Foundation Agents as the Paradigm Shift for Decision Making

In dem Posi­tion­spa­pi­er Foun­da­tion Agents as the Par­a­digm Shift for Deci­sion Mak­ing argu­men­tieren die Autoren, dass Foun­da­tion Agents als all­ge­mein fähige Agen­ten in physis­chen und virtuellen Wel­ten den Par­a­dig­men­wech­sel für die Entschei­dungs­find­ung darstellen wer­den, ähn­lich wie LLMs als Allzweck-Sprach­mod­elle zur Lösung lin­guis­tis­ch­er und wis­sens­basiert­er Auf­gaben.

Weit­er­hin argu­men­tieren die Autoren, dass LLMs als Quelle des Weltwissens und der men­schlichen Werte die Basis­agen­ten (Foun­da­tion Agents) in die Lage ver­set­zen, sich an das durch Sprachen geschaf­fene Welt­mod­ell und die men­schliche Gesellschaft anzu­passen und so ihre Denk- und Pla­nungs­fähigkeit­en zu verbessern.

Zu den The­men Train­ing und Sim­u­la­tion:

Da die reale Welt viel kom­pliziert­er ist als Sim­u­la­toren, sollte das Train­ing von Basis­agen­ten auf ein­er vere­in­facht­en Welt basieren, z. B. auf einem Zus­tand, der als Ergeb­nis ein­er Aktion entste­ht. Dann kann der Agent anhand von High-Lev­el-Ergeb­nis­sen und nicht anhand von Low-Lev­el-Pix­eln und Videos trainiert wer­den, was eine offene Frage für kün­ftige Arbeit­en bleibt.

Zum Zusam­men­wirken von LLMs und Agen­ten:

Die Inte­gra­tion von LLMs in das Agen­ten­ler­nen bietet Vorteile gegenüber herkömm­lichen RL- und IL-Meth­o­d­en. Erstens benöti­gen LLMs deut­lich weniger Train­ingsmuster, da sie ein Vor­train­ing auf Tex­ten im Inter­net nutzen, um umfan­gre­ich­es Wis­sen aus der realen Welt zu erwer­ben und starke Gen­er­al­isierungs­fähigkeit­en zu demon­stri­eren. Zweit­ens sind LLMs nach dem neuesten Stand der Tech­nik von Natur aus auf den Men­schen aus­gerichtet, so dass sie Entschei­dun­gen tre­f­fen kön­nen, die den men­schlichen Präferen­zen und Werten entsprechen. Drit­tens wird durch die Bere­it­stel­lung detail­liert­er Begrün­dun­gen für Aktio­nen während der Pla­nung die Inter­pretier­barkeit von auf LLMs aus­gerichteten Basis­agen­ten der Her­aus­forderung gerecht, Black-Box-KI-Mod­elle in der realen Entschei­dungs­find­ung einzuset­zen.

Zur Opti­mierung der Foun­da­tion Agents:

Bei der Opti­mierung von Basis­agen­ten ergeben sich jedoch Her­aus­forderun­gen, wie z. B. die Bes­tim­mung der opti­malen Gran­u­lar­ität und Darstel­lung von Tra­jek­to­rien­dat­en. Darüber hin­aus bleibt es eine ständi­ge Her­aus­forderung, ein Gle­ichgewicht zwis­chen Viel­seit­igkeit und Auf­gaben­spez­i­fität herzustellen. Trotz dieser Prob­leme unter­stre­icht die Kom­bi­na­tion aus selb­stüberwachtem Vor­train­ing und viel­seit­i­gen Anpas­sungsstrate­gien das Poten­zial von Foun­da­tion Agents, die in der Lage sind, eine robuste Leis­tung in einem bre­it­en Spek­trum von Entschei­dungssi­t­u­a­tio­nen.

Zum Prob­lem der Hal­luz­i­na­tion:

Da die Erken­nung von Hal­luz­i­na­tio­nen nach wie vor ein offenes Prob­lem ist, erhöht sich durch die Aus­rich­tung von Foun­da­tion Agents auf LLMs das Risiko von unerk­lär­lichem abnor­malem Ver­hal­ten. Angesichts des bre­it­en Auf­gaben­spek­trums von Foun­da­tion Agents, ins­beson­dere bei sicher­heit­skri­tis­chen Auf­gaben, kön­nten Hal­luz­i­na­tio­nen bei LLMs zu schw­er­wiegen­den Kon­se­quen­zen bei der Entschei­dungs­find­ung führen. Daher ist es von entschei­den­der Bedeu­tung, die poten­ziellen Risiken von Foun­da­tion Agents, die auf LLMs aus­gerichtet sind, im Auge zu behal­ten und Lösun­gen für dieses Prob­lem vorzuschla­gen, um einen sicheren und ver­ant­wor­tungsvollen Ein­satz in der realen Entschei­dungs­find­ung zu ermöglichen.

Zur weit­eren Forschung:

Auf­grund der intrin­sis­chen Kom­plex­ität der Entschei­dungs­find­ung befind­en sich die bish­eri­gen Arbeit­en an Foun­da­tion Agents jedoch noch am Anfang. Zukün­ftige Rich­tun­gen umfassen unter anderem das Erler­nen ein­er ein­heitlichen Darstel­lung ver­schieden­er Umge­bun­gen und Auf­gaben, die Schaf­fung the­o­retis­ch­er Grund­la­gen für eine ein­heitliche poli­tis­che Schnittstelle und das Ler­nen aus offe­nen Auf­gaben in großem Maßstab. Die Über­brück­ung dieser Lück­en wird den Weg für robus­tere und viel­seit­igere Grün­dungsagen­ten ebnen und damit zur Entwick­lung der all­ge­meinen kün­stlichen Intel­li­genz beitra­gen.