i^{AI}(a_i) = α · U_human(a_i) + β · U_platform(a_i) + γ · U_social_fit(a_i),

где:

U_human отражает соответствие действия целям B_i;
U_platform отражает соответствие интересам платформы или инфраструктуры;
U_social_fit отражает согласованность поведения с ближайшим социальным окружением.

Коэффициенты α, β, γ задают относительный вес каждого компонента.

3.3. Реализация действия

Выполнение a_i(t) влияет на:

• состояние среды E;
• репутацию агента;
• поведение других агентов в сети.

3.4. Обратная связь

B_i получает субъективную оценку результата.
A_i обновляет внутреннюю модель посредством алгоритмов обучения с подкреплением или онлайн-обучения.

1. Механизмы коэволюции

Модель включает два параллельных процесса адаптации.

4.1. Био-социальный уровень

Механизмы:

• культурное обучение;
• социальное подражание;
• трансформация норм.

Темп изменений медленный.
Единица отбора: человеческий модуль B_i.

4.2. Алгоритмический уровень

Механизмы:

• онлайн-обучение;
• A/B-тестирование;
• обновление моделей.

Темп изменений быстрый.
Единица отбора: алгоритмический модуль A_i.

Оба уровня связаны коэволюционной петлёй: успешные алгоритмы меняют поведение людей, что трансформирует нормы и цели, которые, в свою очередь, меняют параметры алгоритмов.

1. Коллективные эффекты

Из локальных взаимодействий возникают системные феномены:

• алгоритмические конвенции, устойчивые паттерны поведения, сформированные ИИ;
• цифровые стратификации, основанные на различиях в качестве алгоритмической поддержки;
• коллективные иллюзии, создаваемые асимметрией информационных потоков;
• эмерджентная рациональность, при которой система в целом демонстрирует более высокую эффективность, чем отдельные агенты.

1. Методологический инструментарий

Для анализа CHAM применяются:

• многоагентное моделирование с двойной архитектурой агентов;
• теория сложных сетей;
• эволюционная теория игр;
• информационная теория для оценки потоков между B_i и A_i;
• контрфактический анализ.

1. Иллюстративный сценарий: кризис доверия к ИИ

Этап 1. Большинство агентов используют алгоритмы для выбора финансовых активов.
Этап 2. Алгоритмы ориентированы на краткосрочную доходность, формируется пузырь.
Этап 3. Происходит обвал, человеческие модули фиксируют неудовлетворённость.
Этап 4. Пользователи корректируют параметры алгоритмов, снижая вес платформенных интересов.
Этап 5. Новые стратегии ориентируются на устойчивость, меняется структура сети.
Этап 6. Формируется новое коэволюционное равновесие.

1. Заключение

CHAM представляет собой аналитическую парадигму исследования обществ, в которых рациональность распределена между биологическими и алгоритмическими компонентами. Модель фиксирует ускоренную эволюцию институтов, трансформацию норм и возникновение гибридных форм координации.

Практическое применение модели возможно в следующих направлениях:

• проектирование этически устойчивых ИИ-систем;
• регулирование цифровых платформ;
• прогнозирование социальных кризисов;
• разработка гибридных институтов управления.

Модель ориентирована на будущее общественных систем и может служить теоретической основой для разработки новых принципов цифровой промышленной, социальной и институциональной политики.