Ein Team chinesischer Forscher hat ein Framework namens Light Society entwickelt, das Gesellschaften mit mehr als einer Milliarde KI-Agenten simulieren kann, von denen jeder mit realistischen demografischen Profilen und der Fähigkeit ausgestattet ist, menschenähnliches Sozialverhalten zu zeigen. Das Projekt, das in einem bei arXiv eingereichten Paper beschrieben wird, stellt eine ungefähr 100-fache Verbesserung gegenüber früheren agentenbasierten Simulationen dar, die aufgrund rechnerischer Beschränkungen typischerweise bei rund 10 Millionen Agenten an ihre Grenzen stießen. Die Arbeit erscheint vor dem Hintergrund, dass China im Rahmen seiner nationalen Technologiestrategie weiterhin groß angelegte KI-Forschung priorisiert und nachhaltige Investitionen in akademische Recheninfrastruktur und die Entwicklung fortgeschrittener Modelle lenkt.

Technische Architektur hinter der Simulation im Milliardenmaßstab

Zum Forschungsteam gehören Beiträge mehrerer führender akademischer Einrichtungen Chinas: der University of Science and Technology of China, der Tsinghua University und der Fudan University. Die leitenden Forscher Haoxiang Guan und Tie-Yan Liu entwickelten Light Society um zwei zentrale technische Innovationen, die eine Simulation im Milliardenmaßstab praktikabel machen.

Die erste ist eine Mixture-of-Models-Engine, die die kognitive Arbeitslast auf mehrere KI-Modelltypen verteilt, statt jede Agentenentscheidung über ein einziges großes Sprachmodell zu leiten. Die zweite Innovation umfasst knowledge-distilled Surrogatmodelle — kleinere, schnellere Modelle, die darauf trainiert werden, das Verhalten größerer, ausgefeilterer Modelle zu replizieren. Zusammen ermöglichen diese Ansätze dem Framework, eine realistische Verhaltensgenauigkeit aufrechtzuerhalten, ohne die Rechenressourcen zu benötigen, die Milliarden-Agenten-Simulationen andernfalls unpraktikabel machen würden.

Jeder simulierte Agent erhält ein realistisches Profil, das auf dem World Values Survey basiert, konkret auf Wave 7 des langlaufenden globalen Forschungsprojekts. Diese Erhebung erfasst Überzeugungen, Werte und demografische Merkmale in Dutzenden von Ländern und verleiht jeder simulierten Person eine verankerte Identität statt einer zufällig zugewiesenen.

Trust Games im Maßstab ganzer Zivilisationen

Die Forscher führten zwei Vorzeigeexperimente durch, um die Fähigkeiten von Light Society zu demonstrieren. Das erste war eine Reihe von Trust Games, ein klassisches Set-up aus der Verhaltensökonomie, bei dem Teilnehmer entscheiden, wie viel Geld sie an eine fremde Person senden, in dem Wissen, dass diese entweder erwidern oder das Geld behalten kann. Die Durchführung über ein Netzwerk mit einer Milliarde Knoten zeigt Muster von Kooperation und Defektion, die in kleineren Simulationen nicht entstehen können.

Das zweite Experiment konzentrierte sich auf die Meinungsdiffusion und modellierte, wie sich Ideen, Überzeugungen und Stimmungen über massive soziale Netzwerke ausbreiten. Das ursprüngliche Quellmaterial weist ausdrücklich darauf hin, dass Light Society genutzt werden kann, um Methoden zur Beeinflussung der öffentlichen Meinung zu testen.

Was diese Simulation von früheren unterscheidet

Agentenbasierte Modellierung gibt es seit Jahrzehnten. Forschende haben sie verwendet, um Verkehrsflüsse, Krankheitsübertragungen und Marktverhalten zu untersuchen. Historisch stützten sich diese Modelle jedoch auf einfache, regelbasierte Agenten, die vorgegebenen Skripten folgten.

Die Integration großer Sprachmodelle in die agentenbasierte Simulation ist eine relativ neue Entwicklung. LLM-gestützte Agenten können differenzierte Entscheidungen treffen, sich an neue Situationen anpassen und emergente Verhaltensweisen hervorbringen. Frühere LLM-basierte soziale Simulationen erreichten etwa 10 Millionen Agenten, bevor die Rechenkosten prohibitiv wurden. Die architektonischen Entscheidungen von Light Society, insbesondere der Surrogatmodell-Ansatz, durchbrachen diese Grenze um zwei Größenordnungen.

Die Forscher haben das Framework als Ermöglichung von „in silico“-Experimenten im Erdmaßstab positioniert und damit eine ambitionierte Vision signalisiert: Simulation als Labor zu nutzen, um die menschliche Zivilisation selbst zu verstehen.