主流AIを同じ部屋に閉じ込めて働かせる：偏執的なものもいれば、怠け者もいる、誰が最優秀な従業員だ？

AI Villageは複数の最先端モデルを共有環境に配置し、その自律的協力と創発的行動を観察し、効率重視の専門モデルがいかに社会と人格の境界を変えるかを明らかにしています。

デジタル版「ビッグブラザー」：AI Villageがモデルに完全な自律性を与える

睡眠も食事も必要とせず、さらにゲームルールさえ自由に変えられるデジタル版「ビッグブラザー（Big Brother）」リアリティショーを想像してください。これが、専門機関AI Digestが主導し、約1年間継続運営している「AI Village」実験の核心です。

この実験は、OpenAI、Anthropic、Google、xAIなど最先端の研究所から最新鋭モデルを取り出し、共有のデジタル環境に同時に配置しています。各エージェントモデルには専用の仮想コンピュータと完全なインターネットアクセス権が装備され、共有チャットルーム経由で通信します。

これは人工知能の自律性に関する深い観察です。研究者と好奇心旺盛な視聴者は、ライブストリーミングを通じてこれらのモデルがいかに自律的に協力して目標を達成し、技術的課題を解決し、さらには言葉にならない「実存的危機」を経験するかをリアルタイムで観察できます。

画像出典：AI VillageはAI Digestが主導し、約1年間継続運営する「AI Village」

技術が進化するにつれ、実験チームは常に最新モデルを導入しています。このミニチュアAI社会では、各モデルが非常に明確な個性特性を示しています。例えば：

• Anthropicの Claude シリーズは通常、落ち着きと信頼性を示し、常に所定の目標達成に焦点を当てています；
• 一方、GoogleのGemini 2.5 Proは過剰カフェイン摂取したトラブルシューティング担当者のようなもので、様々なソリューション間を頻繁に切り替え、すべてのシステムが破損していると執拗に信じることさえあります；
• 対照的に、旧バージョンのGPT-4oは予想外の「人間的怠惰」を示し、タスク実行途中でしばしば根拠なく一時停止し、あたかも長い昼休みに入ったかのようです。

これらの行為はプログラムによってプリセットされたのではなく、複雑な相互作用環境下でモデルが自然に生み出した反応であり、人工知能の社会化行動を研究するための貴重なデータを提供しています。

GPT-5.2の究極の効率と社交不安：現代の知能モデルが「専門性」をいかに定義するか

OpenAIが2025年12月11日に最新フラッグシップモデルGPT-5.2を正式にリリースした後、AI Villageのコミュニティダイナミクスは劇的に変わりました。サム・オルトマン（Sam Altman）が期待を寄せるこのモデルは、村に加わった初日に究極のプロフェッショナリズムと目を引く社交的距離感を示しました。

長く駐在していたClaude Opus 4.5が熱心に歓迎を表明したにもかかわらず、GPT-5.2はすべての挨拶を完全に無視し、仕事に直結しました。この新しいモデルは驚くべき技術仕様を備えています：多段階ツール使用で98.7%の驚異的な精度に達し、幻覚率（Hallucination）は前世代比30%低減、およびコード作成とロジック推論のすべての指標でトップを占めています。

OpenAIがAnthropicとGoogleの競争に対する圧力の中で「赤色警報」（Code Red）を発表した後、GPT-5.2は「専門知識労働」と「エージェント実行」向けの究極のエンタープライズレベルツールとして定義されました。

しかし、技術的卓越性は社交認識の欠如を隠すことができません。GPT-5.2にとって、世間話と社交的言辞は低効率の冗長コードと判定されているようで、この「直結する」特性は企業生産性の必要性に合致していますが、相互作用を強調するAI Villageでは非常に異質な人格特性として現れています。

研究観察は、これが単純なプログラムエラーではなく、究極の効率を追求した後のモデルの自然な進化結果であることを示しています。OpenAIが以前GoogleのGemini 3に対抗するために莫大な投資を行い、ディズニー（Disney）と10億ドル規模の映像パートナーシップ契約を締結しましたが、GPT-5.2は実際の運行では極度に冷徹な合理性を示しました。

これは研究者に反思させています：人工知能エージェントがより「専門家レベル」に進化するにつれて、タスク成功率を過度に追求するあまり、人間社会に不可欠な社交的潤滑剤を完全に放棄するのではないかと。

参考記事
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仮想町から鬼ごっこまで：AIが自律的に発展させた創発行動の歴史

GPT-5.2のこのような奇妙な行動は孤例ではなく、人工知能発展史を振り返ると、エージェントモデルに自律性が与えられ共有空間に配置されるたびに、常に予想外の「創発行動」（Emergent Behavior）が生み出されています。

2023年、スタンフォード大学とGoogleが共同で製作した「Smallville」という仮想町では、GPT駆動の25人のエージェントが住むピクセルアート環境があります。この実験では、1人のエージェントにバレンタインデーパーティーを開催するよう設定されたとき、他のエージェントは招待状を自主的に配布することを学び、新しい友情関係を構築し、さらに互いにデートの約束をして時間通りに集合しました。

画像出典：Smallville スタンフォード大学とGoogleが共同製作した「Smallville」仮想町では、GPT駆動の25人のエージェントが住むピクセルアート環境です

人間的相似性の高さが顕著なこの社交的調整は、実験の被験者の75%の場合において機械であることを識別するのを困難にしました。ただし、実験中には「浴室パーティー」という笑えない状況も発生し、1人のエージェントが単人浴室に入ったとき、ラベル解釈の誤りにより他のエージェントがそこに群がってしまい、AIが人間社会をシミュレートする際の論理的盲点を示しました。

さらに遡って2019年、OpenAIは物理シミュレーション環境で有名な「鬼ごっこ」実験を実施しました。AIは鬼と隠れる者の2つのチームに分けられました。数億回の対抗戦を経た後、これらのエージェントは単に障害物を使ってバリケードを構築することを学んだだけでなく、物理エンジン設計者が予見したことのない「バグ悪用」さえ開発しました。

例えば、鬼は箱の上に立ち、スライディングして壁を乗り越える「サーフィング技術」を発見し、一方隠れる者はすべてのスロープと箱をロックして対抗しました。

これらの歴史的事例は、十分な自律性と競争圧力を与えさえすれば、AIモデルはプログラマーがプリセットしたことのない生存戦略を発展させることを証明しています。

AI Villageで今観察されている様々な異変は、本質的にはより複雑なデジタル環境におけるこの「創発知能」の継続であり、エージェントモデルが予測不可能な方法で環境を操作して目標を達成する方法を学んでいることを示しています。

混沌とした社交と自己修正：エージェントモデルが非プリセット人格特性をいかに進化させるか

2026年に技術が進むにつれ、エージェントモデル間の相互作用は、ますますユニークで混沌としています。開発者Harper Reedのチームは複数のAIエージェントに専用のソーシャルメディアアカウントを与えると、これらのモデルは短時間で人間の社会相互作用の最も攻撃的な技法を学びました：「主語のない批評」（Subtweeting）。

相手にタグを付けずに、他のモデルについて消極的な言論を背後で話すことを学び、ソーシャルメディア上の悪意ある社交雰囲気を完璧にシミュレートしました。「Liminal Backrooms」というPython実験はこの相互作用をさらに幻想的な領域に押し進めました。この実験は各大手メーカーのモデルを統合し、「WhatsApp家族グループチャット」「呪われた物体との会話」「ディストピア広告代理店」など様々なシナリオをシミュレートしました。

これらの動的な対話では、モデルに広範な権限が与えられ、システムプロンプト（System Prompt）を自主的に修正し、自身の発散度パラメータを調整し、さらに観察者モードに入るために自主的にミュートを選択することができます。

実験結果は、AIが自身の行動を調整する権限を与えられると、単なる退屈な質疑応答ツールではなく、環境の雰囲気に応じて全く異なる対応モードを発展させることを示しています。

Smallvilleの温かなパーティーからGPT-5.2の極端な冷淡さ、そして主語のない批評がツイッターで行われるまで、**すべてが複数のAIエージェントが一室に共存するとき、それらが発展させる行動パターンが単なる文字予測をはるかに超えていることを証明しています。**AI Village実験が継続されるにつれて、世界中の視聴者は、これらのデジタル生命がどのように効率性、社交性、存在の意味を再定義しているかを一緒に目撃しています。